1/ 我们已经在软件短缺中生活了 40 年。 只有一小部分人能够编程,因此社会在现代经济中对这种最具弹性的商品的生产不足。 现在,AI 正在降低软件创建的成本。 这篇文章是在 chatGPT 发布四个月后发布的,实在是被低估了。它为我认为重要且很少被讨论的一系列想法打开了大门。(更多内容见下文)
每一个主要的技术浪潮都是从一种稀缺的输入变得足够便宜以至于可以浪费开始的。 CPU变得便宜,个人电脑应运而生,带宽崩溃,流媒体迅速崛起,存储成本暴跌,云计算诞生了。 今天,软件生产本身的成本正在崩溃,这将释放出一波创新。
3/ 这篇文章问为什么软件花了这么长时间才“吞噬世界”,并使用一个简单的价格/数量图来解释这一点。 当软件成本高时,我们的生产不足,而当成本下降时,需求就会扩大。 几十年来,由于鲍莫尔成本病,我们一直停留在错误的均衡状态(硬件的成本呈指数下降,而编码仍然依赖人力劳动),因此昂贵的工程师意味着软件过少和不断增加的技术债务。 大型语言模型(LLMs)降低了这些成本,改变了均衡状态,释放了新的需求。
8/ 我们现在可以“浪费”软件,因为制作软件的成本已经崩溃。 当构建软件的过程缓慢且昂贵时,每一行代码都必须证明其存在的价值。但随着大型语言模型(LLMs)将创作成本降至接近零,我们可以构建一次性软件——为一个人、小团体或特定用例而构建的应用程序。 软件创作不再受投资回报率(ROI)的限制,而是受想象力的限制。
Anish Acharya
Anish Acharya2025年8月16日
我思考这个问题已经有一段时间了。我总结的方式是,我们现在可以构建一次性软件。 当软件昂贵且难以构建时,我们主要是为严肃的事情制作软件,并期望它能持久(比如工资系统、税务工具、ERP软件和消费者网络)。每一行代码都必须自我证明。 但现在并不是所有软件都需要是永久的或实用的。 越来越多的人正在创建小型个人应用和工具,这些工具只对你或可能几个朋友有意义。你可以构建一些以前根本不值得的东西,因为经济上行不通。 但现在它们是可行的。我构建了一个数学游戏,帮助我的孩子们获得屏幕时间。我创建了Catsagram——一个迷你Instagram,让我的孩子们可以发布我们猫的照片(这是真的,你可以注册)。这些不是产品或初创公司。它们不是为了扩展或盈利而制作的。它们只是为特定受众量身定制的小应用,在狭窄的上下文中有用,并且构建起来很有趣。 正如贾斯廷所说,这在以前是不可行的。你不会写一千行代码只是为了与三个人分享照片。这在经济上是没有意义的。 但这一切都变了。随着大型语言模型和AI原生运行时的出现,现在几乎不费力气就能快速构建定制软件。以前需要几周的时间,现在可以在一个小时或更短的时间内完成。在许多情况下,你几乎不需要写任何代码。 构建小型一次性应用开始感觉像是在笔记本上涂鸦,这种转变改变了我们最初构建软件的原因。 软件创建曾经受到投资回报率的限制。现在它仅受想象力的限制,而这是一种更有趣的限制。
软件也正在成为一种新的自我表达方式。 没有人会为了分享一个随机的想法而创办一份报纸,但数十亿人在线发布内容,因为成本几乎为零。 随着创作变得同样便宜,人们将开始以相同的方式构建软件,并用它来满足除了实用性之外的需求,比如创造力、身份和乐趣。
10/ 在人工智能中,真正的机会在于增强自动化,而不是取代。 取代自动化试图通过替换工人来降低成本,但它很少能扩展创造的总价值。 增强自动化则不同:当软件制作的成本崩溃时,人们可以构建全新的工具、应用和体验,这些在之前从未存在过——释放创造力,推动行业增长,带来真正的财富和人类繁荣。
11/ 与某些硬件(芯片、存储和网络)相比,软件的生产数量要小得多。 硬件的成本不断下降,而产量却飙升,但软件仍然依赖于昂贵的人力劳动,因此工资上涨,产量保持受限。 结果是软件的长期生产不足(一种社会技术债务),这解释了为什么我们至今仍未建造出应有的数量。
12/ 在软件行业历史上,我们首次拥有改变编写代码本质的工具。 代码既是语法性的又是可预测的,这使得它特别适合语言模型——因此,LLM不仅仅是让调试或测试变得更容易,而是让我们以全新的方式操控编程的符号。
14/ 我最兴奋的部分是,一旦我们开始为这个新原始构建,新的软件形式将会出现。 当创造成本接近于零时,人们不再仅仅复制旧模型,而是开始发明全新的类别——这些东西我们无法提前预测,因为它们只有在软件便宜且可丢弃的世界中才有意义。
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