Инструменты COBOL от Anthropic нанесли серьезный удар по IBM
Во вторник компания Anthropic опубликовала инструменты, которые позволяют Claude читать, анализировать и переводить устаревший код на COBOL на современные языки программирования, такие как Java и Python. К концу торгового дня инвесторы стерли примерно 40 миллиардов долларов с рыночной капитализации IBM — это крупнейшее падение компании за один день за последние 25 лет, — оценив это объявление как экзистенциальную угрозу для мейнфрейм-бизнеса IBM.
Реакция последовала незамедлительно. И в ее основе лежало фундаментальное непонимание того, зачем вообще предприятия используют мейнфреймы.
Языку COBOL от IBM уже 66 лет. Он был разработан в 1959 году, работает на мейнфреймах IBM и до сих пор обеспечивает работу систем обработки транзакций. По данным проекта Open Mainframe Project, в активной разработке находится около 250 миллиардов строк кода на COBOL.
Инженеры, написавшие его, уходят на пенсию; те, кто приходит им на смену, в массе своей не могут его прочитать. На протяжении десятилетий этот разрыв в навыках оставался одной из самых дорогостоящих нерешенных проблем корпоративного ИТ — и проблемой, которую IBM <пытается решить с помощью ИТ по меньшей мере с 2023 года>пытается решить с помощью генеративного ИТ с по меньшей мере 2023 года, когда компания запустила watsonx Code Assistant для платформы Z для помощи в миграции COBOL на современный Java.
По словам представителей Anthropic, Claude Code теперь может анализировать целые базы исходного кода, выявлять скрытые зависимости и создавать работающие переводы кода, который большинство современных инженеров прочесть не в силах. Для предприятий, запускающих COBOL на распределенных платформах — Windows, Linux и других средах, отличных от мейнфреймов, — эта возможность оказывается поистине полезной и все более практичной.
Настоящим барьером никогда не были технологии
«Модернизация COBOL уже некоторое время является технически решенной проблемой, — рассказал в интервью VentureBeat Мэтт Брейзер (Matt Brasier), аналитик Gartner. — Реальная проблема заключается в том, что затраты на модернизацию высоки, а рентабельность инвестиций (ROI) — низкая».
Amazon и Google уже много лет предлагают инструменты миграции COBOL на базе искусственного интеллекта. AWS Transform и сопоставимый сервис Google Cloud Platform были нацелены на ту же проблему: снижение барьеров для клиентов, желающих перенести рабочие нагрузки с мейнфреймов в облако.
«По сути, это еще один источник конкуренции, — заявил VentureBeat Радж Джоши (Raj Joshi), старший вице-президент Moody’s Ratings. — IBM всегда работала в условиях жесткой конкуренции. В маржинальном плане эта штука в основном негативная, тут нет никаких сомнений. Появился еще один мощный конкурент. Но IBM сосуществовала с подобными угрозами и раньше».
Стив Макдауэлл (Steve McDowell), главный аналитик NAND Research, переводит разговор в плоскость структурных аргументов: «Приложения запускаются на мейнфреймах вовсе не потому, что они написаны на COBOL, — отметил он. — Они работают на мейнфреймах, потому что те обеспечивают уровень детерминизма, масштабируемости вычислений и надежности, с которым не могут тягаться серверы общего назначения».
Проблема кроется глубже, чем просто позиционирование на рынке. «Инструменты генеративного ИТ полезны, но их недетерминированная природа означает, что получаемый код не будет единообразным: одна и та же операция будет реализована по-разному в разных частях кода, — пояснил Брейзер. — Ведущие инструменты сочетают в себе детерминистический и недетерминистический подходы. Однако ничто из этого не решает проблему окупаемости инвестиций».
