Karpathy 认为 App Store 模式将过时，未来属于 AI 驱动的即兴创作，软件将降维成服务，应用随用随建。
原文标题：App Store模式过时了，未来属于即兴创作！Karpathy激进言论被「怼惨」
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、Karpathy 认为未来的应用应该是“用完即走”的，你觉得这种模式在哪些场景下会更受欢迎？又有哪些潜在的风险？
3、文章中提到，Karpathy 花了一小时就用 AI 定制了一个有氧运动追踪器。你认为目前 AI 在软件开发方面的能力已经发展到什么程度了？距离实现完全的“AI 自动编程”还有多远？
原文内容
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？
© THE END
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