Цунами прогрессивного ПО
Сегодня сложно удивить специалистов какими-то программными решениями. Лидеры рынка давно известны, и они, не собираясь почивать на лаврах, предлагают своим заказчикам всё новые функции, расширяющие возможности ПО. Более того, постоянно появляются новички, которые используют алгоритмы машинного обучения для создания новых впечатляющих продуктов, позволяющих быстрее и проще достигать намеченной цели. За последние 40–50 лет легендарные компании Dassault Systèmes, Autodesk, Siemens PLM, Ansys и PTC построили целые империи. Но в условиях технологических сдвигов, изменивших ПО и индустрию, даже они теперь оказались поставленными перед дилеммой инноватора — как не отстать от дерзких стартапов, быстро разрабатывающих целевые продукты на основе новых основополагающих технологий – Cloud, GPU и GenAI. И поскольку компании нового поколения, производящие аппаратное обеспечение, – SpaceX, Tesla, Anduril, Joby, Rivian, устанавливают всё более высокую планку требований к продукту, дальнейшее безусловное господство олдскульных «мэтров» находится под вопросом. Несмотря на то, что сложные, устоявшиеся портфели продуктов, по общему признанию, очень трудно отделить от крупных инженерных и производственных организаций, новая волна стартапов в области аппаратного обеспечения создаёт всё заново. Компании нового поколения, занимающиеся аппаратным обеспечением, ставят под сомнение все прежние достижения лидеров, внедряя программные инструменты, оптимальные с точки зрения скорости, гибкости и стоимости. Однако сто́ит полагать, что лидеры не собираются сдаваться. Возьмем, к примеру, рынок автомобильного транспорта (в том числе электрического), в котором для лучшего взаимодействия с пользователем и раскрытия потенциала автомобиля потребовалось разрабатывать революционное ПО практически «с нуля». Кроме того, крупные компании не теряют времени и скупают практически все стартапы, попадающие в их поле зрения. Некоторые из этих новых программных технологий интегрируются в продуктовое семейство уже сегодня, а часть прячутся «под сукно» до лучших времён. Если верить подсказкам исторического опыта, то устаревшие платформы CAD-PLM будут с трудом идти в ногу со временем, таща за собой весь свой операционный и технический багаж. Новое поколение стартапов в области программного обеспечения нацелено на создание инструментов для удовлетворения наиболее актуальных потребностей новейших аппаратных технологий. Потребностей, хорошо известным многим основателям этих стартапов, ведь многие из них – выходцы из крупных корпораций. Этим корпорациям нужно отдать должное — они принесли в мир методологию разработки ПО, но часто оказывались в плену медленного, не отвечающего запросу времени ПО. Например, сложные мультифизические вычисления могут выполняться в течение целой недели на устаревшем программном обеспечении. Новые же инструменты гораздо более проворны благодаря современной архитектуре. Быстрая конвергенция технологий Generative AI + Cloud + GPU открывает огромные возможности для стартапов и представляет собой не менее серьёзный вызов для тяжелых устаревших продуктов, изначально созданных для мейнфреймов и ПК. Очевидно, что аппаратное и программное обеспечение сейчас развиваются синхронно, симбиотически дополняя друг друга и процесс этот идет со скоростью света. Для корпораций, занимающихся разработкой программного и аппаратного обеспечения, с их огромной инерцией, такие темпы недостижимы. Чем же сегодня чаще всего занимаются стартапы в области ПО, какие известны тренды: Изучите карту ПО из более чем 120 компаний, оказывающих заметное влияние на создание современных высокотехнологичных продуктов. Перевод и адаптация: , Трубашевский Дмитрий.
