炒股就看金麒麟分析师研报,权威,专业,及时,全面,助您挖掘潜力主题机会!
(来源:机器之心Pro)
编辑|杜伟
多年前,苹果用「There’s an app for that」开启了移动互联网的黄金时代。从那之后,一个个应用图标统治了我们的数字生活。
而如今,随着 LLM、Agent 的快速发展,这一切正在发生变化。
就在昨天,AI 大神 Karpathy「现身说法」,并抛出了一个激进的观点:未来的应用不应该是被「下载」的,而应该是被「即兴创作」的
他以自己正在进行的有氧运动为例,没有选择去应用商店搜索任何一款「心率管理工具」,而是直接命令 AI 逆向工程了跑步机的云端 API,为自己量身定制了一个为期八周的、极其私密的实验仪表盘。
这释放出了一个明显的信号:软件的本质正在从现成的商品降维成瞬时的服务。
那么问题来了:当应用可以随用随建,我们还需要那个臃肿的应用商店吗
以下为 Karpathy 全文内容翻译(第一人称):
我对即将到来的高度定制化软件时代非常感兴趣。
最近我在做 cardio(有氧运动)时有点松懈,所以决定认真做个为期八周的实验性训练,目标是让静息心率从 50 降到 45。主要方式就是达到 Zone 2(二区)有氧的累计分钟目标和每周一次 HIIT(高强度间歇训练)。
仅仅用了一个小时,我就用 vibe coding(氛围编程)搞出了这个超定制化的仪表盘,专门追踪这个实验的进度。
过程中使用的 AI 助手 Claude 得逆向工程伍德威跑步机的云 API,拉取原始数据,处理、过滤、调试,还得建个网页前端来追踪实验。过程并不是一帆风顺,我得盯着改 bug,比如它搞混了英制公制单位,日历匹配日期也出了错。
不过,我还是觉得大方向很明确:
首先,App Store(应用商店)永远不会(也不该)出现这类应用。我不该为了这个去搜索、下载个「有氧实验追踪器」。这东西也就三百行代码,LLM Agent(大语言模型智能体)几秒钟就能生成。靠一堆离散应用构成的「应用商店」这种想法,在 LLM 能当场为你生成应用的今天,显得既别扭又过时
其次,整个产业必须重新配置成一套传感器和执行器的服务,而且它们得具备 Agent Native(面向智能体原生)的易用性。我的伍德威跑步机就是个传感器,它把物理状态转成数字信息。它不该维持给人看的前端界面,LLM Agent 也不该去逆向工程它。它就该有个 API 或命令行,让 Agent 能轻松调用。我对此有点失望,进度也慢下来了。
整个行业在这方面的进展太慢,99% 的产品 / 服务仍没有 AI-Native CLI(AI 原生命令行界面),99% 的产品 / 服务还在维护那些 .html/.css 的说明文档,它们给出一网页的指引,告诉你打开这个网址,点那里,点这里…… 都 2026 年了,直接干或者让 Agent 干都可以。
所以今天,我对花了一小时就搞定这件小事感到印象深刻,而两年前得十小时。但更让我兴奋的是思考:这件事怎么才能真正缩短到一分钟以内?需要什么条件才能让我简单说句「嘿,帮我追踪接下来八周的有氧训练」,简答几个问题后,应用就搭好了?
那时 AI 已经掌握了很多个人信息,它会收集额外需要的数据,参考并搜索相关的技能库,然后维护好所有的小应用和自动化。
长话短说,我认为,一堆离散应用让你挑的「应用商店」模式本身就已经越来越过时了
未来应该是:通过 LLM 的「胶水」能力,将 AI-Native 的传感器和执行器服务编排成高度定制、用完即走的临时应用。只是这个未来还没完全到来而已。
Karpathy 的观点引发了热议,支持者看好未来的 LLM 定制化应用方向。
「这才是事情发展的真正方向。任何人,在任何地方,都能随手打造自己需要的东西。」
「总的来说,我同意这个观点。但很多人还是会去杂货店买吃的,这总归是有原因的…… 便利性暂且不论,我仍然认为应用商店可以充当一个额外的安全层,尤其是对那些与网络交互的复杂应用而言。如果能朝着「应用商店 2.0」的方向发展,那就太酷了。你可以下载一个应用的基础版本,比如某个健身追踪器,然后 iOS 允许你通过提示来修改和定制这个应用。」
与此同时,更多人对此深不以为然。
「得了吧。你真觉得你奶奶想自己做个 App?更别说还要维护它了。大家都忽略了一点,光是「想清楚自己到底想要什么」这件事本身就已经需要消耗大量的心力了。App 存在的整个逻辑,某种程度上是建立在这样一种信任上的:设计师们,加上用户们的集体反馈,能够设计出一种工作流或交互范式,它比你单打独斗想出来的要更好。这在 99% 的情况下都是成立的。就算全球有 1% 的用户想要为那种超级特定的需求搞定制化应用,我都会惊掉下巴。不是说这东西没用,但它离普通用户想要的实在差得太远了。」
Karpathy 进行了回击,「奶奶当然不需要懂什么 App,甚至不需要知道有 App 这回事。她的 LLM 智能体懂就行了。」
「你是厨师,但并不是每个人都是或者每个人都想当厨师。」
Karpathy 回复称,「我觉得这种反驳本质上还是囿于对软件的匮乏思维。两年前 AI 连自动补全都做不好,今天它已经能差不多一次性生成浏览器和 C 编译器了。再过两年呢?十年?二十年?当软件变得极其廉价、极其丰富时,现在意义上的离散式「应用」将毫无意义。那只是一些为了某个极其特定的目的而临时组装、执行一次就删掉的代码路径。你根本不需要知道什么,也不需要施加任何创意方向,这一切就能替你完成。如果今天的软件是代码砖块垒成的城堡,那未来更像是沸腾的代码浓汤。我不确定最终会不会完全是这样,过程肯定是混合的、渐进的,但从原理上说,它真的可能变得非常疯狂。」
「请教 Karpathy 一个问题:如果未来是临时性的、一次性的应用,那软件公司要怎么围绕这个建立商业模式?」
你是如何看待 Karpathy 的观点呢?