🎯 情报来源：机器之心
6月17日，前特斯拉AI总监、OpenAI创始成员Andrej Karpathy在YC AI Startup School活动中发表了一场40分钟的演讲，主题为《Software in the era of AI》。他提出，我们正进入「软件 3.0」时代，自然语言成为新的编程接口，而大语言模型（LLM）则像新型操作系统一样完成剩下的工作。
Karpathy将软件发展分为三个阶段：人工编写指令的「软件 1.0」，以神经网络权重为核心的「软件 2.0」，以及由LLM开启的「软件 3.0」。他强调，当前最大的机遇并非完全自主的AI，而是通过「部分自主性」工具增强人类能力，并呼吁重新设计数字基础设施以支持更高阶的AI智能体。
核心要点：
- 软件 3.0 的核心是自然语言编程，提示词成为程序，LLM扮演类似操作系统的角色。
- LLM具备超凡能力但存在缺陷，如产生幻觉、缺乏长期记忆，需学会监督下使用。
- 「部分自主性」产品（如Cursor和Perplexity）通过人机协作提升效率，是当前最佳实践。
- 未来需要机器可读、可操作的数字基础设施，Markdown文档和数据提取工具将成关键。
- 对AI的依赖已显著增长，但实现完全自主仍需十年以上时间。
📌 情报分析
技术价值：高
Karpathy提出的「软件 3.0」框架具有很高的技术价值，因为它定义了自然语言编程和LLM作为新型计算平台的核心地位，并推动开发者从传统代码向多模态交互转变。不过，LLM当前的技术局限（如幻觉问题和长期记忆缺失）仍需进一步解决。
商业价值：极高
「部分自主性」产品的理念直接瞄准实际应用场景，如Cursor和Perplexity的成功案例表明这种模式能够快速落地并产生经济效益。同时，重新设计机器友好的数字基础设施也将带来新的商业机会。
趋势预测：
未来3-6个月内，围绕「部分自主性」工具的创新会加速，尤其是在开发效率提升和用户体验优化方面。然而，构建真正可靠的自主智能体仍需5-10年时间，短期内行业将集中于增强人类能力的产品形态。