前瞻钱瞻：未来软件开发、企业竞争与人类认知的根本性变革
Andrej Karpathy
Andrej Karpathy 在其最新演讲中用极其简洁有力的框架，概括了软件发展的三次浪潮：
Karpathy 最著名的一句话已经被数万次引用：
“The hottest new programming language is English.”
在这个语境下，软件已从严密的语法编译，演化为用自然语言生成的即时逻辑。编程语言从人适应机器的语言，变为机器主动学习人类语言，这是从根本认知层面的一次历史性翻转。
Karpathy 的最大洞察在于，他拒绝将 LLM 简单视为工具，而是把它视为 新的计算机原生操作系统（OS）。
我们正处于类似 1960 年代“通过终端分时使用昂贵大型机”的阶段，真正的“每个人拥有自己的本地超级 LLM”还没有到来。
当这些云端模型出现服务中断时，Karpathy 甚至称之为一场 “智商停电”（IQ Blackout），凸显 LLM 已经从简单应用跃升为类似电力、网络的 数字基础设施。
Karpathy 在演讲中使用了一个耐人寻味的词：
“people spirits（数字灵魂）”
LLM 是在庞大的人类语料中长大，它们涌现出惊人的“心智”能力，却同样充满认知怪癖。
这意味着我们无法盲目信任它们，需要为其构建持续监督与纠偏的协作机制。
Karpathy 给出了一个极为生动的比喻：
“不要幻想造一个能独立解决所有问题的钢铁侠机器人，而是应该打造增强人类能力的钢铁侠战衣。”
也就是说，成功的软件应用必须：
像 Cursor 这样的编程助手就很好地诠释了这一理念，它既可以只帮你补几行代码，也可以在需要时大胆重构一个文件，但遥控器始终握在人类手中。
Karpathy 所提出的 “Vibe Coding” 已经成为互联网热词。
意思是：用自然语言随性表达的方式完成编程，门槛低到任何非程序员、甚至儿童都可以上手。
这就像 软件开发的“入门毒品”，它会极大激发创造兴趣，打开数亿非技术背景人群的创新力。
从长远看，这意味着：
Karpathy 指出，随着 LLM 成为主要信息消费者，未来的软件基础设施必须为 AI 智能体而生。
举个例子：
点击此处 来指导人类操作。lm.txt，用 Markdown 或 JSON 精确描述功能接口，方便 AI 直接读取。互联网将不再只为人类浏览器优化，而会有一层专门面向智能体的语义层，让它们自己去抓取、调用、完成任务。
这是从人类中心（Human-Centric）彻底转向 AI 原生（AI-Native）的标志性演化。
在 Software 3.0 的世界，竞争优势将从工程资源的堆砌，转向问题定义与 prompt 设计能力。
Prompt literacy 将像 Excel、PowerPoint 一样，成为下一代知识工作者的必备素养。
LLM 已不只是生产工具，而是全球经济的 认知基础设施，相当于数字版的电网。
会从产品创新周期看，认为这极大拉短从点子到市场的时间，让小型团队也能快速探索数十个方案。
这要求企业彻底重构人才与决策体系，重视从 prompt 试验到人机共创的全新工作流
Karpathy 的全部洞察，最终落在了一个极具哲学意味的核心问题上：
“未来最稀缺的能力，不是写多少行代码，而是能否用清晰、精准、具备启发性的问题告诉 AI：你究竟想要什么。”
因为 prompt 已成为新的“可执行指令”，它不仅承载了需求描述，也封装了隐含假设、验证条件与预期输出，是未来生产力的源头。
Software 3.0 本质是用自然语言 prompt 编程，彻底颠覆传统开发范式。
LLM 已从工具变为类似电力、网络的“数字基础设施”，未来等同操作系统。
企业竞争力正在从“谁的工程师多”，转向“谁能写出更聪明的 prompt”。
Prompt literacy（提示素养）将成为所有知识工作者的必备能力，就像 Excel 一样普及。
成功的软件不在于全自动，而在于为人机协作设计好“自主滑块”。
未来网站和 API 会为 AI 智能体优化，互联网将从 Human-Centric 走向 AI-Native。
LLM 是数字天才也是认知怪胎，必须通过小步试错与监督循环来控错。
Vibe Coding 让儿童和非技术人士也能用自然语言实现数字创造力。
宏观层面，LLM 是新的认知生产力基建，将重塑全球劳动分工与知识产权。
未来最稀缺的能力不是写多少行代码，而是能否用语言精准封装复杂问题。