深度解读Karpathy说的Software 3.0时代,感觉是个人的机会很大的时代呀

最近看了Andrej Karpathy在Y Combinator的演讲,他提出的Software 3.0概念让我想了很久。作为一个写了十几年代码的人,我一直觉得编程是一门手艺活,需要扎实的基本功。但Karpathy的观点直接颠覆了我的认知:未来最热门的编程语言不是Python,不是JavaScript,而是英语。

这听起来很扯,但仔细想想,我们现在不就是这么干的吗?

从特斯拉的故事说起

Karpathy在特斯拉工作时,亲历了Autopilot系统的演进。最开始,工程师们用C++手写每一行代码,检测车道线要写算法,识别红绿灯要写算法,判断行人要写算法。这就是他说的Software 1.0时代------每个逻辑都要程序员亲手实现。

后来他们开始用神经网络,不再手写算法,而是喂给系统大量的驾驶数据,让它自己学。神经网络的权重参数成了新的"代码",只是这些代码人类看不懂,全是些浮点数。这是Software 2.0。

现在呢?你可以直接对ChatGPT说:"帮我写一个检测车道线的程序",它就能给你生成完整的代码。更夸张的是,Karpathy自己不会Swift,但通过和AI对话,成功开发了一个iOS应用。这就是Software 3.0------用自然语言"编程"。

3.0 的LLM如同操作系统:闭源提供商类似Windows/macOS,开源替代方案如LLAMA生态系统则类似Linux。模型充当CPU,上下文窗口充当内存,系统协调计算资源。

Cursor凭什么一年赚1个亿

K神说:"前几天和朋友聊天,他说他们公司全员都在用Cursor写代码。我试了试,确实上瘾。你只要描述想要什么功能,它就能生成代码,而且质量还不错。最关键的是,它不是简单的代码补全,而是真的理解你的意图。"

Cursor第一年就做到了1亿美元收入,GitHub Copilot的用户数更是突破了几百万。为什么这些工具这么火?因为它们真的能让你的开发效率提升10倍。

我有个同事,原来写一个复杂的数据处理脚本要花一天,现在用AI辅助,两小时搞定。剩下的时间干嘛?思考更重要的架构问题,或者早点下班陪家人。

"部分自主"才是正确的打开方式

Karpathy提了一个很有意思的概念:部分自主性(Partial Autonomy)。他说AI应该像钢铁侠的战衣,而不是完全自主的机器人。这个比喻太精准了。

想想看,完全自主的AI系统其实挺可怕的。它可能会做出你意想不到的决策,而你却无法控制。但如果AI只是增强你的能力,让你飞得更高、打得更准,那就完全不同了。

Cursor就是这么设计的。它有个"自主性滑块",你可以选择让AI帮你补全一行代码,或者重构整个文件,甚至重写整个项目。控制权始终在你手里。

为什么说现在是最好的创业时机

看看这些数据:Harvey(法律AI)估值30亿美元,Anthropic年化收入30亿美元,Perplexity估值90亿美元。这些公司都是在过去两三年内创立的。

更重要的是,它们的增长速度是传统软件公司的10倍。为什么?因为AI原生公司的边际成本接近于零。传统软件公司要扩张,需要招更多销售、更多客服。AI公司呢?多几个GPU就行了。

而且现在的商业模式也在变。传统SaaS按座收费,AI公司按使用量收费。你用得越多,付得越多,但也获得越多价值。这种模式对双方都更公平。

垂直领域才是金矿

通用AI很强大,但在专业领域还是会犯低级错误。这就是为什么Harvey专注于法律,它建立了专门的法律知识库,理解法律术语和逻辑。结果呢?律师们爱死它了。

我认识一个做医疗AI的创业者,他们的产品专门帮医生写病历。听起来很简单对吧?但医疗文档有严格的规范,通用AI经常写出不符合规范的内容。他们花了大量时间训练模型理解医疗术语和流程,现在已经拿到了几千万美元融资。

垂直领域的好处是,你的护城河更深。通用AI公司很难渗透进来,因为他们不懂行业know-how。

程序员会失业吗?

每次AI有新突破,都有人问这个问题。我的答案是:不会,但工作内容会变。

以前程序员是"代码工人",现在要变成"AI指挥官"。你需要知道如何写出好的prompt,如何验证AI生成的代码,如何设计人机协作的流程。

其实这是好事。我们可以把时间花在更有创造性的工作上,而不是调试一个该死的正则表达式。

Software 3.0时代最重要的技能不是掌握特定编程语言,而是有效地与AI协作NextBigFutureSubstack这包括:

  • 提示工程技能 :如何编写清晰、准确的自然语言指令 Substack
  • AI输出验证:快速识别和修正AI生成内容的问题
  • 人机协作设计:设计有效的人机交互流程
  • 上下文管理 :有效管理AI系统的工作记忆 NextBigFuture

给与的一些实操建议

如果你是开发者:

  1. 现在就开始用AI工具,不要等。Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT,选一个用起来
  2. 学习prompt engineering,这是新时代的核心技能
  3. 保持对AI输出的批判性思维,它很强但不完美

如果你想创业:

  1. 找一个你熟悉的垂直领域,用AI去改造它
  2. 不要做大而全的产品,专注解决一个具体问题
  3. 采用usage-based的收费模式,让客户的成本和价值匹配

写在最后

Karpathy说2025-2035是AI代理的十年。我觉得他太保守了,变化会来得更快。

前几天,我女儿用ChatGPT写了一个小游戏,她今年才8岁。当一个8岁的孩子都能"编程"时,这个世界已经变了。

Software 3.0不是未来,而是现在。问题不是要不要拥抱它,而是如何拥抱得更快。毕竟,在这个时代,慢就是新的死法。

记住Karpathy的话:英语是最热门的编程语言。如果你能清晰地表达想法,你就能创造软件。这不是门槛的降低,而是创造力的解放。

现在,去创造点什么吧。

相关推荐
G.E.N.37 分钟前
开源!RAG竞技场(2):标准RAG算法
大数据·人工智能·深度学习·神经网络·算法·llm·rag
西西弗Sisyphus1 小时前
如果让计算机理解人类语言- Word2Vec(Word to Vector,2013)
人工智能·word·word2vec
前端双越老师1 小时前
30 行代码 langChain.js 开发你的第一个 Agent
人工智能·node.js·agent
东坡肘子1 小时前
高温与奇怪的天象 | 肘子的 Swift 周报 #092
人工智能·swiftui·swift
KaneLogger2 小时前
视频转文字,别再反复拖进度条了
前端·javascript·人工智能
度假的小鱼2 小时前
从 “人工编码“ 到 “AI 协同“:大模型如何重塑软件开发的效率与范式
人工智能
zm-v-159304339863 小时前
ArcGIS 水文分析升级:基于深度学习的流域洪水演进过程模拟
人工智能·深度学习·arcgis
拓端研究室4 小时前
视频讲解|核密度估计朴素贝叶斯:业务数据分类—从理论到实践
人工智能·分类·数据挖掘
灵智工坊LingzhiAI4 小时前
人体坐姿检测系统项目教程(YOLO11+PyTorch+可视化)
人工智能·pytorch·python
昨日之日20064 小时前
Video Background Remover V3版 - AI视频一键抠像/视频换背景 支持50系显卡 一键整合包下载
人工智能·音视频