北京
新智元報(bào)道
編輯：定慧
【新智元導(dǎo)讀】Andrej Karpathy震驚硅谷的推文揭開(kāi)了編程史上最劇烈的變局，軟件工程正在經(jīng)歷一場(chǎng)9級(jí)地震。當(dāng)Linus Torvalds開(kāi)始用AI寫代碼，當(dāng)Rust創(chuàng)始人DHH在網(wǎng)上瘋狂安利AI編程，當(dāng)一個(gè)澳洲養(yǎng)羊農(nóng)民用5行代碼逼瘋硅谷精英，我們必須直面一個(gè)殘酷的現(xiàn)實(shí)：編程領(lǐng)域的AGI奇點(diǎn)，已經(jīng)率先抵達(dá)。當(dāng)其他行業(yè)還在爭(zhēng)論AI會(huì)不會(huì)取代人類，程序員已經(jīng)觸摸到奇點(diǎn)了。
2025年12月27日，Andrej Karpathy發(fā)了一條推文。
這條推文迅速轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)萬(wàn)，點(diǎn)贊數(shù)萬(wàn)。
因?yàn)樗林辛艘粋€(gè)所有開(kāi)發(fā)者都能感受到、但很少有人能清晰表達(dá)的現(xiàn)實(shí)：
軟件工程這個(gè)職業(yè)，正在被徹底重塑。而大多數(shù)人，正在被時(shí)代拋下。
這條推文引發(fā)了「集體恐慌」，這波余震一直延續(xù)到今天。
在科技圈，Karpathy的分量無(wú)需贅述。他是無(wú)數(shù)程序員心中的技術(shù)偶像，是站在AI浪潮最前沿的弄潮兒。
但這條推文的內(nèi)容，讓整個(gè)開(kāi)發(fā)者社區(qū)集體破防：
「作為一名程序員，我從未如此強(qiáng)烈地感到落后?！?/strong>
他坦言，如果能正確運(yùn)用過(guò)去一年涌現(xiàn)的AI工具，自己的能力本可提升十倍——但他還沒(méi)做到。而這種無(wú)力感，讓他直呼這是技能短板。
更令人窒息的是他對(duì)當(dāng)下的描述：
「這就像某種強(qiáng)大的外星工具被拋到人間，卻沒(méi)有附上說(shuō)明書，每個(gè)人都在摸索使用方法，而這場(chǎng)震級(jí)9級(jí)的職業(yè)地震已然撼動(dòng)整個(gè)行業(yè)?！?/p>
外星工具。沒(méi)有說(shuō)明書。9級(jí)地震。
如果連Karpathy都在慌，普通程序員該怎么辦？
編程奇點(diǎn)，游戲規(guī)則已被改寫
兩周后，知名技術(shù)博主Theo（t3.gg創(chuàng)始人、Ping Labs CEO）制作了一期視頻回應(yīng)Karpathy。
視頻標(biāo)題直白得近乎殘酷：
You're falling behind. It's time to catch up.
（你正在落后，是時(shí)候追上了。）
Theo的核心論斷簡(jiǎn)潔有力：軟件工程領(lǐng)域已經(jīng)到達(dá)了一個(gè)永久性的拐點(diǎn)。
注意這個(gè)詞，永久性。
這不是又一次技術(shù)迭代，不是從jQuery到React那種級(jí)別的變化，而是更根本的東西。
軟件開(kāi)發(fā)者這個(gè)職業(yè)本身正在被重新定義。
他用了一個(gè)精準(zhǔn)的比喻：這是一場(chǎng)9級(jí)地震。不是余震，不是小打小鬧，而是能夠改變地貌的那種巨震。
過(guò)去一年到底發(fā)生了什么？
Theo透露了一個(gè)讓很多人震驚的數(shù)據(jù)：在他自己的工作中，以及他運(yùn)營(yíng)和顧問(wèn)的多個(gè)團(tuán)隊(duì)里，現(xiàn)在70%到90%的代碼是AI生成的。
不是輔助生成，不是參考生成，而是直接生成。
讓我們回顧一下時(shí)間線：
-2023年：AI能幫你寫函數(shù)，你需要檢查和修改
-2024年：AI能幫你寫模塊，你需要整合和調(diào)試
-2025年：AI能幫你寫整個(gè)功能，你需要審查和優(yōu)化
這個(gè)趨勢(shì)的終點(diǎn)在哪里？Theo認(rèn)為，可能根本沒(méi)有終點(diǎn)，只有持續(xù)的加速。
