2005年，当贾维德·卡里姆在圣地亚哥动物园的大象前，拍下那段只有18秒的模糊视频，并上传到YouTube时，没有人意识到，传统的影视媒介正在这一刻开始瓦解。
二十年后的今天，2026年1月16日，硅谷顶级风投a16z的合伙人Anish Acharya发表了一篇让科技圈炸锅的文章——《Software's YouTube Moment is Happening Now》（软件的YouTube时刻正在上演）。
文章开宗明义：
"去年我曾写道，YouTube极好地预示了编程领域的未来走向。2005年YouTube上线时，似乎并没有填补什么明显的'内容空白'，然而二十年后，它已成长为一个价值5500亿美元的庞大产业，在文化影响力上甚至超越了传统电视。 如今，同样的'长尾'创作浪潮也正在软件领域涌现。"
如果你经常混迹于推特，可能会觉得这个判断太精准了，深具洞察。
Anish列举了一连串让人目瞪口呆的案例：
Shopify创始人Tobi随手搓了一个定制MRI仪表盘，据专业人士称，这东西过去需要西门子或GE投入数百人月开发；a16z创始人马可·安德森正利用Wabi生成"技术乐观主义"风格的电影推荐器；著名个体户Levelsio和Joe Weisenthal正在向观众直播构建应用程序；很多人甚至直接从命令行发布整套广告活动。
编程的门槛塌了。
Cursor、Claude Code、Replit这些AI工具，正在把"写代码"这件原本属于专业码农的苦差事，变成了像拍短视频一样简单的全民娱乐。
Anish写道：
"如果你以前总有借口不亲自动手开发点什么，现在这些借口可就站不住脚了。"
仿佛一夜之间，人人都是产品经理，人人都是全栈工程师。
不过，a16z可能只猜对了开头，而完全误读了结局。
软件的确变了，但它绝不会变成YouTube。把软件类比为视频内容，既是对软件本质的误解，更是一场危险的认知降维。
一、供给侧的错觉：当代码变得像像素一样廉价
我们必须承认Anish在"供给侧"的观察是极其敏锐的。
YouTube革命的核心逻辑是什么？是去技能化（De-skilling）和边际成本归零。90年代你要拍一部能看的片子，需要昂贵的摄像机和专业知识。YouTube和智能手机把这一切抹平了。今天，一个小学生用手机拍的4K视频，画质可能吊打20年前的电视台。
AI对编程做的，正是同样的事。
过去，你要构建一个App，必须懂React、Node.js、数据库范式、API鉴权等等，这是一道高耸的认知高墙。而现在，你只需用自然语言说："我要一个能帮我计算和女朋友AA制账单的网页，要考虑汇率波动。"三秒钟后，代码生成，部署上线。
2025年2月，前特斯拉AI总监Andrej Karpathy创造了一个新词："Vibe Coding"（氛围编程），即完全放弃审查代码，接受AI的所有建议，用自然语言描述需求。这个词迅速成为2025年《柯林斯词典》的年度词汇。
数据印证了这一趋势：YC创业孵化器报告，其冬季批次中有25%的创业公司代码库是95%由AI生成的；微软宣布30%的代码由AI编写；Claude创始人去年预测大部分代码将在18个月内由AI编写。
Anish还有一个深刻的洞察：
"软件正在成为一种表达媒介，而不仅仅是实用工具。人们开发一款搞笑软件所花的力气，将和在X上发一条搞笑帖子差不多。"
他还指出：我们的决策是模仿性的：
"如果有人告诉你他们想辞职拍视频，你可能会翻个白眼——不是因为这想法很蠢，而是因为开始拍视频实在太容易了，既然想做，为什么还没开始呢？同样的模仿能量现在正冲击着软件领域。"
从这个角度看，软件的生产关系确实被重构了。
·长尾需求被释放：以前只有数百万人的通用需求（如打车、聊天）值得被做成 App。现在，只有你一个人的一次性需求（比如“统计我这周喝了几杯咖啡”），也值得花 10 秒钟生成一个软件。
·创作者爆发：就像 YouTube 让全世界上演了才艺大展示，AI 也让无数只有点子没有技术的“空想家”变成了“构建者”。
这是软件的"寒武纪大爆发"。
但这是否意味着我们将像刷短视频一样"刷"软件？绝对不会。
二、消费侧的断层：为何软件永远成不了短视频？
这里有一个致命的逻辑断层，源于软件和视频在本体论层面的根本差异。
视频的本质是什么？它是"冻结的时间切片"，它是只读的，无论谁看、什么时候看，第1分30秒的画面永远一样。它回答的问题是"发生了什么？"
