"軟體將成為商品，就像電一樣，並將直接在LLM層運行。" 這到底是什麼意思？我會詳細解釋（長文即將來臨 🍿），一旦你看完，就不會有中間立場。你要麼完全拒絕這個想法（而且錯了），要麼你會成為信徒，我會歡迎你加入我的教派 😂 昨天的帖子中，我說我能清楚地看到這一點即將在不久的將來發生，引起了很多熱議和問題。所以我將詳細闡述我在這裡（以及與任何不會對我感到厭倦的人分享）已經分享了一年多的想法。讓我們開始吧。 1. ‘所有軟體將在LLM層運行’ 首先，顯而易見。 即使在今天，仍然有一些人，令人難以置信，仍然否認我們正朝著一個所有軟體（前端、後端、基礎設施等）都用普通自然語言創建的世界前進。 實際上，我們基本上已經達到了這一點，擁有像Claude、Grok或ChatGPT這樣的LLM，以及Cursor、Windsurf或Lovable這樣的工具。我認識的任何優秀開發者都不再寫一行代碼。他們用自然語言交流，指揮一群代理來構建整個應用，然後他們只需審查（並爭論和乞求 🤣），以便AI能夠實現他們的願景。 這部分是微不足道的。如果你還沒有達到這一點，那是因為你不想。 下一步的飛躍要大得多，這也是即使是深耕AI的人看著我時也會懷疑的地方。 我們也不需要那一層。沒有Python，沒有HTML，沒有C++，沒有CSS，什麼都沒有。 所有東西（整個軟體層、邏輯、持久性或記憶（如果你想，可以稱之為數據庫，但它將遠不止於此）將直接在LLM內部“運行”。 Elon Musk用一句話總結了這一點，這句話將載入歷史：“任何輸入位流到任何輸出位流。” 如果你懂技術，你可能不需要更多。你已經明白了。以防萬一，這裡有一個簡單的例子。 今天，如果我們想構建一個像Magnific這樣的升級器，我們需要： - 後端邏輯，運行在服務器上的代碼（在我們的情況下是Python） - 一個數據庫（Firebase、Postgres、Supabase、MySQL等） - 前端層，用戶看到的內容：HTML、CSS、JavaScript - 基礎設施層：雲GPU，魔法運行的地方，我們通過API調用工作流 真是一場馬戲團！ 當然，你幾乎可以用Cursor + Claude來構建這一切。但編程語言是為人類設計的。未來的AI將不再需要它們。它們是多餘的。我們應該去除的參數。一種低效。 你真的認為這一切都是必要的嗎？你真的認為我們在20年後還會這樣做嗎？ 不會。未來的LLM，今天難以想像，但我們會比你想的更快看到的，可能會截取今天的Magnific的截圖，僅用那張圖片和一次鼠標點擊或拖動，推斷出它需要做什麼。 推斷出它需要做什麼。 我不是說它會在背後秘密構建前端、後端和數據庫（那是中世紀的做法）。我的意思是，它將字面上生成下一個顯示給用戶的視覺框架。那可能是同一個截圖，滑塊向右移動1像素，顯示的圖像稍微更詳細的升級。 就這樣。 ‘但是……但是……但是……Javi……邏輯在哪裡？程序在哪裡做這些？’ 直接在LLM內部！就像今天的模型可以接受一張圖片並生成一個具有合理物理效果的完整視頻一樣，它們將理解我們目前所稱的任何應用的“業務邏輯”，無論多麼複雜。 “任何輸入位流到任何輸出位流。” 邏輯從模型本身產生，而不是來自手工編寫的代碼。 現在你可能明白了。如果還不明白，花點時間消化這個想法再繼續，別讓它卡在喉嚨裡。 2. ‘軟體將成為商品，就像電一樣’ 不僅僅是軟體。所有數字娛樂也是如此（電影、視頻遊戲等）。實時。 大多數數字技術的價值將集中在少數幾家公司手中。那些在多模態LLM競賽中獲勝的公司，以及提供它們運行的基礎設施的公司。想像一個世界，說“我想要一個這樣的SaaS”或“給我做一部以我的狗為主角的電影”會立即從LLM獲得一個質量遠超今天最佳製作的結果。 我基本上認為所有邏輯和視覺層將在我們今天幾乎無法想像的超先進LLM上運行。以我們現在的方式構建應用、網站或娛樂將不再有意義。這種能力將集中在擁有最佳LLM和能夠大規模運行它們的公司的手中。 我們將主要根據價格選擇AI提供商，而不是功能或能力。想想今天的電力公司，或者如果PS和Xbox鎖定了一些有趣的知識產權。 3. ‘但是Javi，它們不是確定性的，沒有記憶。它們永遠不會這樣構建出體面的應用’ 稱其為不可能是短視的。當然，它們會有持久性和記憶。只是不會以我們今天使用的簡單“像數據庫一樣”的方式。 4. ‘好吧，但你怎麼會構建這樣的LLM呢？’ 小心地 😂 主要使用合成數據。這是一個顯而易見的想法，但仍然相當革命性。 由於LLM和代理接近於生成端到端的應用（後端和前端），我們可以對它們進行儀器化，以在封閉循環中構建，具有明確的目標和獎勵函數，記錄UI狀態和輸入。這些軌跡可以用於未來基礎模型的訓練。 如果我能用我有限的知識想到這一點（即使沒有大公司公開表示他們正在做這件事），我可以假設更聰明的頭腦已經在這方面努力了。 5. ‘如果這證明是真的，你如何在不信者中獲得優勢？’ 如果你對這樣的事情有正確的看法，你已經領先了。目前，我的策略是通過投資來定位，找出哪些公司將通過鎖定GPU和技術來集中大部分權力。我稍後會在帖子中放一個鏈接，儘管這可能是短視的，並專注於當前存在的事物。你能做的最好的事情就是每天跟進遊戲，保持敏銳。 這樣的解釋怎麼樣？ 有任何問題，歡迎在評論中提問。

嗯... @elonmusk，您對我描述的這個訓練 "超級 LLM" 的想法有什麼看法？這個模型將能夠實現 "任何輸入位元流到任何輸出位元流" 的概念？👇 "由於 LLM 和代理接近於生成端到端的應用程式（後端和前端），我們可以將它們設計成一個封閉的循環，具有明確的目標和獎勵函數，記錄 UI 狀態和輸入。這些軌跡可以用來訓練未來的基礎模型。"