Десять процентов.
Именно столько потеряли сеньор-разработчики в зарплате за прошлый год. Не джуны, не стажёры - сеньоры. Люди с десятилетним стажем, которых год назад переманивали контрофферами. Данные Motion Recruitment, март 2026. Мид-левел SQL-разработчики - минус семь. Генералисты - плоско или вниз.
Я потратил несколько дней на то, чтобы выгрузить всё, что нашёл по зарплатам разработчиков за последний год. IEEE-USA, Robert Half, Stanford AI Index (он вышел вчера), Citadel Securities, Motion Recruitment, BCG, Forbes. Картина получилась… странная.
Сразу оговорюсь: основная часть данных - из американского рынка. В России ситуация другая, я к ней вернусь ближе к концу. Но тренды из США обычно приходят к нам с задержкой в 1-3 года, так что смотреть на них имеет смысл. Я не утверждаю, что «всё пропало». Я вижу гипотезу - и хочу проверить, насколько она подтверждается данными.
Рост зарплат в IT в 2025 году - 1.6%. По данным Robert Half, это самый низкий показатель за 15 лет. Менеджер Kareem Osman прямо сказал: «1.6% is the lowest we’ve seen so far». В 2024 было 2.9%. В 2023 - 3.5%. Тренд очевиден, и он идёт в одну сторону.
При этом AI-инженеры получили рост на 9-12%. LLM-разработчики - средняя $209K. Mid-level AI-инженеры - плюс 9.2% за год.
Если смотреть на средние числа, кажется, что всё нормально. Но среднее врёт. Внутри него - два рынка, которые расходятся в разные стороны.
(Ну, и я тоже. PHP-разработчик, Laravel. Не самая хайповая специализация в 2026.)
Три механизма давления на зарплаты
Клара Ши, бывшая CEO AI-подразделения Salesforce, в марте написала пост, который Business Insider вынесли в заголовок:«The hidden AI risk for workers isn’t just unemployment - it’s a pay cut».
Она описала три механизма. Я их перевожу на айтишный.
Первый: внутриотраслевой пресс.Когда компания сокращает 40% штата (привет, Block), оставшиеся не получают x1.4 к зарплате. Они получают x1.0 и «спасибо, что остались». А уволенные идут на рынок и конкурируют за оставшиеся позиции. Больше кандидатов на меньше мест = зарплаты вниз. Это не теория. Это то, что произошло с американским производством в 2000-х, когда 5.5 миллионов рабочих мест ушли в Китай.
Второй: снижение порога входа.AI делает так, что для раньше-сложной работы теперь нужно меньше квалификации. Ши привела аналогию с лондонскими таксистами: десятилетиями они сдавали экзамен «The Knowledge» - нужно было выучить наизусть тысячи улиц. Потом появился GPS. Потом Uber. Теперь любой человек с навигатором - водитель. Зарплаты таксистов предсказуемо обвалились.
Переносим на разработку. В типовых задачах AI снижает порог входа и расширяет диапазон того, что джун может сделать без помощи более опытного коллеги. Мидл с AI закрывает задачи, для которых раньше нужен был сеньор. Пул кандидатов на каждую позицию увеличивается, давление на зарплату - вниз.
Третий: перетекание.Уволенные из IT-компаний идут в другие отрасли, соглашаясь на меньшие деньги. При этом вытесняют тех, кто уже там работал.
Может, Ши сгущает? Может. Она всё-таки бывший CEO, у неё свои мотивы. Но данные, которые я собрал, к сожалению, подтверждают все три механизма.
Парадокс, который никто не обсуждает
Stanford AI Index, вышедший 15 апреля - то есть буквально вчера - показывает штуку, от которой у меня щёлкнуло.
Вакансий для разработчиков стало БОЛЬШЕ. Citadel Securities в марте опубликовал аналитику: job postings для software engineers растут, +11% год к году. На первый взгляд - ура, всё хорошо, нас не заменяют.
Но вакансий больше, а зарплаты - на дне за 15 лет.
Это классическийпарадокс Джевонса. NPR посвятили ему целый выпуск, Наделла цитировал в Твиттере. Суть: когда ресурс становится дешевле, его потребление не падает - оно взлетает. Когда уголь стал дешевле, Англия не стала жечь меньше угля. Она стала жечь в разы больше.
Когда разработка стала дешевле благодаря AI, компании не стали нанимать меньше разработчиков. Похоже, они стали нанимать на более скромных условиях. Больше вакансий, но давление на ставки усилилось.
Я называю это AI-дефляция. Термин мой, не из учебника. Но данные, кажется, его подтверждают.
Кому от этого хорошо
Block объявил сокращения - акции выросли на 5%. Oracle объявил сокращения - та же история. Рынок вознаграждает компании за то, что они «оптимизируют» людей.