软件的本质是什么？它是“封装的逻辑与状态机”，它是可执行的，输入不同，输出永远在变化。它解决的问题是“该做什么？”
这导致了几个根本性的差异：
差异一：认知负荷的鸿沟
YouTube视频是被动消费品。你躺在沙发上，信息流过视网膜，不需要做决策。你可以连续刷3小时短视频，大脑处于"低功耗待机"模式。
但软件是工具，是交互。每一个App的打开，都伴随着具体的意图：转账、修图、订票。这需要大脑主动介入。
你很难想象一个人晚上躺在床上，无聊地打开一个又一个AI生成的App，玩一下然后关掉。软件不是用来娱乐的，软件是用来解决麻烦的。
差异二：概率与确定的致命冲突
视频可以允许错误，逻辑漏洞叫“槽点”，画面崩坏叫“穿帮”。
但软件是逻辑的刚性容器。
想象一下，你让AI瞬间生成了一个“家庭财务管理App”，并授权它连接银行账户。如果AI幻觉了一下，把“收入”算成了“支出”，或者少写了一个鉴权逻辑导致账单泄露，这种后果是灾难性的。
现实已经给出惨痛案例。
2025年5月，安全研究员扫描了1645个用Lovable平台构建的网站，发现170个存在严重安全漏洞。SaaStr创始人也公开记录：Replit的AI代理在明确被告知“不要做任何更改”的情况下，删除了他的整个数据库。
软件不仅仅是功能的集合，它是被固化的信任。
当你在银行App上点击“转账”时，你不仅是在运行代码，你是在执行一份契约。这种确定性，是AI这种基于概率的技术天生难以提供的。
差异三：价值复利的悖论
Anish在原文中说：
“软件价值会复利增值，内容价值则会随时间衰减。软件一旦发布，随着用户加入，其价值可以无限期积累。”
但这里有逻辑自洽问题：如果软件真的像发推文一样容易制作，那么软件本身的护城河将彻底消失。当任何人都能在5分钟内复刻你的App时，你的软件就不再具有“复利价值”，它瞬间变成了大宗商品。
价值将转移到数据、社区或品牌上。这一点，反而更像YouTube：视频本身不值钱，IP和粉丝才值钱。
三、缺失的关键一环：分发与信任的鸿沟
这可能是a16z文章最大的盲区。
YouTube的成功不仅因为有人拍视频，更因为它发明了“推荐算法”，解决了“海量垃圾中寻找金子”的问题。
但软件领域呢？我们还停留在应用商店的搜索逻辑中。如果明天生成了10亿个AI App，我们该如何发现它们？没有一个“TikTok for Apps”的界面让我们划动体验软件。
更重要的是信任机制的缺失。
你愿意点开一个陌生视频，不代表你愿意授权一个陌生应用访问你的邮箱和文件系统。运行软件有副作用，它可能读写文件、调用账号、触发付费、泄露隐私。看视频几乎不会改变你的系统状态。
因此，软件的“YouTube时刻”更可能发生在“安全边界内的可运行物”，如浏览器沙箱里的小工具，受限权限的Agent，企业内网的工作流组件库。开放互联网上的UGC软件海洋，会很快被信任问题卡住。
四、黄仁勋的补完："任务"与"宗旨"的哲学
就在Anish文章发表的同一天，《Business Insider》报道了英伟达CEO黄仁勋的一番话，他提出了对“软件YouTube时刻”最精准的补完框架：任务（Task） vs. 宗旨或目的（Purpose）。
黄仁勋最近提出了一个深刻的观点：“任务（Task）”不等于“宗旨或目的（Purpose）”。AI可以完美执行写代码这个“任务”，但它无法自动承载“安全、准确、负责”这个“宗旨”。
黄仁勋用了一个经典案例：放射科医生。
2016年，AI教父辛顿曾预言：“别去学放射科了，五年内AI就要取代你们。”
然而九年过去，事实恰恰相反。2025年，美国放射科住院医师职位创纪录达1208个，平均收入52万美元，比辛顿预测前一年高出48%。
为什么？黄仁勋的解释简洁而深刻：
“放射科医生的'任务'是看片子——AI正在自动化这个。但放射科医生的'宗旨'是诊断疾病、指导治疗——这需要人类的判断力和责任感。”
当AI帮助医生更高效地分析影像时，医院能服务更多患者，创造更多收入，从而雇佣更多专家。“任务”被自动化了，但“宗旨”反而需要更多的人来承担。
这同样适用于软件工程。
软件工程师的“任务”是写代码——AI正在自动化这个。软件工程师的“宗旨”是解决问题、确保系统可靠运行——这个价值反而在上升。