觀望窗口已經(jīng)關(guān)閉！
在2023到2024年，持觀望態(tài)度是合理的。
那時(shí)候工具不成熟，成本高昂，可靠性存疑。很多開(kāi)發(fā)者會(huì)說(shuō)：讓子彈飛一會(huì)兒，看看這東西到底行不行。
但到了2025年底，這個(gè)態(tài)度已經(jīng)變成了負(fù)擔(dān)。
基礎(chǔ)模型的能力已經(jīng)達(dá)到生產(chǎn)級(jí)別，推理成本每8周減半，工具生態(tài)已經(jīng)成熟到可以直接上手的程度。
Cursor、Claude Code、Windsurf這些工具已經(jīng)不是試驗(yàn)品，而是生產(chǎn)力標(biāo)配。
Theo的判斷很直接：現(xiàn)在開(kāi)始適應(yīng)AI的人，已經(jīng)是officially late（正式遲到）了。
再等下去，就不是遲到的問(wèn)題，而是會(huì)缺席整場(chǎng)比賽。
就比如Linux之父，Linus，他是最旗幟鮮明反對(duì)AI編程的人，但是他也加入了。
全新概念，未來(lái)編程范式已現(xiàn)
Karpathy在推文中列出了一長(zhǎng)串新概念：
Agents、Sub-agents、Prompts、Contexts、Memory、Modes、Permissions、Tools、Plugins、Skills、Hooks、MCP、LSP、Slash Commands、Workflows、IDE Integrations……
這不是故弄玄虛。
這是一個(gè)全新的可編程抽象層。
回顧計(jì)算機(jī)發(fā)展史，每一次重大躍遷都伴隨著抽象層的升級(jí)：
從機(jī)器碼到匯編
從匯編到高級(jí)語(yǔ)言
從高級(jí)語(yǔ)言到面向?qū)ο?/p>
從面向?qū)ο蟮皆圃?/p>
現(xiàn)在，我們正在經(jīng)歷從手寫代碼到編排AI的又一次躍遷。
傳統(tǒng)的開(kāi)發(fā)流程是線性的：需求→設(shè)計(jì)→編碼→測(cè)試→部署。
開(kāi)發(fā)者的核心價(jià)值在編碼那一環(huán)：你能多快、多準(zhǔn)確地把邏輯轉(zhuǎn)化為代碼。
但現(xiàn)在，這個(gè)流程正在被解構(gòu)重組。
程序員的角色正在被重構(gòu)，不再是手寫代碼的工匠，而是編排AIAgent的指揮家。
你需要掌握的不再是語(yǔ)法細(xì)節(jié)、算法實(shí)現(xiàn)、框架特性，而是：
如何設(shè)計(jì)和使用AI代理（Agents）
如何拆解任務(wù)給不同的子智能體（Sub-agents）
如何給AI提供恰當(dāng)?shù)纳舷挛模–ontext）
如何讓AI記住項(xiàng)目的歷史和決策（Memory）
如何編排AI的協(xié)作流程（Workflows）
如何與MCP、LSP等新協(xié)議打交道
Karpathy的原話一針見(jiàn)血：
我們需要構(gòu)建一個(gè)全局心智模型，以駕馭那些本質(zhì)上具有隨機(jī)性、易出錯(cuò)、難解釋且持續(xù)演變的實(shí)體——它們突然與傳統(tǒng)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓こ虒?shí)踐交織在一起。
這是一種全新的能力模型。
如果你還在用「舊地圖導(dǎo)航」，你會(huì)發(fā)現(xiàn)路已經(jīng)不存在了。
大佬集體下場(chǎng)，注意！這不是演習(xí)
如果說(shuō)Karpathy的推文是一聲警鐘，那么接下來(lái)發(fā)生的事情，讓整個(gè)技術(shù)圈徹底炸鍋。
Linus Torvalds下場(chǎng)了。
沒(méi)錯(cuò)，那個(gè)創(chuàng)造了Linux和Git的傳奇程序員，那個(gè)以對(duì)AI編程嗤之以鼻著稱的老派黑客，開(kāi)始用Google的AI工具寫代碼。
他在接受采訪時(shí)說(shuō)：
我很驚訝，AI寫出來(lái)的代碼比我手寫的還好。
