Сейчас большая часть разговоров об ИИ и рабочих местах посвящена видимому уровню: кто пишет код, кто задаёт модели запросы, кого сократят, когда чат-бот сможет подготовить первый черновик. В новостях этой недели затерялась история об уровне, на который никто из участников этого разговора не смотрит, — и она заслуживает вашего внимания именно потому, что почти никто не конкурирует за навыки, которые она вознаграждает.

Ошибка, которая оставалась незамеченной с 2013 года

На этой неделе исследователи в области безопасности подробно рассказали, как тысячи подключённых к интернету серверов крупных производителей можно удалённо превратить в бэкдор через их контроллеры управления базовой платой, или BMC, — небольшие отдельные компьютеры, встроенные практически в каждую материнскую плату корпоративного сервера и работающие на собственной ОС, со своим сетевым стеком и IP-адресом, независимо от происходящего на основном компьютере (Ars Technica). Именно BMC позволяют ИТ-сотрудникам удалённо перезагружать сервер, переустанавливать на нём образ системы или отслеживать его состояние, даже когда он выключен или полностью не отвечает, — по-настоящему полезное управление в режиме «без света». Загвоздка, по словам исследователей, в том, что базовый протокол считается лёгкой мишенью как минимум с 2013 года, а некоторым уязвимостям, которые сейчас эксплуатируются, уже больше десяти лет. Ars называет это «повсеместной, недостаточно контролируемой и недостаточно пропатченной параллельной поверхностью атаки» — не новой дырой, а старой, которую тихо игнорировали, потому что она находится ниже уровня, на котором сосредоточено основное внимание разработчиков ПО и специалистов по безопасности.

Агентное программирование вот-вот ускорит распространение подобных проблем

На той же неделе Meta представила Muse Code — терминального агента для программирования, который присоединился к Claude Code, Codex и быстро растущему числу инструментов, способных писать и выпускать ПО при минимальном участии человека (TechCrunch). Собственное описание продукта Цукербергом показательно: на достаточно большой задаче он распределяет работу между несколькими субагентами, действующими параллельно в изолированных рабочих деревьях и одновременно создающими несколько функций. Это действительно повышает производительность. Но с точки зрения структуры это также означает, что на единицу человеческого внимания теперь создаётся, настраивается и развёртывается больше инфраструктуры, чем когда-либо прежде, — больше облачных инстансов, больше тестовых окружений, больше серверов, быстро подготовленных людьми, которые могут никогда не открыть настройку BMC и не прочитать журнал изменений прошивки. Инструменты агентного программирования отлично пишут прикладное ПО. Но им безразлично, работает ли расположенный под этим ПО чип управления вне основного канала на прошивке шестилетней давности.

Всё это не означает, что инструменты агентного программирования небезопасны по своей природе, — это отдельный вопрос, не тот, которому посвящён материал Ars Technica. Мысль здесь уже: объём создаваемой инфраструктуры растёт быстрее, чем неприметная дисциплина установки патчей на нижележащий физический уровень, и этот разрыв не исчезает сам собой лишь потому, что код на верхнем уровне стал умнее.

Почему это карьерный сигнал, а не просто история о безопасности

Рассмотрим это на фоне продолжающихся сокращений в отрасли: примерно 20-процентное сокращение штата Monday.com на этой неделе, прямо связанное с реструктуризацией под влиянием ИИ, пополнило растущий список компаний, упоминающих ИИ в связи с сокращением рабочих мест (TechCrunch). Здесь важно честно сказать, чего мы не знаем: ни в одном из этих документов сокращения не разбиты по функциям, поэтому у нас нет точных данных, позволяющих утверждать, что «должности в сфере безопасности и инфраструктуры не затрагиваются». Это было бы преувеличением. С большей уверенностью можно говорить о структурной, а не статистической закономерности: быстрее всего автоматизируются те роли, где результатом работы являются текст, код или взаимодействие с клиентом, которое LLM способна приблизительно воспроизвести. Безопасность на физическом уровне и уровне прошивок — понимание того, что такое BMC, как работают IPMI и его преемники, как проверять доступ к управлению вне основного канала, как развернуть патч прошивки на всём парке устройств, не превратив в кирпич половину из них, — находится ближе к машине, чем к модели. Это явно не та задача, за которую сейчас берутся ИИ-агенты, и автоматизировать её не становится проще только потому, что расположенный выше программный слой делает больше.

Что с этим делать на практике

Чтобы воспользоваться этим наблюдением, не обязательно становиться инженером по прошивкам. Вот несколько действий, которые можно проверить:

  • Спросите, а не предполагайте. Если вы работаете в ИТ, платформенной команде или сфере безопасности компании, которая эксплуатирует собственные серверы (а не работает исключительно в облаке), спросите, входит ли прошивка BMC вообще в цикл установки патчей. Многие организации действительно не знают ответа.
  • Учите терминологию, а не только заголовки. BMC, IPMI, Redfish, управление вне основного канала — это понятия, о которых легко найти информацию и документацию; понимание их устройства ставит вас впереди большинства людей, чьё развитие навыков в эпоху ИИ целиком сосредоточено на промптах и агентах.
  • Следите за тем, что не охватывают инструменты агентного программирования. Когда вы или ваша команда внедряете такие инструменты, как Muse Code или Claude Code, для работы, связанной с инфраструктурой, прямо спрашивайте, что остаётся за рамками — цели развёртывания, прошивка, физические средства контроля доступа, — и воспринимайте этот пробел как возможность развить экспертизу, а не как недоработку, которую можно игнорировать.
  • Не перегибайте. Это одна из нескольких возможных ниш, а не гарантированно безопасная гавань. Считайте это направлением, которое стоит изучить в качестве страховки, а не поводом менять карьеру на основании одной публикации Ars Technica.

Более общий вывод выходит за рамки одних только BMC: по мере того как ИИ всё лучше справляется с видимым людям программным обеспечением, труднее автоматизируемая ценность всё чаще оказывается в расположенных под ним физических и операционных слоях — в тех частях, которые не попадают в демонстрацию. Это более узкая ставка, чем «научитесь писать промпты», но сейчас на неё ставит меньше людей.