AMD: ИИ-агенты подняли продуктивность разработки на 30%

Andrej Zdravkovic, старший вице-президент AMD, в колонке для IEEE Spectrum описал, как за год изменилось применение ИИ в разработке софта компании. Год назад AMD рассчитывала на 25% прироста продуктивности от ИИ за два-три года; сейчас, по словам автора, эта цель уже превышена, компания фиксирует 30% общего прироста продуктивности благодаря ИИ.

AMD отслеживает долю исходного кода, сгенерированного ИИ, но засчитывает только код, прошедший все проверки и тестирование и попавший в финальный продукт. В начале этого года эта доля пересекла отметку 20%, сейчас компания движется к 50% по всей кодовой базе, а в отдельных программных компонентах ИИ уже генерирует более 80% кода. Изначальная цель AMD на 2027 год, довести долю ИИ-кода в продакшене до 25%, то есть план перевыполняется с опережением графика.

Иллюстрация из статьи, модуль Radeon Software eXperience (RSX), отвечающий за настройку и мониторинг поведения видеодрайверов. С октября 2025 года AMD использует ИИ-агентов для автоматической отладки и исправления багов в RSX: готовые инструменты "из коробки" изначально закрывали лишь 6% проблем. AMD выстроила цикл обучения, анализировала, где агенты ошибаются, и уточняла постановку задач и критерии успеха, не переобучая сами модели, и к июню 2026 доля автоматически исправленных проблем в RSX выросла до более чем 75%.

Автор описывает, как агенты встроены в каждый этап жизненного цикла разработки (SDLC): на этапе анализа и триажа они находят похожие проблемы и указывают, какой код скорее всего нужно менять; на этапе отладки, анализируют баг-репорт и сами пишут код исправления; на этапе тестирования, генерируют unit-тесты и, если те проходят, дополняют их интеграционными и продуктовыми тестами; на финальном этапе, готовят инженеру сводку по архитектурным изменениям, ревью кода и результатам тестов для одобрения перед релизом.

По мнению автора, сегодняшние агенты во многом воспроизводят шаблоны мышления инженеров, их учат делать так, как делал бы человек, и это ограничивает потенциал ИИ. Следующий этап, который AMD называет главной будущей трансформацией, совместно работающие "рои" ИИ-агентов, которые сами ищут оптимальный путь решения задачи, а инженеры лишь задают цель, требования к качеству, производительности и системные ограничения, а не пошаговую инструкцию. По задумке автора, несколько агентов параллельно предложат разные варианты решения, сами проверят их корректность и производительность и представят инженеру ранжированный список вариантов с результатами проверок на утверждение.

Чтобы дойти до такой модели, агенты, по словам автора, должны учиться массово, перенимать успешные стратегии друг у друга и между командами, а не дожидаться, пока каждый инженер вручную донастроит своего агента через цикл "проверил-поправил промпт". AMD уже использует мультиагентные конвейеры на основе таких инструментов, как Codex и Claude Code, и параллельно разрабатывает собственные внутренние мультиагентные системы.

Итоговый посыл автора: цель AMD, не сократить штат, а освободить инженеров от рутинной реализации и дать им больше времени на постановку задач, проверку результатов и стратегические решения; компания вкладывается в обучение сотрудников работе с ИИ.

Ключевые факты

AMD превысила собственную цель: вместо ожидаемых 25% прироста продуктивности от ИИ за 2-3 года компания фиксирует 30% уже через год.
Доля кода, сгенерированного ИИ и прошедшего все проверки, выросла с 20% в начале года до цели в 50% по всей кодовой базе; в отдельных компонентах доля уже превышает 80%.
В модуле Radeon Software eXperience (RSX) доля багов, которые ИИ-агенты чинят автоматически, выросла с 6% (октябрь 2025) до более чем 75% (июнь 2026) благодаря циклу обучения на ошибках агентов.
AMD видит следующий этап не в отдельных ИИ-копилотах, а в "роях" совместно работающих агентов, которые сами ищут решение задачи, а не просто копируют шаблоны инженеров.
Компания подчёркивает: цель, расширить возможности сотрудников, а не сократить штат.

Почему это важно

AMD устами старшего вице-президента Андрея Здравковича описывает переход от ИИ-копилотов, которые копируют шаблоны действий инженеров, к "роям" агентов, работающих параллельно и самостоятельно ищущих решения. Это заявка на новый этап автоматизации разработки софта, не просто ускорение существующих процессов, а пересборка самого цикла разработки.

Кому это важно

Руководителям разработки, CTO и инженерным лидерам, которые решают, куда направлять инвестиции в ИИ-инструменты для инженерных команд; разработчикам, чья роль, по словам автора, будет смещаться от написания кода к постановке задач и проверке результатов агентов.

Как это применить

Автор пошагово описывает, где уже применяются агенты в жизненном цикле разработки: анализ и группировка багов, отладка и генерация кода, написание unit- и интеграционных тестов, подготовка сводки для ревью перед релизом. Конкретный кейс, модуль RSX: агенты начали чинить баги в октябре 2025 с результатом 6%, а после того как AMD выстроила цикл обучения на ошибках (уточняя цели и критерии успеха для агентов, а не переобучая сами модели), результат вырос до более 75% к июню 2026.

Можно ли доверять

Материал, авторская колонка старшего вице-президента AMD в IEEE Spectrum: взгляд представителя компании на её собственный процесс, а не независимая проверка. Все цифры (30%, 20→50%, 6→75%), внутренние метрики AMD, посчитанные самой компанией; методика подсчёта доли "сгенерированного ИИ" кода описана лишь в общих чертах (учитывается код, прошедший ревью и тесты и попавший в финальный продукт), без детализации. Независимого аудита или сторонних источников в статье нет.

Риски и подводные камни

Показатели самоотчётные, напрямую сравнивать их с другими компаниями нельзя, а точный список компонентов, где доля ИИ-кода превышает 80%, не назван. Механизм, как агенты будут "учиться друг у друга" и обмениваться успешными стратегиями, в статье не раскрыт, это декларируемая цель, а не описанная работающая технология. Видение "роёв агентов" пока остаётся перспективой, а не текущей практикой: сегодня агенты по-прежнему во многом работают по шаблонам, заданным инженерами.

«Агенты будут не улучшать отдельные этапы жизненного цикла разработки, они будут переписывать сам этот цикл.»

— Андрей Здравкович, старший вице-президент AMD