很多人现在讨论 AI，都只盯着模型能力、Agent、Vibe Coding，还停留在AI 会不会取代程序员。
但我觉得，AI真正的大考，不在现在，而在2028年之后。
Karpathy 提出的“Software 3.0”方向，我认为大框架是对的。软件正在从“人类操作软件”，变成“AI操作软件”。软件本身正在被重新定义。
过去：
Software 1.0是人类写 Rules（规则）
Software 2.0是人类训练 Weights（模型权重）
Software 3.0人类提供 Context（上下文）、Goal（目标）、Feedback（反馈）
程序第一次开始自己完成软件。未来的软件，可能不再是：菜单、按钮、表单、Dashboard。而是一个持续理解你目标、
自动调用工具、自动执行任务、自动纠错的 Agent System。
今天的软件，本质上还是“人操作电脑”。
未来的软件，会越来越像“AI替你操作整个数字世界”。
你不再需要打开Excel、切换Tab、复制粘贴、填CRM、调API、写SQL、做PPT。
你只需要说帮我完成它。
Software 3.0 的核心，不是聊天机器人。
而是AI开始成为真正的数字劳动力。
所以未来最大的变化，可能不是哪个模型更聪明。而是哪些公司，能真正把 AI 接入真实工作流。谁拥有企业数据、用户入口、工作流、API生态、Agent执行环境、长期用户习惯，谁就最有机会成为 Software 3.0 的平台层。
所以我认为未来 AI Application Layer 真正的大赢家，未必是今天最会做模型的人。而可能是已经控制工作流的人。
比如：
$MSFT
Office Copilot 本质上是在把 AI 植入全球办公系统。
$GOOGL
未来搜索可能从“链接”
变成“直接完成任务”。
$AMZN
Agent 可能直接替你采购、运营、调度供应链。
$META
AI 社交 广告，
可能会诞生第一代真正的“数字人格经济”。
还有一些我觉得值得长期观察的方向：
• AI Native CRM
• AI Native Search
• AI Native Operating System
• AI Native Browser
• AI Employee / AI Workforce
• Agent-to-Agent Economy
• Autonomous Commerce
甚至很多未来最大的 AI 公司，今天可能都还没诞生。就像2000年的互联网时代，没人能真正预判短视频、移动支付、
云计算、网约车、直播电商。最后会长成什么样。
Software 3.0 最重要的变化，不是软件消失。而是软件开始活过来。未来的软件，
不再只是工具。而会变成会理解、会行动、会协作、会执行的数字员工。
未来的软件，不再是一个个等人点击的，而更像是AI背后的执行层、工具层、接口层。人类负责目标。Agent负责执行。
所以未来最重要的能力，可能不是会不会写代码，而是你是否知道什么值得被创造，是否能判断结果是否正确，是否真正理解现实世界。因为 AI 可以外包执行，但无法替你承担理解。
#AI #AGI #AIAgents #Software30 #ArtificialIntelligence
#AIApplications #FutureOfWork
#人工智能
AI真正的大考，不在现在，而在2028年之后
这篇的框架我觉得大方向是对的，但我会补上一个更关键的核心AI牛市不是一条直线，而是基础设施 → 商业化 → 现金流验证的接力赛。
2022–2027，本质上是 AI 硬件基础设施超级周期。
市场愿意给高估值，是因为
•GPU / HBM / 光模块 / 电力 / 数据中心 都处于真实产能瓶颈
•hyperscaler CAPEX 正在历史级爆炸
•AI infra 的需求目前是确定性最强的一环
所以这阶段涨得最猛的是：
$NVDA $MU $MRVL $LITE $IREN 这种“卖铲子 收租”的公司。
但真正决定 AI supercycle 能不能走完 后面15 年的，不是硬件，而是2028 年以后，AI 应用层能不能承接住这轮资本开支。
如果未来几年：
•AI agents 真能提升企业生产力
•AI software 真能创造新增收入
•inference token economics 能持续改善
•企业愿意持续为 AI 付费
那么 Phase 4 才会真正接棒，进入“AI 应用/AGI 软件牛市”。
到时候真正受益的会是 $MSFT $GOOGL $AMZN $META 甚至新一代 AI application layer（目前还不确定是哪些，可能是类似 $PLTR 这种公司，就像20年前要预判现在的互联网长什么样有多方便还是难以想象的。）
但如果 2028 年后，AI 应用层的收入增长跟不上现在每年上万亿美元的资本开支，
那市场就会开始质疑这么多 GPU、数据中心、电力，到底谁来付钱？
那时候整个 AI infra 板块会进入均值回归，就像2000 年互联网泡沫后的光纤、电信、服务器周期一样。
所以我认为：
2022–2027 = AI infrastructure bull market
2028 = AI monetization stress test
谁能看懂基础设施 → 商业化的交接点，
谁才能真正吃完整个 AI 超级周期。
#AI #人工智能 #NVDA #AIInfrastructure
#数据中心 #半导体 #AGI #美股
4
8
28
7,184
📺 Watch the full episode here: youtu.be/u-tnWNEyazw
"Vibe coding" without system-level architecture is like driving a Ferrari blindfolded. It is a trap, and it will crash your systems. 🚨
We are moving into the "Software 3.0" era at breakneck speed. But when you are responsible for the security and architecture of an entire enterprise, speed without deterministic control is a massive liability.