當(dāng)Linux之父開(kāi)始用AI，當(dāng)那個(gè)曾公開(kāi)嘲諷AI生成的代碼是垃圾的人開(kāi)始真香，你還有什么理由繼續(xù)觀望？
DHH也下場(chǎng)了。
Ruby on Rails創(chuàng)始人、Rust語(yǔ)言的鐵桿擁護(hù)者DHH，也在社交媒體上瘋狂安利AI編程工具。他甚至放話：
不用AI寫代碼的程序員，就像拒絕用電腦的打字員。
這些名字代表了什么？他們是編程世界的活化石，是手藝人精神的代言人，是最不可能向自動(dòng)化妥協(xié)的那批人。
但他們?nèi)纪督盗恕?/strong>
因?yàn)樗麄冇H眼見(jiàn)證了一個(gè)事實(shí)：AI不是來(lái)取代程序員的，AI是來(lái)取代那些不會(huì)用AI的程序員的。
硅是碳的6萬(wàn)倍，物理定律的判決書
為什么AI編程的爆發(fā)來(lái)得如此迅猛？
Google DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人謝恩·萊格（Shane Legg）在一次訪談中給出了一個(gè)令人脊背發(fā)涼的解釋：
人腦本質(zhì)上是一個(gè)低功耗的20瓦移動(dòng)處理器，受到生物學(xué)的限制。
當(dāng)我們的內(nèi)部神經(jīng)信號(hào)以每秒30米的速度緩慢移動(dòng)時(shí)，人工智能數(shù)據(jù)卻以光速傳播。
生物神經(jīng)元的放電頻率通常高達(dá)100-200 Hz（平均頻率要低得多，約為0.1-2 Hz，有些峰值可達(dá)~450 Hz），而現(xiàn)代硅芯片的時(shí)鐘速度通常高達(dá)60億Hz。
也就是說(shuō)，硅的速度大約是金屬的6萬(wàn)倍。
6萬(wàn)倍。
這不是漸進(jìn)式的進(jìn)步，這是物理定律層面的碾壓。
萊格進(jìn)一步指出：
正如人類無(wú)法在體力上勝過(guò)起重機(jī)或跑贏賽車一樣，我們的生物認(rèn)知也無(wú)法與工業(yè)規(guī)模的計(jì)算相匹敵。
隨著我們掌握智能架構(gòu)，人工智能在數(shù)學(xué)上注定會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類思維的能力。
這就是為什么編程領(lǐng)域會(huì)率先抵達(dá)奇點(diǎn)：代碼是純粹的邏輯，編譯器是完美的裁判。
在這個(gè)領(lǐng)域，沒(méi)有模糊地帶，沒(méi)有主觀判斷，只有能跑和不能跑。這是AI最擅長(zhǎng)的戰(zhàn)場(chǎng)。
而人類的碳基大腦，正在被硅基智能以6萬(wàn)倍的速度碾壓。
程序員的生存指南
面對(duì)這場(chǎng)9級(jí)地震，普通程序員該怎么辦？
Theo給出了非常具體的五步行動(dòng)指南：
Step 0：立即接入AI代碼審查
第一步是最簡(jiǎn)單、風(fēng)險(xiǎn)最低的：在你的代碼庫(kù)中接入AI驅(qū)動(dòng)的代碼審查工具。Graptile、CodeRabbit這些工具會(huì)在PR階段自動(dòng)檢查代碼質(zhì)量、發(fā)現(xiàn)潛在Bug。
零成本、零風(fēng)險(xiǎn)、立竿見(jiàn)影。
Step 1：測(cè)試AI的極限
找一個(gè)你過(guò)去花了一周時(shí)間完成的任務(wù)，嘗試用AI在幾分鐘內(nèi)完成。不要期待完美，重點(diǎn)是建立對(duì)AI能力邊界的直覺(jué)。
Theo的建議很直接：如果你沒(méi)有感到哪怕一點(diǎn)點(diǎn)不適，說(shuō)明你還不夠努力。
Step 2：學(xué)會(huì)閱讀AI的思考過(guò)程
使用Plan Mode觀察AI如何分析代碼庫(kù)、制定計(jì)劃、拆解任務(wù)。這就像看棋手復(fù)盤，你不僅要知道結(jié)果，還要理解每一步的考量。
Step 3：建立agent.md體系
這是最關(guān)鍵的一步。在你的代碼庫(kù)中創(chuàng)建并維護(hù)一個(gè)agent.md文件，每當(dāng)你手動(dòng)修改AI代碼時(shí)，就往這個(gè)文件里加一條規(guī)則。