«Компания нового размера не имеет оправданий для медлительности»
Джек Дорси, февраль 2026.Block сокращает 40%- с 10 тысяч до менее 6 тысяч человек. Акции в тот же день растут на 5%, а после отчёта - до $69.
Прямая цитата из письма акционерам: «Intelligence tools have changed what it means to build and run a company. A significantly smaller team, using the tools we’re building, can do more and do it better.»
И дальше: «I don’t think we’re early to this realization. I think most companies are late.»
Я перечитал это раза три. «Большинство компаний опаздывают.» То есть Дорси считает, что массовые сокращения ещё впереди.
Oracle в апреле режет 20-30 тысяч позиций, перенаправляя $8-10 миллиардов на AI-инфраструктуру. IBM с помощью AI сократил операционные расходы на $4.5 миллиарда. HR - минус 40%. IT - минус $600 миллионов в год. При этом NPS вырос на 74 пункта.
Тут, кстати, важная штука. IBM не говорит «мы уволили людей». IBM говорит «мы повысили эффективность». В пресс-релизе слово «layoff» не встречается. Встречается «rightsized the HR function to global benchmarks». Перевожу: сократили до минимума, AI закрыл дыры, метрики улучшились, спасибо, свободны.
Нет джунов сегодня - нет сеньоров завтра
Forbes в марте опубликовал статью с заголовком«No Juniors Today, No Seniors Tomorrow». Автор - CEO компании с 20-летним стажем в энтерпрайзе. Его данные:
Harvard study на 62 миллионах работников показал, что джуниор-позиции резко сокращаются при внедрении AI. Indeed пишет, что вакансии с требованием 5+ лет опыта выросли с 37% до 42% за три года, а джуниор-тайтлы просели на 34% от уровня 2020. При этом сеньоры генерируютв 2.5 раза большеAI-кода, чем джуны.
Математика кажется простой: один сеньор с AI = один сеньор + два джуна. Зачем платить за троих?
Затем, что каждый сеньор когда-то был джуном. Он дебажил прод в три ночи. Его PR разносили на ревью. Он на своей шкуре узнал, почему «очевидное» архитектурное решение взрывается через три года. Такие вещи не промптом усваиваются.
CEO AWS Мэтт Гарман назвал замену джунов на AI «one of the dumbest ideas». Klarna уволила 700 человек, заменив их AI. Через полгоданачала нанимать обратно- качество рухнуло. Forrester предсказывает, что большинство компаний выберут не «нанять обратно по старой ставке», а «нанять офшор за полцены».
А может я слишком мрачно на это смотрю. Может, автоматизация entry-level - это нормальный цикл. Каждая волна автоматизации - от IDE до Stack Overflow до облаков - сначала пугала, потом создавала больше рабочих мест. Может, и тут так будет.
Только вот в строительной отрасли после кризиса 2008 года уволили миллион человек. Пайплайн подготовки так и не восстановился. По данным ABC, в последние годы отрасли не хваталооколо полумиллиона рабочих ежегодно. Шестнадцать лет прошло.
Простая арифметика, которую вам не покажут на 1:1
BCG в марте опубликовалотчёт: 93% руководителей рассматривают AI как инструмент сокращения расходов. Не роста. Не инноваций. Расходов.
Когда менеджер говорит «AI поможет тебе быть продуктивнее», он не врёт. Но продуктивность - для компании, не для вашего кошелька. Освободившееся время перераспределяется, не оплачивается.
BCG прямо пишет: «If AI makes a specific activity 15% more efficient, teams handling that activity could become 15% smaller, or increase their capacity to take on 15% more work.» Заметьте - третьего варианта, «платить на 15% больше», в списке нет.
Судоверфь: AI сократил время проектирования с 5 дней до 1 дня, инженерные расходы - на 45%. Банк в Азии: понимание legacy-кода ускорилось на 30%, проекция - до 70%. Страховая: ответы на запросы клиентов стали на 35% быстрее после 45 минут обучения.
Во всех кейсах одно и то же: рост продуктивности капитализирует компания. Про рост компенсаций в отчётах ничего нет.
Исследователь из Университета Пенсильвании Иоана Маринеску говорит, что тут есть точка перелома. Новые технологии сначала поднимают зарплаты - делают работника продуктивнее, работник получает премию за продуктивность. Но когда автоматизация покрывает ~37% когнитивных задач, эффект разворачивается. Автоматизация начинает ЗАМЕНЯТЬ, а не УСИЛИВАТЬ. По её оценке, экономика уже прошла 14%. До точки перелома ближе, чем кажется.
