Published at 2026-01-01 | Last Update 2026-01-01

译者序

本文翻译自 2025 年的一篇文章 The rise of industrial software。

工业化能以极大的规模生产低质量、低成本的产品，

• 印刷工艺的工业化导致了平装书的出现
• 农业的工业化导致了垃圾食品的出现
• 数字图像传感器的工业化导致了海量普通人拍摄的图片、视频等等

LLM 的出现是软件领域的蒸汽机时刻，软件开发正在经历一次属于它的“工业革命”，

• 软件开发正在从传统手工业变成制造业
• 一旦生产成本足够低，垃圾就是能最大化产量、利润和市场覆盖度的东西
• 最终市场上流通的不是丰富的好东西，而是过量的最易消费的东西 —— 我们确实正在消费它们（AI 垃圾）
• 人类程序员未来还有多少市场？未来的创新将是什么？

水平及维护精力所限，译文不免存在错误或过时之处，如有疑问，请查阅原文。 传播知识，尊重劳动，年满十八周岁，转载请注明出处。

以下是译文。

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• 译者序
• 1 软件开发的“工业革命”：从手工业到制造业
  • 1.1 手工业：成本高、开发慢，高度依赖人的专业技能和经验
  • 1.2 制造业：成本低、开发快、很少依赖人的专业知识
  • 1.3 软件开发日益自动化的世界
• 2 软件作为一次性商品
  • 2.1 现状：劳动力（程序员）贵，生产（软件开发）有规模瓶颈
  • 2.2 工业化的本质：自动化（不依赖人、低成本）
    • 影响一：传统开发模式受到挤压，门槛降低，劳动力（程序员）竞争加剧
    • 影响二：大规模生产低质量、低成本的软件
  • 2.3 一次性软件（disposable software）
• 3 稀缺商品的工业化生产
  • 3.1 Jevons 悖论
    • 煤炭：单位效率提升，单位成本下降，总消费上升
    • Token：单位推理成本下降，推理需求变多，总算力消费激增
  • 3.2 农业领域的先例：食物生产的工业化：垃圾食品
    • 消灭饥饿 vs. 垃圾食品
    • 丰富的好东西 vs. 过量的最易消费的东西
  • 3.3 软件领域：AI 垃圾（用户生成的软件/程序）将不可避免地泛滥
• 4 传统软件未来还有生存空间吗？
  • 4.1 再次参考食品、服装领域
  • 4.2 创新：人类的自留地？
    • 无形产品：开放的方案空间
    • 创新：发现和解决新问题，获得更大价值的唯一路径
• 5 创新+规模化/商品化：进步的无限循环
  • 5.1 大模型是软件领域的蒸汽机，大量工作不再依赖人力劳动
  • 5.2 蒸汽机并不是凭空出现的，而是一个拐点，自动化、规模和资本在此对齐
  • 5.3 软件领域的巨大加速时刻
  • 5.4 工业化生产的软件占据主导地位之后，对周围生态系统的影响
  • 5.5 最难的不再是生产，而是管理

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Industrial 一词在牛津词典的定义：

Industrial

adj. (sense 3a)

Of or relating to productive work, trade, or manufacture, esp. mechanical industry or large-scale manufacturing; ( also) resulting from such industry.

—Oxford English Dictionary

1.1 手工业：成本高、开发慢，高度依赖人的专业技能和经验

从历史看，软件开发更接近于手工业（craft）而非制造业（manufacture）： 成本高、开发慢，且高度依赖人的专业技能和经验。

1.2 制造业：成本低、开发快、很少依赖人的专业知识

现在，AI coding 正在快速改变这一现状，它使得产品开发更加地低成本、快速、且越来越不依赖人的专业知识。

1.3 软件开发日益自动化的世界

我之前曾说 AI coding can be a trap for today’s practitioners ， 它看似能快速给出一个实现，但经常细看就会发现给出的方案相当不完整，而且后期理解和维护成本很高。 不过随着工具集的不断完善，这些问题都在快速解决，很明显我们正在迈向一个软件开发日益自动化的时代。

当软件开发经历一次“工业革命”，会发生什么？

2.1 现状：劳动力（程序员）贵，生产（软件开发）有规模瓶颈

传统上，软件的生产成本很高，主要是来自具备专业技能的专业劳动力的成本，简单说就是程序员的成本。

在这个时期，由于强依赖人力，因此从世界范围内看，程序员的规模也决定了能开发出的软件规模的上限。 在这个阶段，软件作为一种具备价值属性的商品，由于其开发是有不小成本的，因此公司都把钱花在开发有价值的软件上。

