译者说明

本文是 Amp Labs《Software After Software》的非官方中文全译，仅供学习与交流。译文保留原文的编号、层级、脚注和引文；原文第 6 节从 6.2.4 直接跳到 6.5，并非译文遗漏。原文及相关权利归 Amp Frontier Corporation 与相应权利人所有。如需引用或转载，请以英文原文为准。

1. 一切都在改变

1.1 我们正处于一场规模极其宏大的变革之中。对于软件如何运作、商业如何运作，我们过去几乎所有视为理所当然的假设，都必须重新思考。

1.2 这场变革需要数年时间才能完全展开。

1.3 它最终会走向何方，目前还不清楚。

1.4 与其置身事外，不如努力跟上变化。

2. 人们仍然低估了这些模型进步的速度，以及它们最终会变得多么强大

2.1 即使你认为自己已经把指数级进步考虑在内，你很可能仍然低估了它的发展速度。¹

2.2 模型不需要变得完美，就足以打破软件行业原有的经济规律。它们只需要做到优于平均水平。

2.3 我们目前为了帮助模型而做的许多事情，未来都将不再需要。

2.3.1 如果一个人永远不会摇晃跌倒，为什么还要给他装辅助轮？

2.3.2 如果一个人打字从不出错，为什么还要给他配拼写检查器？

2.4 输出质量将完全取决于输入，而不再取决于模型能力是否足够。

2.4.1 审查智能体所写代码的需求将逐渐消失。

2.4.2 表达和实现层面的错误将不复存在。

2.5 每隔八周，你都应该给予这些模型更大的自主空间。否则，你会被困在能力曲线较低的某个位置。

脚注 1

2025 年 10 月，Andrej Karpathy 在谈论智能体时还宣称：

「这些模型还没有达到要求。」

到了 2026 年 2 月，他却表示：

「很难向人解释，在过去两个月里，AI 究竟给编程带来了多大的变化。它不是按照『一切照常进步』的方式，缓慢、渐进地发生；变化就集中爆发在刚刚过去的这个十二月。」

3. 未来，大多数代码都将由智能体编写

3.1 作为侧边栏存在的助手已经过时了。智能体将不再只是辅助工具。

3.2 无论是否有人坐在电脑前，智能体都会持续运行。

3.3 它们运行的时间会比大多数人想象得更长，需要的人工监督也会更少。

3.4 强迫智能体像人类一样工作，就是对智能体能力的浪费。

3.5 工作的基本单位将变成「委派出去的任务」，而不再是「需要编写的代码」。

4. 软件开发的瓶颈已经转移

4.1 如今，写出有效、可运行的代码已经是一件轻而易举的事。

4.2 但工程决策上的错误依然存在，包括优先级、执行顺序和取舍上的错误。

4.3 审查的重点将从代码转移到决策。

5. 我们过去四十年所熟悉的软件开发方式已经终结

5.1 软件工程这个职业，建立在一个基本假设之上：编写代码很困难，而且很容易出错。

5.2 软件这个行业，则建立在另一个基本假设之上：代码是一种稀缺资源。

5.3 这两个假设如今都已不再成立。

6. 过去那套开发软件的流程与实践，已经不再适用

6.1 现有的仪式和流程，包括规划、确定优先级、工作交接和审查，诞生于这样一个时代：实现软件很慢、成本很高、容易出错，而且必须由人完成。²

6.2 在一个代码供应充裕的世界里，这些仪式和流程反而会成为阻力。

6.2.1 如果一项工作三十分钟就能完成，为什么要花一个小时讨论它的优先级？

6.2.2 如果只需通过对话就能让一个原型成为现实，为什么还要反复考虑要不要构建它？

6.2.3 如果可以同时启动五个智能体进行审查，为什么还要排队等待一次审查？

6.2.4 如果可以并行尝试所有想法，然后淘汰其中五分之四，而且不会伤害任何人的自尊，为什么还要事先只挑选一个想法？

6.5 AI 不只是让某件事情 X 做得更快。它还会改变一个更根本的问题：X 是否还有存在的必要。

脚注 2

2026 年 3 月，Linear 宣称：

「问题追踪已经死了。」

它之所以已经死亡，是因为：

「问题追踪是为一种以工作交接为中心的软件开发模式而建立的。产品经理先定义工作范围，工程师稍后接手；整个系统中充满了优先级排序、协商和工作流，用来弥合两者之间的间隔。这些繁文缛节曾经来自真实存在的约束：工程师的时间是一种稀缺资源。」