Что известно, а что - моя интерпретация
Сильные данные (первичная аналитика, проверяемые источники):
- Рост зарплат в IT: 1.6% - минимум за 15 лет (Robert Half / IEEE-USA)
- AI-специалисты: премия +9-12% vs генералисты - стагнация или снижение (Motion Recruitment)
- Сеньорам срезали на 10% YoY (Motion Recruitment)
- Вакансий для software engineers: +11% YoY (Citadel Securities / Indeed)
- 93% руководителей видят AI как инструмент сокращения расходов (BCG)
Спорные сигналы (вторичные пересказы, данные от заинтересованных сторон):
- Entry-level позиции: -73% - данные Ravio, распространённые через пресс-релиз рекрутинговой платформы Second Talent. Цифра правдоподобна на фоне остальных данных, но стоит воспринимать осторожно
- Klarna «наняла обратно после провала AI» - подтверждается несколькими источниками, но детали о ставках при обратном найме не раскрыты
Моя интерпретация: это похоже на структурный сдвиг, а не на временную коррекцию после пандемийного перегрева. Я называю это AI-дефляцией - обесценивание навыков, которые ещё два года назад считались premium. Могу ошибаться: рынок циклический, 2020-2021 были аномалией, часть данных из вторички. Но картина, которая складывается из первичных источников, пока не в пользу оптимизма.
А что в России?
Forbes Russia в февралеопубликовал данные исследования «Хабр» через «Коммерсантъ». Медианная зарплата IT-специалистов во второй половине 2025 года - 183 000 рублей. Практически без изменений за год. В Москве - 230 000, в Питере - 200 000.
Рост зарплат в Москве: +4%. Инфляция по Росстату: 5.6%. То есть в реальном выражении зарплаты IT-шников в Москве не выросли, а упали.
Это пока не американские минус 10% для сеньоров. Но и не тот +15-25% рост, к которому привыкли в 2021-2023. Эксперты, опрошенные «Коммерсантом», допускают «стагнацию или точечное снижение зарплат в начале 2026 года».
В РФ пока рано говорить именно об AI-дефляции как о доказанном явлении. Здесь на зарплаты влияют и макроэкономика, и региональная структура рынка (в регионах рост заметнее, чем в Москве), и охлаждение найма после бума 2021-2023. Обзоры HH показывают, что по России в целом рост зарплат айтишников в 2025 всё ещё около 10%, хотя в Москве и Питере - заметно слабее. То есть ситуация более смешанная, чем в США. Однозначных выводов делать нельзя - данных именно в разрезе «AI vs зарплаты» по России я не нашёл.
Что с этим делать
«Учите AI» писать не буду, это и без меня понятно. Тут скорее зависит от того, где вы сейчас.
Джун / начинающий.Вакансий на entry-level стало заметно меньше (по некоторым оценкам - до -73%, хотя точная цифра спорная, см. выше). Порог входа вырос. Стратегия: open source (реальные коммиты, не AI-слоп), pet-проекты с продовым деплоем, понимание архитектуры, а не только синтаксиса. AI - ваш тренер, но если вы не понимаете, что он генерирует, вы не пройдёте ни одно собеседование, где попросят объяснить код.
Мидл-генералист.Самая уязвимая позиция. Если 80% вашей работы - написание CRUD и типовых эндпоинтов, AI-дефляция бьёт в полную силу. Стратегия: специализация. Не «я могу всё немного», а «я глубоко понимаю X». X = конкретный домен (финтех, медтех, e-commerce), или конкретная экспертиза (performance, security, data engineering), или AI-integration (не просто «использую Copilot», а «встраиваю AI в продукт»).
Сеньор / архитектор.Пока в безопасности - если ваша работа действительно про решения, а не про код. Архитектурные решения в контексте бизнеса. Понимание, почему «очевидный» выбор базы данных через три года превратится в кошмар. Код-ревью, в котором вы ловите не форматирование, а логические ошибки. Общение с продактом, который не знает, чего хочет. Но расслабляться не стоит - зарплатная премия за сеньорность сжимается. Motion Recruitment показал -10% для senior developers.
Отдельная история - AI/ML-инженеры. Пока единственная роль с уверенным ростом: +9-12% YoY, средняя для LLM-разработчиков $209K. Но я бы не строил карьерную стратегию только на этом. Когда AI-навыки станут таким же базовым ожиданием, как знание Git, премия сожмётся.
P.S. Я собрал данные из 10+ источников разного уровня надёжности. Robert Half, IEEE-USA, Stanford AI Index - это первичная аналитика. BCG, Forbes, Fortune - крепкие вторичные. Ravio (-73% entry-level) - данные компенсационной компании, но распространены через пресс-релиз Second Talent, у которых свой интерес. Klarna «наняла обратно» - подтверждается Economic Times и CNBC, но детали (по какой ставке наняли обратно) я не нашёл. Если у вас есть первичка - дополняйте в комментариях.
UPD: Осознал иронию. Я использовал AI для сбора и анализа всех этих данных. Без него этот ресёрч занял бы неделю. С ним - несколько дней. То есть AI сделал меня продуктивнее ровно по той формуле, которую я описал выше. И нет, мне за это не доплатили.