2.2 工业化的本质：自动化（不依赖人、低成本）

任何领域的工业化都试图同时解决以上两个限制，通过流程自动化

1. 减少对人类劳动的依赖，既降低成本，
2. 又允许更大规模和更灵活的生产。

这种变化将人类的角色降级为监督、质量控制和工业流程的优化。

影响一：传统开发模式受到挤压，门槛降低，劳动力（程序员）竞争加剧

这种变化的第一层影响是传统的高质量的软件生产方式受到挤压。

行业的进入门槛降低，竞争加剧，变化速度加快 —— 所有这些影响今天都已经开始显现了。

影响二：大规模生产低质量、低成本的软件

这种工业化的第二层影响是能够以极大的规模生产低质量、低成本的产品。 其他领域的例子包括：

• 印刷工艺的工业化导致了平装书的出现
• 农业的工业化导致了垃圾食品的出现
• 数字图像传感器的工业化导致了海量普通人拍摄的图片、视频等等

2.3 一次性软件（disposable software）

软件领域的工业化催生了一类新的编程产物，我们可以称之为一次性软件（disposable software）： 这种软件的所有权、后续维护和长期可理解性都是完全没有保证的。

传统软件：高成本、高价值；一次性软件：低成本、低价值。

这种产物的支持者可能会将其称为 vibe-coded software，怀疑者则会称为 AI slop（AI 垃圾、泔水）。

显然，不管其质量如何，这种软件的经济学价值是与传统软件完全不同的， 因为其易于复制，因此单位软件的经济价值较低。

这种低价值属性可能会让一些人认为这一趋势是昙花一现，但这么想就错了。 要理解原因，我们可以看看以前稀缺商品的工业化普及的例子。

3.1 Jevons 悖论

煤炭：单位效率提升，单位成本下降，总消费上升

Jevons 悖论是一个古老的经济学理论， 最近被广泛引用。这一观察可以追溯到十九世纪， 它指出单位煤炭效能的提升会导致成本下降，进而会导致用户更大的需求量，最终导致更高的总体煤炭消费。

Jevons 悖论描述了单位效率提高如何导致总体消费增加。

Token：单位推理成本下降，推理需求变多，总算力消费激增

今天类似的场景是我们对 AI 计算的需求激增： 随着模型在预测 token 方面变得更高效，需求激增，导致更大的 token 消费。 同样的效果会波及软件开发本身吗？随着努力成本的降低，是否会推动更高的消费和产出？历史表明会如此。

3.2 农业领域的先例：食物生产的工业化：垃圾食品

考虑农业的工业化。

消灭饥饿 vs. 垃圾食品

• 二十世纪初，人们认为科学进步将消除饥饿，迎来一个丰富、营养的食物时代。
• 但直到今天，饥饿和饥荒依然存在。
  • 2025 年，仍有 3.18 亿人经历急性饥饿，即使在农业盈余的国家也是如此。
  • 与此同时，在最富有的国家，工业食品系统产生了另一种丰富：美国的成年人肥胖率为 40%，糖尿病危机日益严重。

极度加工的（ultraprocessed）食品被广泛认为是有害的，然而 绝大多数美国人每天仍然在消费它们。

丰富的好东西 vs. 过量的最易消费的东西

工业系统毫无意外地给传统食物加工系统造成了压力，结果导致了过剩、低质量商品在市场上的流通。 这个选择权甚至不是生产者所能把控，因为一旦生产成本足够低，垃圾就是最大化产量、利润和市场触达的东西。 最终的结果不是丰富的好东西，而是过量的最易消费的东西 —— 我们确实正在消费它们。

3.3 软件领域：AI 垃圾（用户生成的软件/程序）将不可避免地泛滥

我们对 AI 垃圾的青睐也可能会导致与食物领域同样的结果。

工业化的经济压力将推动一次性软件的流行/泛滥。

如果说智能手机的普及带来的无处不在的用户生成的照片、视频和音频（user generated contents）， 那软件开始工业化生产之后，我们很可能在社交媒体上看到用户海量地创建、共享和丢弃用户生成的软件（user generated softwares）。