7. 软件正在改变形态

7.1 迄今为止，软件一直是为人类使用而构建的。未来，软件将主要为智能体使用而构建。³

7.2 更多软件将按需即时构建，而不是提前构建。我们所需要的预制软件将会减少。

7.3 「使用软件」和「构建软件」之间的界线将变得模糊，甚至可能完全消失。

脚注 3

「Jeff Dean 在 GTC 上说，即便你能让模型达到无限快，端到端的整体性能也只能提高两到三倍。其余时间全都消耗在工具上了。

「我们花了一万亿美元教会沙子思考，现在却让它受制于编译器、文件系统和身份验证流程，而这些东西最初都是按照人类双手的操作方式设计的。」

8. 价值正在从代码本身转移出去

8.1 当智能体可以直接完成 X 时，一款「用来做 X 的软件」便不再具有价值。

8.2 软件作为「别人替你写好的一段代码」，其价值将会下降。

8.3 那些把工作流程固化在代码里的软件，将变得不再那么有价值。

8.4 数据、权限、分发渠道、信任、合规能力、监管地位和实体资产，将变得更加重要。

8.5 那些把护城河建立在「客户没有充分理由自行构建这套东西」之上的供应商，将受到挤压。

8.6 最晚承认这一切的，很可能恰恰是软件公司。因为它们的商业模式建立在过去那种稀缺性之上。

9. 胜出者将围绕模型重新组织自身

9.1 仅仅把模型塞进现有系统、组织架构和工作流程，是不够的。

9.1.1 如果让智能体按照人类的方式工作，就是在浪费智能体。

9.2 这场变革中的胜出者，将是那些围绕模型重新组织起来的人和机构。

9.2.1 一个判断力出色、拥有大量智能体的小团队，将会超过一个试图把 AI 硬塞进变革前旧流程的大团队。

9.3 跟上变化的能力，比人员规模更加重要。

10. 每一个认真对待未来的组织，都需要在技术前沿建立一座营地

10.1 大型企业不能置身于这场变革之外。

10.2 它们无法通过委员会来认识未来。

10.3 它们需要在前沿建立一个围绕模型运作、规模精简且拥有自主权的团队。

10.3.1 这个团队的目的，不是在旧有工作方式上添加 AI。

10.3.2 它的目的，是发现新的工作方式，并把整个组织拉向这种新方式。

10.3.3 它必须离真实世界足够近，能够实际接触真实的系统、真实的数据、真实的约束和真实的后果。

10.3.4 它的产出不仅是软件，也包括人才和新的实践方式。

11. 工程师的角色正在改变

11.1 软件工程师不会消失，但软件工程师会发生改变。

11.2 软件工程的重心将从编写代码，转向产品思维、塑造系统、判断取舍，以及创造商业成果。⁴

11.3 最有价值的工程师，将是能够进行系统性思考，并能通过实际运营和行动提升商业价值的人。这一点过去如此，未来也不会改变。

脚注 4

「你知道这一切带给我最大的领悟是什么吗？

「对于高质量的系统编程任务，你仍然必须全程深度参与。但在 AI 的帮助下，我敢于进入一种过去很可能会直接避开的复杂程度。

「AI 在两件事情上为我提供了安全网：一类是某些规模巨大、极其消耗精力的任务，例如后来添加并完成测试的 32 位支持；另一类是为复杂算法提供必要的虚拟劳动力，以确保其中不存在明显的错误。」

12. 因此

12.1 我们为一个智能充裕、持续可用且成本低廉的世界而构建。

12.2 我们以探索和认识这个世界究竟会是什么样子为首要目标。

12.3 我们不会仅仅出于习惯，就保留旧有的软件开发流程。

12.4 我们不会等到最终形态变得显而易见之后才采取行动。最好的选择，是亲自下场参与这场游戏。

12.5 我们首先奔赴前沿，因为只有在前沿，才能真正认识未来。

一切都在改变

• 原文作者：Amp Labs
• 原文标题：Software After Software
• 发布方：Amp Frontier Corporation（ampcode.com）
• 译文性质：非官方中文全译，仅供学习与交流。