Масштаб инференса в генеративной разработке в Сбере достиг 1,5 триллиона токенов в месяц – это первый промышленный результат такого масштаба в России
Программисты Сбера стали чаще использовать агентные сценарии, чем обычный чат с ИИ-ассистентом. Объем вычислений для генерации кода в Сбере за пять месяцев вырос в 30 раз и достиг 1,5 трлн токенов. Подобные показатели подтверждают промышленную, а не пилотную эксплуатацию агентной модели в банке.
Только за последние три месяца количество разработчиков, ежедневно использующих агентный режим, увеличилось почти в 5 раз. За тот же период число обращений инженеров к чатам и онлайн-подсказкам снизилось на 67%. А на 95 запущенных агентных сценариев приходится всего пять обычных запросов в чат.
У инженеров Сбера есть три способа работы с ИИ: подсказки в редакторе (code completion) – автоматические варианты кода, которые появляются прямо во время набора; ассистент-режим – диалог с ИИ в отдельном чате, где можно задать вопрос или попросить что-то исправить; агентный режим – когда программист ставит перед ИИ задачу целиком, например, «написать, проверить и задокументировать этот модуль».
Все эти инструменты остаются в арсенале, но фокус сместился именно на агентов. В начале года основным способом общения с ИИ был чат. Теперь разработчики делегируют агентам сложные сценарии: написание кода, его проверку, рефакторинг и прохождение тестов.
Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка:
«Раньше мы в первую очередь концентрировались на времени исполнения задачи. Теперь фокус сместился на умение правильно эту задачу поставить. Инженер не просто спрашивает у ассистента, а делегирует ему сценарий. Значит, на первый план выходит способность четко формулировать ожидаемый результат. Мы прошли первую ступень этой трансформации, но впереди еще много вызовов: от управления командами агентов до новых метрик качества. Ни одна компания не пройдет этот путь в одиночку. Поэтому мы открыто делимся опытом: руководство AI-PDLC, которое мы опубликовали в мае, – только начало. Мы планируем развивать современные подходы к генеративной разработке вместе со всем российским ИТ-сообществом – в открытых публикациях, на конференциях, в совместных исследованиях с вузами и индустриальными партнерами».
Один из ключевых инструментов в работе инженеров банка – GigaCode, собственный интеллектуальный ассистент разработчика Сбера с поддержкой агентного режима. GigaCode автономно работает с файлами, выполняет комплексные задачи – от анализа кодовой базы до готового решения, понимает контекст проекта, поддерживает более 35 языков программирования и основные IDE. Применение GigaCode ускоряет написание кода до 50%. Сервис доступен для скачивания на платформе GitVerse.
Достигнутый результат опирается на собственное руководство Сбера AI-PDLC, опубликованное в мае 2026 года в формате открытого whitepaper. В документе развитие агентной разработки описывается через три контура: перевод инженерного намерения в исполняемую спецификацию, непрерывная валидация кода, произведенного агентами, и политику принятия решений для автономных агентов. В руководстве также выделяется три горизонта зрелости: сегодня – массовое освоение агентных сценариев; через 1–2 года – агенты как полноправные участники команд с ролями и метриками качества; стратегический горизонт – AI-нативная инженерная культура, в которой центр тяжести работы инженера смещается от написания кода к формулировке намерения и работе со средой, в которой действуют агенты.
