1/ Żyjemy w niedoborze oprogramowania od 40 lat. Tylko mała część ludzi potrafiła programować, więc społeczeństwo wytwarzało zbyt mało najbardziej elastycznego dobra w nowoczesnej gospodarce. Teraz AI obniża koszty tworzenia oprogramowania. Ten artykuł został opublikowany cztery miesiące po uruchomieniu chatGPT i jest skandalicznie niedoceniany. Otwiera drzwi do wielu pomysłów, które uważam za ważne i rzadko omawiane. (więcej poniżej)
2/ Każda wielka fala technologiczna zaczyna się, gdy rzadki surowiec staje się wystarczająco tani, by go marnować. Procesory stały się tanie, a komputery osobiste zaczęły się pojawiać, przepustowość spadła, a streaming zyskał na popularności, koszty przechowywania spadły, a chmura się narodziła. Dziś koszty produkcji oprogramowania samego w sobie spadają, co uwolni falę innowacji.
3/ Esej pyta, dlaczego oprogramowanie zajęło tak dużo czasu, aby "zjeść świat" i używa prostego wykresu ceny/ilości, aby to wyjaśnić. Gdy koszt oprogramowania jest wysoki, produkujemy go za mało, a gdy koszty spadają, popyt rośnie. Przez dziesięciolecia utknęliśmy w złym równowadze z powodu choroby kosztów Baumola (sprzęt stał się eksponencjalnie tańszy, podczas gdy kodowanie pozostało intensywne w pracy ludzkiej), więc drodzy inżynierowie oznaczali zbyt mało oprogramowania i rosnący dług technologiczny. LLM-y obniżają te koszty, przesuwając równowagę i uwalniając nowy popyt.
8/ Teraz możemy sobie pozwolić na „marnowanie” oprogramowania, ponieważ koszt jego tworzenia spadł. Kiedy tworzenie oprogramowania było wolne i drogie, każda linia kodu musiała się uzasadniać. Ale dzięki LLM, które obniżyły koszt tworzenia do prawie zera, możemy budować jednorazowe oprogramowanie – aplikacje stworzone dla jednej osoby, małej grupy ludzi lub konkretnego przypadku użycia. Tworzenie oprogramowania nie jest już ograniczone przez ROI, ale przez wyobraźnię.
Anish Acharya
Anish Acharya16 sie 2025
Myślałem o tym od jakiegoś czasu. Sposób, w jaki to ujęłem, to to, że teraz możemy budować jednorazowe oprogramowanie. Kiedy oprogramowanie było drogie i trudne do zbudowania, głównie tworzyliśmy je do poważnych rzeczy i oczekiwaliśmy, że będzie trwałe (jak systemy płacowe, narzędzia podatkowe, oprogramowanie ERP i sieci konsumenckie). Każda linia kodu musiała się uzasadniać. Ale nie wszystkie oprogramowania muszą być już trwałe lub praktyczne. Coraz więcej osób tworzy małe, osobiste aplikacje i narzędzia, które mają sens tylko dla ciebie lub może dla kilku przyjaciół. Możesz stworzyć coś, czego wcześniej nigdy byś nie uzasadnił, ponieważ ekonomia nie działała. Ale teraz działa. Zbudowałem grę matematyczną, aby pomóc moim dzieciom zdobyć czas ekranowy. Stworzyłem Catsagram - mini Instagram dla moich dzieci, aby mogły publikować zdjęcia naszego kota (to prawda, i możesz się zarejestrować). To nie są produkty ani startupy. Nie są stworzone do skalowania ani monetyzacji. To po prostu małe aplikacje dostosowane do konkretnej grupy odbiorców, użyteczne w wąskim kontekście i przyjemne do zbudowania. Zgadzając się z Justine, to nie było naprawdę możliwe wcześniej. Nie napisałbyś tysiąca linii kodu tylko po to, aby dzielić się zdjęciami z trzema osobami. To nie miało sensu ekonomicznego. Ale to się zmieniło. Dzięki LLM i natywnym środowiskom AI, teraz łatwo jest stworzyć niestandardowe oprogramowanie z prawie żadnym wysiłkiem. To, co kiedyś zajmowało tygodnie, teraz może zająć godzinę lub mniej. W wielu przypadkach ledwo musisz napisać jakikolwiek kod. Tworzenie małych, jednorazowych aplikacji zaczyna przypominać szkicowanie w notatniku, a ta zmiana wpływa na to, dlaczego w ogóle budujemy oprogramowanie. Tworzenie oprogramowania było kiedyś ograniczone przez ROI. Teraz jest ograniczone tylko przez wyobraźnię i to jest znacznie ciekawsza granica.
9/ Oprogramowanie staje się również nową formą wyrażania siebie. Nikt nie założyłby gazety, aby podzielić się przypadkową myślą, ale miliardy ludzi publikują w Internecie, ponieważ koszt jest bliski zeru. Gdy tworzenie stanie się równie tanie, ludzie zaczną budować oprogramowanie w ten sam sposób i używać go do zaspokajania potrzeb wykraczających poza samą użyteczność, takich jak kreatywność, tożsamość i zabawa.
10/ Prawdziwa szansa w AI polega na wspomaganiu automatyzacji, a nie na zastępowaniu ludzi. Automatyzacja zastępcza stara się obniżyć koszty poprzez zastępowanie pracowników, ale rzadko zwiększa całkowitą wartość, która jest tworzona. Wspomagająca automatyzacja jest inna: gdy koszty tworzenia oprogramowania spadają, ludzie mogą budować zupełnie nowe narzędzia, aplikacje i doświadczenia, które wcześniej nie istniały - uwalniając kreatywność, rozwijając branżę i napędzając prawdziwe bogactwo oraz ludzkie dobro.
11/ W porównaniu do niektórych sprzętów (układów, pamięci i sieci), oprogramowanie produkowane było w znacznie mniejszych ilościach. Sprzęt ciągle taniał, podczas gdy produkcja rosła, ale oprogramowanie pozostawało zależne od drogiej pracy ludzkiej, więc płace rosły, a produkcja pozostawała ograniczona. Wynikiem tego jest chroniczna niedoprodukcja oprogramowania (forma społecznego długu technologicznego), co wyjaśnia, dlaczego wciąż nie zbudowaliśmy prawie tyle, ile powinniśmy.
12/ Po raz pierwszy w historii przemysłu oprogramowania mamy narzędzia, które zmieniają samą ideę tego, co oznacza pisanie kodu. Kod jest zarówno gramatyczny, jak i przewidywalny, co sprawia, że jest wyjątkowo odpowiedni dla modeli językowych - więc zamiast tylko ułatwiać debugowanie czy testowanie, LLM pozwala nam manipulować symbolami programowania w zupełnie nowy sposób.
14/ Najbardziej ekscytującą częścią jest nowa forma oprogramowania, która pojawi się, gdy zaczniemy budować natywnie dla tego nowego prymitywu. Gdy koszty tworzenia spadną blisko zera, ludzie przestaną tylko replikować stare modele i zaczną wynajdować całkowicie nowe kategorie - rzeczy, których nie możemy przewidzieć z wyprzedzeniem, ponieważ mają sens tylko w świecie, w którym oprogramowanie jest tanie i jednorazowe.
6,76K