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1/ 我們已經在軟體短缺中生活了 40 年。
只有一小部分人能編碼,因此社會在現代經濟中生產了最具彈性的商品。
現在 AI 正在降低軟體創造的成本。
這篇文章是在 chatGPT 上線四個月後發佈的,實在是被低估了。它為我認為重要且鮮少被討論的一堆想法打開了大門。(更多內容如下)

每一波主要的科技浪潮都是從一種稀缺的投入變得便宜到可以浪費開始的。
CPU 變得便宜,個人電腦隨之出現,帶寬崩潰,串流媒體蓬勃發展,儲存成本暴跌,雲端誕生了。
今天,軟體生產的成本本身正在崩潰,這將釋放出一波創新。

這篇文章探討了為什麼軟體花了這麼長的時間才「吞噬世界」,並使用一個簡單的價格/數量圖來解釋這一點。
當軟體成本高時,我們的產量不足,而當成本下降時,需求就會擴大。
幾十年來,我們因為鮑莫爾成本病而陷入錯誤的均衡狀態(硬體的成本指數性下降,而編碼仍然依賴人力勞動),因此昂貴的工程師意味著軟體產量過少,技術負債不斷增加。
大型語言模型(LLMs)降低了這些成本,改變了均衡狀態,釋放了新的需求。

8/ 我們現在可以「浪費」軟體,因為製作它的成本已經崩潰。
當建造軟體的過程緩慢且昂貴時,每一行代碼都必須自我證明。但隨著大型語言模型(LLMs)將創造成本降至接近零,我們可以構建一次性軟體——為一個人、一小群人或特定用例而建的應用程式。
軟體創造不再受限於投資回報率,而是受限於想像力。

2025年8月16日
我思考這個問題已經有一段時間了。我總結的方式是,我們現在可以構建一次性軟體。
當軟體昂貴且難以構建時,我們主要是為嚴肅的事情製作軟體,並期望它能持久(比如工資系統、稅務工具、ERP軟體和消費者網絡)。每一行代碼都必須自我證明。
但現在並不是所有軟體都需要是永久的或實用的。
越來越多的人正在創建小型個人應用和工具,這些工具只對你或可能幾個朋友有意義。你可以構建一些以前根本不值得的東西,因為經濟上行不通。
但現在它們是可行的。我構建了一個數學遊戲,幫助我的孩子們獲得螢幕時間。我創建了Catsagram——一個迷你Instagram,讓我的孩子們可以發布我們貓的照片(這是真的,你可以註冊)。這些不是產品或初創公司。它們不是為了擴展或盈利而製作的。它們只是為特定受眾量身定制的小應用,在狹窄的上下文中有用,並且構建起來很有趣。
正如贾斯廷所說,這在以前是不可行的。你不會寫一千行代碼只是為了與三個人分享照片。這在經濟上是沒有意義的。
但這一切都變了。隨著大型語言模型和AI原生運行時的出現,現在幾乎不費力氣就能快速構建定制軟體。以前需要幾週的時間,現在可以在一個小時或更短的時間內完成。在許多情況下,你幾乎不需要寫任何代碼。
構建小型一次性應用開始感覺像是在筆記本上塗鴉,這種轉變改變了我們最初構建軟體的原因。
軟體創建曾經受到投資回報率的限制。現在它僅受想像力的限制,而這是一種更有趣的限制。
9/ 軟體也正在成為一種新的自我表達方式。
沒有人會創辦一份報紙來分享隨意的想法,但數十億人在線上發帖,因為成本幾乎為零。
隨著創作變得同樣便宜,人們將開始以相同的方式構建軟體,並用它來滿足除了實用性之外的需求,如創造力、身份和樂趣。
10/ 在AI中真正的機會是增強自動化,而不是取代。
取代自動化試圖通過取代工人來降低成本,但它很少擴大創造的總價值。
增強自動化則不同:當製作軟體的成本崩潰時,人們可以建立全新的工具、應用程式和體驗,這些在之前從未存在過 - 釋放創造力,促進行業增長,並推動真正的財富和人類繁榮。
11/ 與某些硬體(晶片、儲存和網絡)相比,軟體的產量要小得多。
硬體的成本不斷下降,而產量卻大幅上升,但軟體仍然依賴於昂貴的人力勞動,因此工資上漲,產量保持受限。
結果是軟體的持續不足生產(社會技術債務的一種形式),這解釋了為什麼我們至今仍未建造出應有的那麼多。

12/ 在軟體產業的歷史上,我們首次擁有改變編寫程式碼概念的工具。
程式碼既是語法性的又是可預測的,這使得它特別適合語言模型——因此,LLM不僅僅是讓除錯或測試變得更容易,而是讓我們以全新的方式操控程式設計的符號。

14/ 我最興奮的部分是,一旦我們開始為這個新原始概念原生構建,將會出現的新型軟體形式。
當創造成本接近於零時,人們不再僅僅複製舊模型,而是開始發明全新的類別——這些東西我們無法提前預測,因為它們只有在軟體便宜且可丟棄的世界中才有意義。
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