，让很多人认为 AI 取代人工编程是个迟早的事情。，其创始人 Anton Osika 前天再次分享称，Lovable 的 ARR 在 5 周内已经突破了 530 万美金。
并且分享说，实现现在这个目标，他们在今年做了 3 次产品发布，前两次都失败了，直到这第三次。前两次发布，虽然从大量 Waitlist 用户里看到了非常明显的需求趋势，但是AI 在运行过程中出现问题、无法正常完成任务的频率较高，限制了用户体验和产品的实际价值。
幸运的是，他们找到了解决这个问题的方法，他们发明了一个系统（可能就是他之前提到的新 Scaling Law），可以让 Lovable 在大型代码库上表现良好，这意味着 Lovable 可以比任何其他类似工具更可靠地构建用于实际应用场景的真实软件。在后端集成了 Supabase 后，使 Lovable 成为世界上第一个 AI 全栈工程师。
但仍然有一个问题，就是别人不知道产品已经变得很好了，于是他们决定进行品牌重塑，将品牌从之前的 GPT Engineer 改为 Lovable，并进行了产品的重新发布，没想到这次终于成功了。
而 AI 编程最近取得的一系列进展，让做 CTO Coach 的 Stephan 发文认为AI 将取代所有编程：编程时代即将落幕。同时，CTO 们将再次成为创作者（Creator）。他从自己的成长经历和未来 AI 技术的演进做了一个不同阶段的预测，我觉得是比较理性的一个分析，这里用 AI 对其做了一个简单翻译：
我在 8 位机时代成长，写过 Z80 汇编代码。我写过一些 8 位游戏。
我在 8 位机时代成长，写过 Z80 汇编代码。我写过一些 8 位游戏。在 Amiga 演示场景的日子里，我写过 68000 汇编。我在 VAX 上用 C 写过 IRC 机器人，互联网到来时如此。我在 DEC Alpha 上手工编写 HTML，当时万维网刚被发明出来。我写过 CGI Perl 脚本。我赶上了 Java 的热潮。我创立了一些初创公司。我创建了一些成功的开源项目。我深入研究了 XP。我成为了一名认证的 Scrum Master。我曾相信函数式编程是下一个大趋势。我在猎户座（Orion）肩膀上与 Rust 的借用检查器斗争。我热爱 Go。
现在，到了这一步。
我意识到，AI 将取代所有的编程。所有的。一切我曾热爱的东西。没错，会有一些人继续写代码，就像今天还有人用机械打字机，或者写 Fortran 一样。就像今天还有人在为 8 位计算机开发新游戏一样。他们存在，但那是一个小众领域。未来计算机领域的大部分事情将不再是代码，而是被执行、自我修改、自我优化的 AI 模型。编程只是一个阶段，就像蒸汽机一样。
开发者会想，“好吧，那我可以花更多时间在我想要构建的东西上。”
但这不是 AI 的工作方式。这不是“我想要构建某些东西”，AI 会直接完成那些事情。将不再有需要“构建”的东西。我们将不再认为代码是某种存在的东西，而是一些事情自然发生。就像魔法一样。
开发者可能会认为，AI 会编写部分内容——比如 CRM 系统中无聊的部分。但实际上，不会有 CRM 系统——就像不存在勺子一样。你只需要告诉 AI 你想解决什么问题，它会解决它。后来，它甚至会自己主动解决问题，无需任何人类参与。
你可能会说，“但我可以告诉 AI 拍一部电影，提供一些场景和一个粗略的故事情节，它会制作出那部电影”——但如果 AI 制作出更好、更强大、更令人兴奋、更优秀的电影呢？那些超出你想象的电影？那些既紧张又让你笑、让你哭的电影？
同样，就像打字机一样，有些人会告诉 AI 一些故事片段来制作一部电影。他们自己的电影，而且会有一些明星和一些炒作围绕着这些东西。这是一种新奇事物，但大多数媒体内容将由 AI 创建，用于消费，由 AI 主动发起，而不是由人类发起。
太过牵强？
如果有什么的话，人们对技术变革速度的预测往往太悲观了，比如手机、汽车、互联网等。主流的假设和预测通常是：影响有限。一阵炒作。会消失。这是因为人们抗拒改变。例如对计算机需求的估计（著名的“我认为全球市场可能需要五台计算机”），对汽车需求的估计，互联网需求（“我预测互联网很快会像超新星一样爆炸，并在 1996 年灾难性地崩溃。”以太网的发明者——互联网泡沫破裂了，但互联网本身没有，它只是不断增长），对手机需求的估计（AT&T 估计手机需求峰值为 90 万部——而今天苹果每天就能卖出这么多手机！）。可能唯一高估影响的人是科幻小说作家（我是 70 年代的小孩，但现在还没住在月球上！）。
