软件范式变革 - 过去70年软件底层范式几乎未变，但近几年连续经历两次剧烈跃迁，进入Software 3.0时代 [6][7][21] - Software 1.0：人类用Python、C++等语言明确编写代码，主导过去70年 [16] - Software 2.0：以神经网络权重为核心，通过数据集和优化算法自动生成程序，典型代表如Hugging Face托管模型 [15][16][17] - Software 3.0：以自然语言提示词编程大型语言模型(LLM)，实现更灵活的组合与编排 [25][26] LLM的生态定位 - LLM具备公共事业属性，服务中断会导致全球性"智能停电"，依赖度将持续增长 [39][43][44][45] - 训练LLM类似建造芯片工厂，需巨额资本投入(CAPEX)和尖端技术，通过API按量计费(OPEX) [46][47] - LLM是新时代操作系统，生态演化路径与计算机历史相似：闭源提供商(如OpenAI)与开源替代品(如Llama)并存 [50][55][58] 技术扩散路径反转 - LLM颠覆传统技术扩散路径，直接进入消费市场解决日常问题，而非优先服务军事/政府需求 [73][74] - 公司需追赶消费者使用步伐，应用起点与演化路径将不同于以往技术 [74] LLM的认知特性与局限 - LLM具有"人类灵魂"特质：百科全书式记忆但存在幻觉、智能不均衡、顺行性遗忘等认知缺陷 [75][76] - 安全风险突出，易受提示词注入攻击，需设计机制规避风险 [77] 应用开发范式迁移 - 特斯拉案例显示：Autopilot中Software 2.0神经网络逐步替代传统C++代码(Software 1.0) [30][31][33][34] - 自然语言编程降低门槛，实现"人人可编程"，但产品化涉及支付/认证等非代码环节仍是痛点 [99][104][106] - 未来需构建LLM友好型基础设施，如上下文构建器(Gitingest)、协议标准(MCP)等 [109][110][111] 人机协作发展方向 - 短期应聚焦"部分自治应用"，通过图形界面和"自治滑块"实现可控自主 [83][84][95] - 长期需平衡增强与自主，类似钢铁侠战衣的人机融合模式 [93][94][115]