Что остается нерешенным при переводе с COBOL
«Перевод кода с COBOL — это самая легкая часть задачи, — сообщил VentureBeat директор по коммуникациям IBM Стивен Томаско (Steven Tomasco). — Настоящая работа заключается в редизайне архитектуры данных, замене сред выполнения, обеспечении целостности обработки транзакций и аппаратном ускорении производительности, которые выстраивались на протяжении десятилетий тесной увязки программного и аппаратного обеспечения. Именно эту проблему IBM училась решать десятилетиями, и искусственный интеллект — это самый мощный инструмент для решения подобных задач из всех, что у нас когда-либо были».
По данным IBM, Королевский банк Канады (Royal Bank of Canada), Национальная организация социального страхования (National Organization for Social Insurance) и банк ANZ уже используют watsonx Code Assistant для Z для ускорения модернизации кода на COBOL без миграции с платфорц IBM Z.
Это вовсе не значит, что у Anthropic совсем нет шансов на конкурентную борьбу. Для предприятий, запускающих COBOL за пределами мейнфреймов — в распределенных системах, средах Windows и Linux, — Claude Code выходит на поле, где вертикальная интеграция IBM дает меньше преимуществ. «IBM понимает мейнфрейм-технологии на уровне, недоступном другим. Если меня интересует исключительно COBOL, я буду использовать watsonx от IBM, — говорит Макдауэлл. — Тем не менее, у Anthropic более широкое присутствие во многих командах разработчиков, что делает выбор в их пользу целесообразным для одного вендора».
Что на самом деле следует предпринять корпоративным заказчикам
Ведущим специалистам по работе с данными и инфраструктуре предстоит в ближайшие недели отвечать на вопросы руководителей высшего звена, которые увидели заголовки в СМИ и решили, что сложнейшая техническая проблема только что благополучно разрешилась. Ничего подобного не произошло.
«Это COBOL, но с ним связаны многочисленные приложения, — подчеркнул Джоши. — Дело не в том, что вы просто конвертируете миллионы строк кода и сразу готовы к переходу в облако. Это колоссальная оценка рисков, учет зависимостей и множество других нюансов».
Более рациональный вопрос для покупателей заключается в том, открывает ли шумиха этой недели какие-либо новые возможности. Брейзер считает, что да.
«Компаниям стоит воспользоваться обсуждениями на уровне советов директоров и акционеров, чтобы пересмотреть отложенные инициативы по модернизации и оценить, не появилась ли у каких-либо из них окупаемость», — отметил Брейзер.
Макдауэлл был прямолинеен в вопросах конкуренции: «Сможет ли Anthropic отнять часть бизнеса у инструмента IBM? Да, конечно, — сказал он. — Но я бы удивился, если бы этот инструмент приносил IBM значительную выручку».
Чираг Мехта (Chirag Mehta), аналитик из Constellation Research, предостерег ИТ-лидеров от эмоциональной реакции и сиюминутного переписывания стратегии.
«Рассматривайте это как повод провести небольшой, ограниченный по рамкам пилотный проект для оценки результатов, а не как причину поспешно отказываться от проверенных вендоров и все переделывать», — посоветовал Мехта в интервью VentureBeat.
Мехта рекомендует предприятиям выбрать один четко ограниченный участок приложения или рабочий процесс с понятными входными и выходными данными, чтобы провести прямое сравнение подходов: оценить качество картирования зависимостей, качество восстановленной документации по бизнес-логике, тестовое покрытие и проверки на эквивалентность, а также регрессию производительности и надежности.
По мнению Мехты, главное, о чем не стоит забывать: модернизация — это гораздо больше, чем просто конвертация кода. Самые сложные этапы связаны с извлечением институциональных знаний, переработкой процессов и средств контроля, управлением изменениями и сдерживанием операционных рисков в системах, которые не имеют права ломаться. ИИ может сократить объем работы по «анализу и переводу», но он не снимает бремя управления и ответственности.
«Победителями выйдут те команды, которые будут использовать ИИ как инструмент ускорения в рамках дисциплинированной программы модернизации — с измеримыми контрольными точками и защитными барьерами от рисков, а не как волшебную кнопку автоконвертации», — резюмировал Мехта.