一但这个齿轮转动起来， 社交媒体和互联网的新奇和奖励反馈循环 将推动用户生产软件的爆炸式增长，使过去半个世纪的发展相形见绌。

4.1 再次参考食品、服装领域

垃圾食品当然不是市场上留下的唯一食品选择。仍然有很多人对健康、可持续的食品生产有持续不断的需求，这也主对工业化生产的一种回应。 像“有机食物”一样，软件是否也可能通过”有机软件”运动来抵抗机械化？

如果看看其他行业，我们会发现，即使是工业化程度最高的行业，也仍然存在小规模、人类主导的生产， 作为完整生产体系的一部分。

例如，在工业化之前，服装主要由专业匠人制作，通常通过行会和手协调，资源在当地收集，制作耐用织物的专业知识积累多年，并在家族中传承等等。 工业化完全改变了这一模式，原材料在洲际间运输，织物在工厂中大规模生产，衣服由机器组装，所有这些都导致了今天快速、一次性、剥削性的时尚世界。 然而，手工制作的服装仍然存在：从定制西装到针织围巾，小规模、慢生产的纺织品仍然有一席之地， 原因包括合身定制、彰显财富、耐用，以及享受手工艺产品等等。

4.2 创新：人类的自留地？

那么，人类编写的软件是否会和高级时装或自制针织品类似，成为一个区别与大众市场的精品市场？

未来，人工编写的软件是否会变成精品店？

无形产品：开放的方案空间

如果软件是有形的产品，情况可能就是类似的，工业化导致可重用（物理）组件的大规模生产。 但是，软件是无形的商品，与其他领域不同，它本身就有着组件重用的悠久历史，这是软件商品本身固有的属性。

创新不仅限于让现有的产品（例如服装）更好或更便宜，还包括解决方案空间的扩大， 例如，蒸汽机的出现使人类能够重用机器组件，造出了后来的生产线、汽车等。

创新：发现和解决新问题，获得更大价值的唯一路径

因此，软件开发的进步不仅仅是工业化，还包括创新。 研发虽然昂贵，但随着时间的推移提供了获得更大价值的唯一路径。

创新是未来人工开发软件的价值增长点。

创新从根本上不同于工业化，因为它不是专注于更有效地复制今天已经存在的东西。 而是在以前的基础上，它通过发现和解决新问题来提供以前没有的新能力。

创新提供了以前没有的新能力之后，接下来就又轮到工业化入场了，它把这种新能力规模化和商品化，为下一轮创新建立基础。 这两种力量的相互作用就是我们所说的进步。

5.1 大模型是软件领域的蒸汽机，大量工作不再依赖人力劳动

大语言模型的出现是软件领域的蒸汽机时刻。 它们降低了以前完全依赖稀缺的人类劳动的那些工作的成本，从而解锁了的非凡加速度。

5.2 蒸汽机并不是凭空出现的，而是一个拐点，自动化、规模和资本在此对齐

但注意，蒸汽机并不是凭空出现的。

• 风车和水车在涡轮机之前几个世纪就出现了
• 机械化并不是从煤炭和钢铁开始的

蒸汽机只是刚好达到了一个拐点，在这个拐点上，自动化、规模和资本对齐，推动了经济转型。

5.3 软件领域的巨大加速时刻

同样，软件也已经工业化很长时间了：可重用组件（开源代码）、可移植性（容器化、云）、大众化（低代码/无代码工具）、互操作性（API 标准、包管理器）和许多其他方式。

因此，我们正在进入软件的工业革命，不是作为断裂的时刻，而是巨大的加速时刻。

• 工业化不会取代技术进步，但它将大大加速新思想的吸收和新能力的商品化。
• 反过来，能更快地解锁创新，因为在新技术基础上构建的成本下降得更快。

进步的循环继续，但在大规模自动化时代，轮子比以往任何时候都转得更快。

进步的循环：创新+工业化同时驱动。

5.4 工业化生产的软件占据主导地位之后，对周围生态系统的影响

至此，剩下的开放问题不是工业软件是否会占主导地位，而是这种主导地位对周围生态系统将造成怎样的影响。

• 以前的工业革命将其影响外化到看似无限的环境中，刚开始不会引人注目，但越到后面越明显；
• 软件生态系统也是类似的：依赖链、维护负担、安全等等问题，都会随着生产出的软件规模不断增加而越来越严重。

导致的技术债是对数字世界的污染，直到严重到足以扼杀依赖它的那些系统。

5.5 最难的不再是生产，而是管理

在大规模自动化时代，我们可能会发现最困难的问题不是生产，而是管理。 谁来维护那些海量的没有 owner 的软件？

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