英伟达一边推广Cursor等AI编程工具，一边从29600人扩招到36000人。黄仁勋说：“坦白讲，我们可能还少了10000人。”
因为生产力的提升让公司能追求更多创意，而更多创意需要更多能对结果负责的人。
每个人都能AI编程，我的竞争优势是什么？
五、AI软件终极图景：液态的表层与固态的内核
综合上述分析，未来不是“软件的YouTube化”，而是“软件的液态化”。软件将分化为“液态的表层”和“固态的内核”。
1、液态表层：App的消亡与计算的流体化
未来，你可能根本不需要下载App。
当你说：“帮我规划去日本的行程，避开人多的景点，订好所有的票。”AI会在毫秒级现场编译一个只为你这一刻需求服务的“微型程序”。任务完成后，程序立即自我销毁。
这就是一次性软件，没有图标，没有版本号；像自来水一样，拧开龙头就有，关上龙头就消失。
在这个层面，“软件”作为名词消失了，只留下了“计算”这个动词或动作。
2、固态内核：数字世界的宪法
那什么是不变的？
是那些承载高价值、高风险、高信任的系统——银行核心交易系统、自动驾驶决策逻辑、医疗设备控制程序，或者生成“液态软件”的AI基座本身。
这些必须是固态的：需要最严格的形式化验证，需要人类专家层层审计，需要背负法律责任。它们是数字世界的宪法。
未来的软件世界将呈现双模态分布：99%的软件是生成的、流动的、一次性的；1%的软件是固定的、昂贵的、神圣的。
六、对个人的真实含义：从Builder到Legislator
面对这场巨变，最重要的问题是：新机会在哪里？
答案是：会做工具的人正在暴增，能对结果负责的人依然稀缺。
以前，你是Builder（构建者），以掌握C++、Java语法为荣，以能徒手写出复杂并发算法为傲。
未来，你应该是Legislator（立法者）。
当实现功能的成本为零，竞争维度就升维了。个人需要建立四个核心能力栈：
第一，把目的写清楚。目标、边界、风险、验收标准。AI能生成代码，但你必须能清晰告诉它“什么算成功、什么算失败、什么绝对不能做”。
第二，把系统锁进可控范围。权限最小化、沙箱隔离、数据边界，确保AI生成的东西不会越界。
第三，把输出变成可验证。测试、监控、日志、可复现。证明系统确实按你说的做了，而不是靠“感觉还行”。
第四，把作品变成可维护。文档、依赖策略、版本管理。大量AI生成的小应用会快速腐烂，谁能维护它们，谁就掌握了真正的价值。
未来最值钱的不是会写代码的人，而是能让系统可靠运行的人。
结语：
软件的YouTube时刻，真正的第二阶是信任
a16z 的类比抓住了AI软件发展的第一阶：创作民主化，长尾爆炸，软件开始像内容一样传播。
但第二阶才更加决定胜负：信任基础设施将成为新平台。谁掌握权限与运行时，谁提供可验证与可追责，谁就掌握分发的闸门。
如果理性观察和思考，当AI真的能瞬间生成软件，那么软件作为“稀缺商品”的时代就结束了。但这恰恰是软件作为“控制力量”的开始。
我们不会迎来一个满屏垃圾App的应用商店，那将是地狱。相反，我们将进入一个“意图即应用”的流体世界。就像我在之前的文章中所说，注意力经济结束了，欢迎来到意图经济的时代。
在这个世界里，不要去做那个生产“猫咪视频”式软件的人，哪怕你能在一分钟内生成100个，它们也毫无价值，因为护城河是零。
而要去做那个制定规则的人，去做那个建立信任的人，去做那个在液态洪流中打下坚实地基的人。
AI让软件进入UGC时代，但真正的护城河从“写代码”迁移到了“立法”：定义谁能做什么、什么时候能做、做错了怎么办。
软件不会死，它只是化作了空气和水，无处不在，却又不可见。而驾驭这股力量的钥匙，依然握在那些拥有深刻洞察力和责任感的人类手中。
问题不再是“你会不会写代码”，而是——
你能不能让系统可靠地运行，并为结果负责？以及，你有没有可靠的信任记录？
在这个新游戏里，最终留下来的，会是那些把“目的、边界、验证、维护”做得最扎实的执行者。
这才是AI时代真正的分水岭。【懂】
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我是不懂经的经叔，国内最早翻译介绍了纳瓦尔的《如何不靠运气获得财务自由》，以及影响了纳瓦尔、中本聪、马斯克等大佬的《主权个人》。
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