编程范式演进 - 软件1 0时代以传统代码为主 需要人工编写精确指令 [16] - 软件2 0时代以神经网络权重为核心 通过数据集训练生成参数 [8][16] - 软件3 0时代以自然语言编程为特征 大模型直接理解语义指令 [17][19][21] 技术栈变革趋势 - 特斯拉自动驾驶系统中软件2 0逐步替代1 0代码 删除大量C++逻辑模块 [24] - 开发者需掌握三种编程范式混合应用能力 根据场景选择最佳实现方式 [25] - GitHub等平台正在演变为新型代码托管形态 Hugging Face成为软件2 0时代的GitHub [11] LLM基础设施特性 - LLM具备公共事业属性 实验室通过API按token计费提供服务 类似电力网络 [31] - 训练LLM需要巨额资本支出 技术壁垒快速集中 类似半导体晶圆厂模式 [38] - 开源与闭源生态并行发展 LLaMA可能成为LLM时代的Linux系统 [42] 人机交互革命 - 自然语言编程彻底降低技术门槛 实现全民可编程 [136][140] - Vibe Coding成为新一代开发者的入门方式 通过自然语言快速构建应用 [141][146] - 文档体系需适配LLM阅读 如Vercel将操作指南改为curl命令格式 [152][157] 应用开发新范式 - 部分自主应用成为主流 需设计自主滑块调节AI参与度 [98][137] - Cursor等工具展示典型特征：上下文管理 多模型编排 专用GUI界面 [96][97] - 生成-验证循环效率是关键 需优化可视化审阅与操作范围控制 [110][112] 行业发展阶段 - 当前LLM发展相当于1960年代计算水平 集中式云端服务为主 [51][56] - 技术扩散路径反转 个人用户早于政府企业采用创新技术 [63][64] - Agent发展需长期演进 激进的全自动化方案存在风险 [131][135]