键盘长草，编程已死：99%的代码交给AI？钛媒体
安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）的“手搓GPT-2”项目又有了新进展。这位OpenAI联合创始人、特斯拉原AI总监、X平台粉丝近200万的KOL，最近发帖称，他只用了2.91小时和20美元的成本，就复现出了七年前的GPT-2模型。
这一名为“nanoGPT”的项目，最早启动于2024年，是卡帕西以教学为目的，展示如何从零开始编写代码，生成GPT-2模型，以此帮助深度学习的初学者理解GPT架构和训练流程的一次尝试。
截图来自社交平台X
自发布之初，这个项目就获赞“让AI的内幕走向普及”，最近每次更新，都会因时间和成本的降幅的因素，在开发者群体中引发讨论。
目前，该项目在GitHub上已有超过5.2万颗星，另一个类似项目“nanochat”也有4.2万颗星。
卡帕西本人也完成了角色转换，目前，他以“原生AI教育”为己任，创办Eureka Labs，免费提供AI教学视频，强调“从零构建”和“与细节斗争”，力图让人们既能熟练使用AI，又具备脱离AI独立工作的能力。
很多开发者、爱好者甚至普通人，都曾在Youtube上追更学习他的“Zero to Hero”教学视频。
截图来自GitHub
不过，他的另一重身份，让事情显得有些吊诡。
去年2月3日，卡帕西发帖称自己找到了一种新的编程方式——vibe coding（氛围编程），可以沉浸在灵感之中，忘记代码的存在，甚至不用键盘，只是向大模型提出要求，之后就全部接受它给出的结果。
他发现，即使不再看差异对比，遇到错误信息直接复制粘贴，对一些临时小型项目来说也能交付成果。
这一概念随即在开发者社区引发共鸣。随着性能更强的大模型的涌现、Cursor等工具的流行，vibe coding的门槛越来越低、实现效果越来越好，吸引了大批实践者，也成为当年度AI领域的重要趋势，还入选了《柯林斯词典》年度词汇。
2月初，人们纷纷纪念起“vibe coding一周年”，讨论中有关于个人生产力的解放、编程门槛的消解等积极论调，也有程序员面临失业、“键盘长草，编程已死”等忧虑。
而对活跃于时代前端的开发者来说，一边从基础开始了解AI，兴奋或疲惫地跟上时代之轮，一边又不无担忧地沉迷于vibe coding，心事重重地解放双手，这略显矛盾的景象，好像已经成了一种日常。
Anthropic推出的编程助手Claude code是开发者目前最常用的工具。
与此同时，这家公司也是“AI替代论”的滥觞地之一。其发布的《经济指数报告》一直在分析、追踪AI对人类就业的影响。
今年1月的报告提出，高学历、高复杂度任务被替代风险更大， AI的“去技能化”（Deskilling）效应已经彰显。Anthropic CEO达里奥·阿莫代（Dario Amodei）曾预测，5年内AI可能让一半的初级白领岗位消失，导致整体失业率上升至10%-20%。
数据显示，Claude倾向于涵盖需要较高教育水平的任务。图片来源：Anthropic Economic Index report: economic primitives，2026.01.15
而这家满布开发者的公司，也在此前的一份内部调研中提及，员工已将20%的繁琐工作完全委托给Claude，并普遍感到生产力提升，但同时担心自身深度编程能力的退化。
阿莫代还在今年的达沃斯经济论坛期间直言，在Anthropic内部，已经能看到未来的趋势：实际上需要的开发者会越来越少，而不是越来越多。
“我们正在思考如何在公司内部以合理的方式应对这个问题。”他称。
这似乎又是一个有些矛盾又充满象征意味的图景：开发者可能会用自己开发的工具替代自己。
这些话题在网络上很有讨论度，这样的境遇看来令不少人焦虑。有的程序员以“不学AI，不明不白就失业了。学了AI就好了，就能明白自己为什么失业了”来总结当前的境况。
但实际上，就像卡帕西每次更新课程都能吸引数百万次点击一样，仍有很多人乐此不疲地对AI追根溯源，即使新的大模型、编程工具、vibe coding好像已经让“成果”可以绕过“理解”，自动完成操作环节。
一位资深极客对作者表示，他对现实和未来充满乐观。
很大程度上，在他看来，“vibe coding包括更牛的agent，能让想法更快原型化，最大程度实现我的想法”。由此，最关键的就变成了“想法”本身，或者说“为什么写代码”“写什么代码”，而这需要穿透AI的系统本质，预判技术更迭。
“AI时代，理解AI就是理解时代，想法决定未来。”他称，真正理解AI，能够用一切方法最大效率使用AI工具的人，不仅不会失业，还会得到重用，而未来更是可能会成为明星级的超级开发者。
但也不是所有人想被“卷”进时代洪流。
有程序员对作者表示，“码农的工作本来大多就是重复完成既定任务，学习AI也是被公司逼的”。
也有程序员认为，自己只是“被动学习”，而且边学边感到沮丧和焦虑。一方面，好像之前的学习经历、工作经验迅速贬值，另一方面，AI的编程能力突飞猛进，让他们感受到很可能工作不保，“本来35岁就容易失业，现在看起来都不是年龄问题了”。