90 年代中期，我在大学写了一篇哲学论文，讨论一个生成随机图像的 AI（灵感来自我的第一台数码相机，一台 Olympus C-800L），然后解释这些图像（对它生成和解释速度做了一些估算），以及它“能看到”多少图片。今天我们称之为生成式 AI（尽管那时非常糟糕）。那个 AI 基本上已经看到了所有东西，比如外星人刺杀肯尼迪，我登上月球，你和我一起喝啤酒，以及我们永远无法想象的事情。就像我前面提到的那个能自己制作电影的 AI。那些没有人能想到的电影。
如果我们想预测未来，也许可以看看技术如何演进，以及推动其发展的驱动力是什么。是什么推动了技术进步？为什么？
我的技术进步模型：
进步驱动力（驱动因素）：成本和便利性
进步限制因素（限制因素）：技术能力——1800 年不可能登月
进步终止因素（阻止因素）：物理定律——无法超越光速 :-(
当我们利用这个模型对人工智能进行评估时，我们会得到以下结果：
1. 驱动因素：成本和便利性：
非常高，没有哪种技术在成本节约和便利性方面能比它更高
2. 抑制因素：技术能力：
在未来 50 年内，我看不到任何限制。一些人提到能源问题，但随着太阳能电池板价格的下降，我们将会想到如何处理过剩的能源，未来可能会有太多能源。
3. 阻碍因素：物理定律：
不确定存在哪些物理定律或其他阻碍因素会限制人工智能的发展。
不过，这看起来有些抽象。编程在未来几年将如何变化？或许这个宏伟的愿景太难以构想。当我们将编程的演变分解为一些里程碑时，这会变得更容易理解。
里程碑
主流近期未来（约 5 年）：
编写和更新所有测试（单元测试、端到端测试）——质量保证（QA）的终结
代码审查，根据某些训练在代码提交时修复代码
修复漏洞，阅读漏洞报告，找到问题并编写修复方案
修复事故，修正导致事故的代码错误
主流中期未来（约 10 年）：
数据仓库的替代，使用数据湖和大型语言模型（LLMs）取代所有数据基础设施
运行、扩展和修复基础设施，消除对所有 DevOps 的需求
零问题的技术迁移（例如，从 Django 迁移到 NestJS）
从 Figma 生成所有前端代码（不仅用于新 UI，还能通过 AI 改变现有代码）
AI 决定市场所需的功能以及功能的外观（减少产品经理（PM）的角色）
AI 从 Web 应用创建移动应用，反之亦然
开发和产品经理（PM）角色的合并，形成一个“产品开发者”（PD）角色
新角色：AI 模型开发者（类似于移动开发者角色的兴起）
未来（约 20 年）：
用通用 AI 替代软件，如 CMS、CRM、社交媒体等
遥远未来（约 50 年）：
通用 AI 掌控一切
AI 做出重大决策
公司（如果仍然存在）完全由 AI 运营，无需人类参与
所以，这就是人工智能将彻底颠覆编程的未来。
我们是创作者。我们进入编程领域是因为我们想要创造，编程只是一个非常强大的工具，用来创造强大的事物。而且它是一个让你大开脑洞的迷人工具。太棒了，我们全身心投入其中。
我们是创作者。Sophie Wilson，ARM 指令集的设计者，她在 Acorn System 花了一周时间建造了一台计算机。David Braben，他创作了经典游戏《Elite》。Steve Wozniak，他创造了Apple II。Gary Kildall，他创造了名为 CP/M 的操作系统。Dan Bricklin，他创造了 VisiCalc。
我们曾是创作者。然后，其他人来了。他们夺走了我们的创造，他们让我们成为执行他们命令的机器人。我们被雇佣来实现他们的想法，而不是我们的想法。我们成了执行者，Scrum 偷走了我们的创造精神，夺走了我们的创造力。
人工智能将让我们重新成为创作者。我们掌控部署，我们掌控人工智能管道，我们掌控访问权限，我们掌控生产资料。
我们需要对商业产生兴趣，我们需要提出有创意的想法。我们可以做到，我们进入技术领域是因为我们想要创造。给我们的创造力一个释放的途径。人工智能是一场龙卷风，它改变了所有角色，重新洗牌了所有规则。
我们将再次成为创作者，夺回自己的控制权。
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