Karpathy重磅演讲软件开发进入30时代quot氛围编程quot让人人都能写代码

昨天，AI 界传奇人物 Andrej Karpathy 在 Y Combinator AI 创业学校发表了一场震撼硅谷的演讲。这位前特斯拉自动驾驶负责人、OpenAI 创始团队成员用一个惊人的观点开场： " 英 语，正在成为最热门的编程语言。"

面对台下 2000 名来自世界顶尖大学的计算机科学学生和研究者，Karpathy 系统性地阐述了软件开发正在经历的第三次革命性变迁。这场题为《Software in the Era of AI》的演讲，预示着我们即将告别传统的代码编写方式，迎来一个用自然语言"编程"的全新时代。

软件进化的三个时代

Karpathy 将软件发展历程划分为三个关键阶段，每一个阶段都代表着人类与计算机交互方式的根本性转变。

Software 1.0 时代 是 我们最熟悉的传统编程时代。程序员像手工艺匠一样，用 C++、Python 等编程语言精心雕琢每一行代码，通过明确的指令控制计算机的行为。这个时代的特征是显式编程，一切都需要人工定义和实现。

Software 2.0 时代 标志着神经网络的兴起。Karpathy 早在 2017 年就预见了这一转变：不再手写复杂的逻辑代码，而是通过大量数据训练神经网络，让权重参数成为新的"程序"。这种方式让机器能够自动学习复杂的模式和规律，远超人工编码的能力。

如今我们正步入 Software 3.0 时代 ，这是一个用自然语言提示来"编程"的时代。开发者不再需要掌握复杂的语法规则，而是通过描述期望的结果来创建软件。LLM（大语言模型）成为了可编程的神经网络，英语等自然语言真正成为了新的编程接口。

LLM 的三重身份

为了帮助听众更好地理解 LLM 的本质，Karpathy 用了三个精妙的类比。

首先，LLM 像 电力系统 一样是一种公用事业。它们需要巨额的前期投资来建设"智能电网"，但一旦建成就能以标准化的方式为无数用户提供服务。用户按需付费（比如每百万 token 的价格），就像我们使用电力一样便利。

其次，LLM 如同 半导体晶圆厂 ，建设成本极其高昂，技术门槛极高，但一旦运营起来就能批量生产"智能芯片"为众多客户服务。那些使用 NVIDIA GPU 训练模型的公司就像"无晶圆厂"的芯片设计公司，而 Google 这样拥有 TPU 的公司则相当于拥有自己的晶圆厂。

最重要的是，LLM 更像 云端操作系统 。我们目前处在类似上世纪 50-70 年代大型机时代的阶段：计算资源集中在云端，用户通过网络进行交互，多用户共享计算资源。聊天界面就是今天的终端，我们通过自然语言与这个"云端大脑"直接对话。

LLM 的奇特"心理学"

Karpathy 创造性地提出了 LLM 心理学的概念。他认为 LLM 是"人类精神的随机模拟"，具有某种涌现的"心理特征"。

最引人注目的特征是" 锯齿状智能 "。LLM 能够解决复杂的数学问题，却可能在比较 9.11 和 9.9 的大小时犯错；能够写出优美的诗歌，却数不清"strawberry"里有几个"r"。这种能力分布极不均匀的智能模式，让人既惊叹又困惑。

另一个关键特征是" 顺行性遗忘症 "。LLM 就像患有记忆障碍的天才同事，只有短期记忆（上下文窗口），无法在训练完成后学习新知识或巩固经验。每次对话结束，它就会"忘记"刚才发生的一切，但在有限的记忆窗口内却能展现惊人的能力。

此外，LLM 还表现出明显的 轻信倾向 ，容易受到提示注入攻击，这为安全性带来了新的挑战。

"氛围编程"的诞生

基于对 LLM 特性的深入理解，Karpathy 提出了" 氛围编程 "（Vibe Coding）这一革命性概念。这种编程方式完全颠覆了传统的软件开发流程。

在氛围编程中，开发者"完全沉浸在感觉中，拥抱指数级能力，甚至忘记代码的存在"。程序员不再需要记住语法细节，而是专注于创意和需求描述，通过直觉和 AI 协作来编程。整个过程变成了：描述需求、运行测试、复制粘贴代码片段，然后惊喜地发现结果往往出人意料地好。

