Сучасні моделі штучного інтелекту лінійки Claude, розроблені компанією Anthropic, вийшли на безпрецедентний рівень автономності та продуктивності. Інтенсивність генерації програмного коду стала настільки високою, що штатна інфраструктура розробки перестала справлятися з лавиноподібним потоком даних. Якщо ще в травні поточного року внутрішні системи фіксували близько 2500 злиттів коду на день, то до вересня цей показник злетів до колосальних 30 000 злиттів щодня. В результаті головною вузькою місцем компанії стало не створення коду, а управління ним.

Створення власної системи Scion

Для подолання інфраструктурної кризи інженери компанії були змушені розробити власну спеціалізовану систему контролю версій під назвою Scion, що функціонує на базі єдиного гігантського монорепозиторію. Процес міграції всіх робочих процесів зайняв рівно п'ять місяців. Архітектура Scion від самого початку проектувалася з розрахунком на взаємодію зі ШІ-агентами, тому розробники перенесли левову частку обчислювального навантаження з клієнтських машин на потужну серверну сторону. Тепер взаємодія з середовищем здійснюється через API, що дозволило повністю позбутися необхідності зберігання локальних репозиторіїв та різко знизити обсяги мережевого трафіку.

Допомога ШІ в написанні інфраструктурного софту

Цікаво, що в розробці самої системи Scion безпосередню участь брали штучний інтелект та передові моделі компанії. Коли у внутрішньому контурі інженерам став доступний просунутий інструмент Claude Mythos Preview, розробники доручили нейромережі оптимізувати конвеєр міграції даних із класичного Git у новий формат Scion. Результат перевершив очікування: створений штучним інтелектом алгоритм споживав у двадцять разів менше оперативної пам'яті та функціонував у чотири рази швидше за початковий варіант, написаний людьми.

Масштаби інфраструктурних викликів

Традиційні підходи до управління вихідним кодом, включаючи децентралізовану модель Git, виявилися неефективними при роботі з масштабами Anthropic. Основна гілка корпоративного репозиторію розрослася приблизно до 100 гігабайт, а стиснута робоча копія досягає чверті цього обсягу. Щодоби інфраструктура обробляє понад 25 мільйонів операцій з вилучення коду. При спробі використовувати стандартні методи мережевої синхронізації щоденний вхідний трафік Git неминуче перевищив би позначку в 600 петабайт, паралізуючи роботу всієї ІТ-екосистеми компанії.

Суперечливі дані

Варто зазначити певні дискусійні аспекти навколо показників автономності ШІ в індустрії. У той час як Anthropic відкрито заявляє про радикальне зростання обсягів машинного коду та вирішення внутрішніх інфраструктурних проблем шляхом створення унікальних утиліт на кшталт Scion та Antique, незалежні експерти висловлюють стурбованість ризиками зниження глибокого людського контролю над кодовою базою. Самі інженери Anthropic підкреслюють, що спокійно ставляться до переваги ШІ в кодингу, проте зберігають жорсткий нагляд за архітектурними ініціативами нейромереж, припиняючи будь-які спроби автономних систем порушити задані параметри безпеки та регламенти інтеграції.

Перспективи та плани компанії

Керівництво Anthropic офіційно підтвердило, що не планує публікувати вихідний код системи Scion як проєкт з відкритим кодом. Проте, з огляду на стрімкий розвиток генеративного штучного інтелекту, з аналогічними інфраструктурними проблемами в найближчому майбутньому зіткнуться й інші технологічні гіганти. Ділячись своїм унікальним досвідом, компанія прагне підштовхнути галузь до переосмислення підходів до контролю версій в епоху домінування нейромереж.