In the newest episode of Unscripted, I had the absolute privilege of sitting down with Gaurav Duggal, SVP of AI & IT at Jio Platforms.
When you are deploying AI and managing platforms for over 400 million users, you see the systemic risks that the rest of the industry is actively ignoring. Gaurav pulled no punches, delivering a masterclass on the reality of enterprise AI versus the hype.
Here is what we unpacked:
The Agentic AI Threat: Why probabilistic models connecting to deterministic business workflows can become a CISO's worst nightmare.
"Time Trojans" & Model Poisoning: The critical DevSecOps mandate for vetting open-source AI models before they silently leak your enterprise data.
The Vibe Coding Trap: Why generating code via AI prompts without understanding the underlying compiler logic is a dangerous game for developers.
The "Mental Gym" Era: Just as the Industrial Revolution removed physical labor, AI is removing cognitive labor. We discussed why humans will soon need "mental gyms" to prevent cognitive decay.
If you are a CIO, CISO, or technology leader navigating this AI wave, this conversation provides a much-needed red-team perspective on operating securely at an unprecedented scale.
📖 Highly recommend grabbing Gaurav’s latest book: Agentic AI at Risk
I’d love to hear from my network on this: Are we moving too fast with autonomous agents in the enterprise, or is it a necessary risk for innovation? Let's debate in the comments below! 👇
@Gaurav Duggal @Jio Platforms Limited #AgenticAI #Cybersecurity #CISO #CIO #TechLeadership #VibeCoding #Software30 #UnscriptedWithArchie #TedSharkLabs
2
52
29 Jun 2025
PLM 2035 and Software 3.0: What Does It Mean for Product Lifecycle Management Development? beyondplm.com/2025/06/29/plm… #software30 #AI #graph #data via @beyondplm
6
94
29 Jun 2025
🧠 Just watched @karpathy’s talk on “Software 3.0” — and wow.
This isn’t just AI hype.
It’s a full-blown redefinition of software itself.
Here’s the breakdown. Clean, sharp, no fluff.
👇👇👇
#AI #Software30
1
1
5
100
30 Dec 2023
Good talk, very intriguing topic and cool references: I’ve studied prof. Tanenbaum 22 yrs ago… and read The Cathedral and The Bazaar around the same period 🥹🤓 both incredible books
@karpathy set the stage of that
#llmos #GenerativeAI #software30
30 Dec 2023
For the last year, I've been thinking and reading about LLMs, operating systems, and the history of computing, trying to decide what I think about "Software 3.0" and the "llmOS".
I synthesized my takeaways in a talk at @ScaleByTheBay, Parallel Processors, now available online!
1
3
981
3 Aug 2018
2
2