AI大神卡帕西再造新概念：像细菌一样编程

7月7日消息，OpenAI前联合创始人、特斯拉前AI总监、被称为“AI大神”的安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在社交媒体上提出了一个新概念——“细菌式编程”。

他提到：想要打造繁荣开源AI社区，那得跟细菌学编程—通过编写以细菌基因组为模型的代码来实现上述目标。基于细菌基因组具有短小精悍、节能、高度模块化和自包含等特征，而这些特性为AI项目的开发提供了重要启示。

卡帕西堪称AI时代的“造词大神”，在近期提出了不少新词汇和新概念——比如“氛围编程”（vibe coding），还有“上下文工程”（Context Engineering）用来取代“提示工程”等，引起了行业的广泛讨论。

01 “细菌式编程”的三大特点

卡帕西称这种编程方式为“细菌式编程”，具有以下三大特点：

短小精简且节能：代码就像细菌基因组，应该做到精简，因为每行都消耗“能量”。

模块化：即代码应该被组织成可交换的操纵子群组，可以灵活地组合使用。

自包含：通过“基因水平转移”，代码片段要能够高效共享，这就像程序员常用的复制粘贴操作。

通过模仿细菌基因组编写代码，可以让AI项目变得更易复用、更方便协作，正如细菌通过“基因水平转移”迅速共享DNA片段一样。这种方式不仅能够加速开源AI生态系统的普及，还能减少维护负担，增加合作机会，尤其在大规模、社区驱动的AI项目中尤为重要。这个生物学的类比恰好契合了当前AI软件开发对效率、可复用性和协作性的需求。

02 “细菌式编程”如何重塑行业格局

从商业角度来看，将细菌启发的编码原则应用于开源AI项目，可以创造显著的市场机会。

企业可以利用模块化、自包含的代码来降低开发成本，并加快AI解决方案的上市时间，这对于AI项目在整合过程中面临的高投资回报失败率（2023年Gartner研究报告显示为85%）尤为重要。例如，小型、可重用的AI模型或库可以在开源社区内共享，帮助初创公司和企业快速定制应用程序，而无需从零开始。这种方法还促进了货币化策略，比如提供高级支持、咨询服务或企业版开源AI工具。这一模式已经被像Red Hat这样的公司成功采用。

然而，细菌式编程也面临挑战，尤其是在高度协作的环境中，如何确保代码质量和安全性是一个难题。2022年Log4j漏洞事件就暴露了开源项目的潜在风险，影响了数百万个系统。企业需要投资于强有力的治理和自动化测试工具，以减轻这些风险。

03 “细菌式编程”如何推动技术快速迭代

从技术层面来看，实施细菌启发的编码需要专注于轻量架构和模块化设计，类似于软件工程中的微服务。开发者可以创建最小依赖的AI模型，确保它们能在不同项目之间“复制粘贴”，就像细菌通过基因转移一样。

这与2025年的趋势一致——IDC 2024年报告指出，边缘AI的部署预计将每年增长25%。这要求为物联网设备和低资源环境提供高效、可移植的代码。

然而，实施过程中也面临着互操作性和避免系统碎片化的问题，因为过度模块化可能导致兼容性问题。解决方案包括采用标准化框架，如TensorFlow或PyTorch，这些框架在2025年广泛应用于开源项目，支持模块化的AI开发。

从伦理角度来看，确保社区贡献的透明度，并避免对开发者的剥削至关重要。卡帕西的这一构想虽然偏向理论，但它为可持续的、协作性的AI创新指明了一条道路，将对未来数年行业增长和技术进步产生深远影响。

展望未来，细菌式编程方法可能会重新定义AI的可扩展性，使得在动态市场中能够更快地进行迭代和适应。