效果是指數(shù)級(jí)的：
第一周：AI準(zhǔn)確率從60%提升到75%
第一個(gè)月：AI準(zhǔn)確率提升到85%
三個(gè)月后：AI準(zhǔn)確率接近95%
你的工作從寫代碼逐漸變成了提需求。
Step 4：學(xué)會(huì)編排多個(gè)Agent
最后一步是終極目標(biāo)：讓多個(gè)AI Agent協(xié)同工作，像交響樂(lè)團(tuán)一樣。
這是一個(gè)全新的技能樹(shù)，而且這個(gè)技能樹(shù)還在快速生長(zhǎng)。
給管理者的警告
Theo在視頻中專門對(duì)話技術(shù)管理者和CTO們。語(yǔ)氣罕見(jiàn)地嚴(yán)肅：
不要強(qiáng)制員工使用落后的模型。
很多公司出于成本控制或數(shù)據(jù)安全的考慮，要求工程師使用公司內(nèi)部微調(diào)的老模型，或者限制使用Claude、GPT-4o等最新模型。
Theo的警告很直接：
強(qiáng)制他們使用舊的或劣質(zhì)的內(nèi)部模型，會(huì)導(dǎo)致頂尖人才離職。
優(yōu)秀的工程師會(huì)意識(shí)到：在這家公司，自己的生產(chǎn)力被人為限制了，技能增長(zhǎng)速度比市場(chǎng)慢了，正在用落后的工具做落后的事。
結(jié)果就是人才流失，競(jìng)爭(zhēng)力下降，形成負(fù)向循環(huán)。
很多管理者會(huì)說(shuō)：Claude每百萬(wàn)token要$15，我們自己的模型只要$0.5，必須省錢。
但真實(shí)的計(jì)算是：一個(gè)高級(jí)工程師的時(shí)薪是$100-200，如果用劣質(zhì)模型，工程師需要修改50%的AI輸出；用最佳模型，工程師只需要修改5%。
哪個(gè)更省錢？答案顯而易見(jiàn)。
推理成本每8周減半，工程師工資每年漲10%。這筆賬怎么算都是工具成本可以忽略。
編程的ASI時(shí)代，奇點(diǎn)已至
Andrej Karpathy說(shuō)他從未如此強(qiáng)烈地感到落后。
這聽(tīng)起來(lái)像是壞消息。
但換個(gè)角度看：如果連站在最前沿的人都在全力奔跑，那說(shuō)明這個(gè)領(lǐng)域還遠(yuǎn)未定型。
機(jī)會(huì)還在，但窗口正在快速關(guān)閉。
我們正在見(jiàn)證人類歷史上的一個(gè)獨(dú)特時(shí)刻：
編程可能是第一個(gè)真正抵達(dá)AGI（甚至是ASI）效應(yīng)的專業(yè)領(lǐng)域！
為什么是編程？
因?yàn)榇a是純粹的邏輯，編譯器是完美的裁判。沒(méi)有模糊地帶，沒(méi)有主觀判斷。這是AI最擅長(zhǎng)的戰(zhàn)場(chǎng)。
其他行業(yè)還在爭(zhēng)論AI會(huì)不會(huì)取代人類，而程序員這個(gè)職業(yè)——正在被當(dāng)場(chǎng)重構(gòu)。
Shane Legg的話像一記重錘：
人類智力是宇宙智力的上限嗎？
謝恩·萊格認(rèn)為'絕對(duì)不是'。隨著我們掌握智能架構(gòu)，人工智能在數(shù)學(xué)上注定會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類思維的能力。
我們不知道其他行業(yè)的奇點(diǎn)何時(shí)到來(lái)。但編程領(lǐng)域，它已經(jīng)在這里了。
Karpathy用外星工具來(lái)形容這場(chǎng)變革。這個(gè)比喻精準(zhǔn)得可怕——確實(shí)像是外星文明突然把一套超級(jí)工具扔到了人類面前，沒(méi)有說(shuō)明書，只有一句話：
挽起袖子迎頭趕上，才不至于被時(shí)代拋棄。
2025年，軟件工程的規(guī)則已經(jīng)改寫。
問(wèn)題不再是AI能否取代程序員，而是——
會(huì)用AI的程序員，將取代不會(huì)用AI的程序員。
你準(zhǔn)備好了嗎？
參考資料：
https://youtu.be/Z9UxjmNF7b0
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