Software 3.0

資料來源#

Andrej Karpathy: From Vibe Coding to Agentic Engineering

摘要#

Andrej Karpathy 對三種程式設計範式的分類：Software 1.0 是顯式的程式碼；Software 2.0 是習得的權重（你透過策劃資料集、目標函數與架構來編程）；Software 3.0 則是提示——LLM 是一台可程式化的電腦，而「情境視窗裡裝著什麼，就是你操縱這台解釋器的槓桿」。模型在整個網際網路上受訓，隱含地同時處理資料中的每一項任務，成為一台在數位資訊空間中進行運算的通用解釋器。更深層的主張是：3.0 不只是讓舊有程式跑得更快，它讓整個類別的程式都變得不必要——並使得過去根本不可能存在的資訊處理任務成為可能。

三種範式#

	Software 1.0	Software 2.0	Software 3.0
你撰寫的是	程式碼	資料集 + 目標函數 + 架構	提示／情境
由誰執行	CPU	訓練好的神經網路	LLM 作為解釋器
所謂「程式」是	原始碼	權重	情境視窗

OpenClaw 安裝器範例#

安裝一個複雜的跨平台工具，過去意味著要寫一支 shell 指令稿，為了涵蓋每一種環境而「不斷膨脹、變得極度複雜」——這是 Software 1.0 的思維。3.0 版本則是：安裝指示是一段你複製貼上給你的 agent 的文字。agent 會打包它自己的智慧、檢查你的機器、執行有智慧的動作，並在迴圈中除錯。「要複製貼上給你的 agent 的那段文字是什麼？那就是現在的程式設計範式。」（其一般化形式請見 Agent-Native Infrastructure。）

MenuGen：不該存在的應用程式#

Karpathy 打造了 MenuGen——拍下一份菜單、用 OCR 辨識品項、為每道菜生成圖片——做成一個真實的 Vercel 應用程式，內含影像生成的底層配管。接著他看到了 3.0 版本：把照片交給 Gemini，然後說*「用 Nano Banana 把菜餚疊加到菜單上」*，模型就會回傳一張完全相同的菜單影像，菜餚的圖片已經渲染進像素之中。「我整個 MenuGen 都是多餘的。那個應用程式不該存在。」神經網路把整個應用程式都吸納了進去；提示只是那張影像，輸出也只是那張影像，中間沒有任何應用程式。

超越程式碼：全新的資訊處理任務#

一個更微妙的觀點：先前的程式碼操作的是結構化資料。Software 3.0 則讓那些從來就不是程式的操作成為可能。他舉的例子是 the LLM wiki：「過去沒有任何程式碼能從一堆事實中建立出一個知識庫。現在你可以把這些文件拿來，用不同的方式重新編譯……作為對資料的重新框定而產生的全新事物。」他說這比單純的加速「更令人興奮」——重點不在於我們能把什麼做得更快，而在於什麼是過去根本做不到的。

外推：神經網路作為宿主行程#

推到極限：一台「完全神經式的電腦」——輸入是原始的視訊／音訊，由擴散過程渲染出一個專屬於當下那一刻的 UI，神經網路作為宿主行程，而 CPU 則作為處理確定性附屬功能的協同處理器。他把這描述為 1950–60 年代那次分岔（計算機 vs. 神經網路）的反轉：古典運算贏得了第一回合，神經網路目前被虛擬化在它之上，而這層關係或許會倒轉過來。這正是 The Bitter Lesson 被推到其架構結論的版本。他保留地說，通往那裡的路徑「尚待確定（TBD）」。

開放問題#

「應用程式不該存在」（MenuGen）與那些應該存在的應用程式之間，界線落在哪裡——也就是說，確定性的 1.0／2.0 鷹架在什麼時候仍是正確選擇，又在什麼時候只是多餘的？
神經網路作為宿主行程的反轉被描述為「貌似可行但尚待確定」。第一個真正倒轉 CPU／NN 關係的生產系統，會長成什麼樣子？

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Andrej Karpathy: From Vibe Coding to Agentic Engineering

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三種範式#

OpenClaw 安裝器範例#

MenuGen：不該存在的應用程式#

超越程式碼：全新的資訊處理任務#

外推：神經網路作為宿主行程#

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