当然，氛围编程也有其局限性。代码变得复杂且难以理解，调试时只能采用"随机调整直到问题消失"的策略。但不可否认的是，这种方式极大地降低了编程门槛，让更多人能够创建软件。

Karpathy 分享了自己的 MenuGen 项目经历：创建一个能将餐厅菜单转换为精美视觉效果的应用。令人惊讶的是， 编写代码竟然是整个项目中最简单的部分 ，大部分时间都花在了处理 API 密钥、域名注册、身份验证、支付集成等"无聊"的配置工作上。

软件开发的民主化浪潮

这场变革最激动人心的意义在于软件开发的民主化。编程的准入门槛正在急剧下降，任何会说话的人都可能创建软件。设计师可以直接将想法变成原型，产品经理可以自己验证概念，小企业主可以定制专属软件，学生可以为作业创建工具。

Y Combinator 的数据显示了这一趋势的现实性：2025 年冬季班中，25% 的创业公司代码库有 95% 是 AI 生成的。10 名"氛围编程师"组成的团队可以完成以前需要 50-100 名传统工程师的工作。这不是在抢夺程序员的饭碗，而是在扩大整个软件行业的蛋糕。

面向 AI 代理的新基础设施

Karpathy 强调，我们需要专门为 AI 代理（智能体）构建新的基础设施。传统的软件是为人类用户设计的，但现在出现了第三类数字信息的消费者：AI 代理——它们是计算机，但行为更像人类。

这催生了一系列新的标准和工具。比如 llms.txt 标准 ，类似于传统的 robots.txt，但专门为 LLM 提供友好的内容格式。HTML 对 LLM 来说解析困难，需要专门优化的 Markdown 格式。许多公司已经开始在文档链接后添加".md"版本，方便 AI 工具访问和处理。

上下文构建器 如 Gitingest 和 Cognition 的 DeepWiki 也变得至关重要。它们能将复杂的代码库或网站内容转换为 LLM 容易理解的格式，大大提高了 AI 助手的工作效率。

重新定义程序员的价值

这一变革并不意味着程序员会失业，而是意味着程序员的技能结构需要重新调整。传统的语法记忆和底层实现知识变得不那么重要，而系统架构思维、AI 指导能力、数据管理技能、业务需求理解和质量保证能力变得更加关键。

程序员正在从"代码工匠"进化为"AI 指挥家"，从编写具体的代码转向设计系统架构和解决复杂问题。这种转变要求程序员具备更强的抽象思维能力和跨学科知识。

钢铁侠战衣还是钢铁侠机器人？

在演讲的最后，Karpathy 用了一个生动的比喻来描述他对未来的愿景。他认为我们应该追求的是"钢铁侠战衣"而不是"钢铁侠机器人"——AI 应该增强人类的能力，而不是完全替代人类。

这个愿景体现在"部分自主应用"的概念中，即在人类监督下提供不同程度的自动化支持。就像特斯拉的自动驾驶功能有不同的自主级别：从简单的车道保持到完全自动驾驶，用户可以根据情况调节 AI 的控制程度。

Karpathy 预测， 2025-2035 年将是"AI 智能体（Agents）的十年"，重点是增强而非替代人类能力。 到 2040 年左右，机器可能会编写大部分代码，但人类仍将在高层决策和创意方向上发挥关键作用。

技 术扩散的逆转

这场变革还有一个独特之处：它逆转了传统的技术扩散模式。以往新技术通常从军事和企业领域开始，然后逐步普及到消费者。但 LLM 技术的扩散恰恰相反——从消费者的日常使用（"Hi ChatGPT, 怎么煮鸡蛋？"）开始，然后向企业和专业领域渗透。

这种"自下而上"的扩散模式让数十亿普通人突然获得了强大的 AI 能力，催生了前所未有的创新浪潮。

写在最后

Karpathy 的演讲不仅是对当前技术趋势的深刻洞察，更是对软件行业未来的大胆预言。我们正在见证一个历史性的转折点：从代码驱动的世界转向语言驱动的世界，从程序员独有的技能转向人人可及的能力。

这个变化既让人兴奋又充满挑战。对于每一个身处科技时代的人来说，关键不是恐惧变化，而是理解变化，拥抱变化，并在变化中找到自己的独特价值。

在这个 AI 与人类协作的新时代，真正的机遇属于那些能够善用工具、理解需求、解决问题的创造者。正如 Karpathy 所言， 我们正在进入一个编程民主化的时代，在这里，想象力比语法更重要，创意比代码更珍贵。

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