В августе 2025 года TypeScript стал самым используемым языком на GitHub, что стало крупнейшим изменением в языковых рейтингах платформы за последние десять лет. Это произошло на фоне стремительного роста популярности AI-агентов для программирования, которые, как считалось, должны были снизить значимость выбора языка. Ожидалось, что организации станут независимыми от технологий и будут выбирать стек исключительно на основе бизнес-задач, оставив в стороне соображения о доступности разработчиков. Однако всего через два года после широкого внедрения AI-инструментов рынок стал более ограниченным, с резким сокращением доступных языков программирования и сосредоточением внимания на единой группе языков.

Анализ изменений

Согласно отчету Octoverse от GitHub за октябрь 2025 года, количество участников, работающих с TypeScript, достигло 2,64 миллиона в месяц, что на 66% больше по сравнению с предыдущим годом. В 2025 году более миллиона разработчиков написали свой первый код на TypeScript на GitHub. Этот рост добавляется к уже доминирующей позиции языка. В 2025 году Stack Overflow провел опрос среди разработчиков, в котором приняли участие более 49 000 респондентов. Из них 66% сообщили о использовании JavaScript, который на протяжении почти каждого года с 2011 года занимал лидирующие позиции. Таким образом, семья языков JavaScript остается как самой используемой, так и самой быстрорастущей на GitHub. Стоит отметить, что метод подсчета GitHub может вызывать вопросы, так как активность на платформе может быть искажена интересами самой компании. Тем не менее, данные опросов подтверждают общую тенденцию.

Как AI влияет на выбор языков

Модели AI учатся на опубликованном коде, и большая часть этого кода написана на JavaScript и TypeScript, причем значительная часть сосредоточена вокруг React. Это создает значительный разрыв в качестве кода, который разработчики могут получить от своих AI-агентов. Запросив у AI-агента сгенерировать типизированный компонент React, разработчик получает код, который обычно компилируется и требует минимальных правок. В то время как при запросе кода для менее популярных фреймворков, таких как Svelte или Solid, результат может оказаться менее качественным и требовать больше исправлений. Таким образом, выбор фреймворков теперь зависит не только от их эффективности, но и от совместимости с инструментами команды, поскольку разрыв в производительности между используемым и генерируемым кодом становится все более заметным. Когда команда публикует свой код, он попадает в обучающие наборы данных, что еще больше увеличивает разрыв.

Языки программирования и AI: парадокс

Хотя разработка AI происходит на Python, большинство пользовательских интерфейсов AI-продуктов реализовано на JavaScript и TypeScript. Это связано с тем, что фронтенд требует взаимодействия с пользователем, что невозможно без использования этих языков. К концу 2025 года GitHub сообщил о более чем 1,1 миллиона публичных репозиториев, использующих SDK для больших языковых моделей, что на 178% больше по сравнению с предыдущим годом. Это связано в основном с разработкой приложений, а не моделей.

Системы типов как защитный механизм

Согласно мнению GitHub, разработчики все больше переходят на типизированные языки, поскольку системы типов делают разработку с помощью AI более безопасной. Генерируемый код может выглядеть корректным, но часто он может вызывать ошибки из-за несовпадения типов. Проверка типов позволяет выявить многие из этих ошибок до выполнения кода. В 2026 году использование TypeScript среди профессиональных разработчиков достигло 78%, увеличившись с 69% два года назад. Примерно 40% разработчиков пишут исключительно на TypeScript, в то время как только 6% работают только с чистым JavaScript.

Изменение в процессе разработки

Согласно отчету OpenAI о использовании AI-агентов в научных вычислениях, в июле 2026 года было отмечено, что верификация стала узким местом, а не генерация кода. Это связано с тем, что когда фронтенд создается за один день вместо трех недель, самым медленным этапом становится проверка корректности, безопасности и поддерживаемости кода. Это меняет требования к разработчикам JavaScript. Скорость написания кода больше не является показателем компетентности, как это было раньше.

Рынок и его ограничения

Рынок, который ценит то, что уже известно моделям, затрудняет внедрение новых технологий. Новый фреймворк, выпущенный в этом году, не имеет предшествующего корпуса данных для обучения, что делает его трудным для использования AI-агентами, и команды избегают его. Это создает замкнутый круг, где новые решения не могут пробиться на рынок. Риски для компаний, зависящих от одного языка, также возрастают, так как они делают ставку на его постоянное доминирование.

Заключение

AI действительно снизил затраты на написание кода на незнакомом языке, но затраты на понимание и владение остаются. Для большинства команд это остается основным фактором, определяющим выбор технологического стека.