7月7日消息，OpenAI前聯合創始人、特斯拉前AI總監、被稱為「AI大神」的安德烈·卡帕西（Andrej
Karpathy）在社交媒體上提出了一個新概念——「細菌式編程」。
他提到：想要打造繁榮開源AI社區，那得跟細菌學編程—通過編寫以細菌基因組為模型的代碼來實現上述目標。基於細菌基因組具有短小精悍、節能、高度模塊化和自包含等特徵，而這些特性為AI項目的開發提供了重要啟示。
卡帕西堪稱AI時代的「造詞大神」，在近期提出了不少新辭彙和新概念——比如「氛圍編程」（vibe
coding），還有「上下文工程」（Context Engineering）用來取代「提示工程」等，引起了行業的廣泛討論。
01 「細菌式編程」的三大特點
卡帕西稱這種編程方式為「細菌式編程」，具有以下三大特點：
短小精簡且節能：代碼就像細菌基因組，應該做到精簡，因為每行都消耗「能量」。
模塊化：即代碼應該被組織成可交換的操縱子群組，可以靈活地組合使用。
自包含：通過「基因水平轉移」，代碼片段要能夠高效共享，這就像程序員常用的複製粘貼操作。
通過模仿細菌基因組編寫代碼，可以讓AI項目變得更易復用、更方便協作，正如細菌通過「基因水平轉移」迅速共享DNA片段一樣。這種方式不僅能夠加速開源AI生態系統的普及，還能減少維護負擔，增加合作機會，尤其在大規模、社區驅動的AI項目中尤為重要。這個生物學的類比恰好契合了當前AI軟體開發對效率、可復用性和協作性的需求。
02 「細菌式編程」如何重塑行業格局
從商業角度來看，將細菌啟發的編碼原則應用於開源AI項目，可以創造顯著的市場機會。
企業可以利用模塊化、自包含的代碼來降低開發成本，並加快AI解決方案的上市時間，這對於AI項目在整合過程中面臨的高投資回報失敗率（2023年Gartner研究報告顯示為85%）尤為重要。例如，小型、可重用的AI模型或庫可以在開源社區內共享，幫助初創公司和企業快速定製應用程序，而無需從零開始。這種方法還促進了貨幣化策略，比如提供高級支持、諮詢服務或企業版開源AI工具。這一模式已經被像Red
Hat這樣的公司成功採用。
然而，細菌式編程也面臨挑戰，尤其是在高度協作的環境中，如何確保代碼質量和安全性是一個難題。2022年Log4j漏洞事件就暴露了開源項目的潛在風險，影響了數百萬個系統。企業需要投資於強有力的治理和自動化測試工具，以減輕這些風險。
03 「細菌式編程」如何推動技術快速迭代
從技術層面來看，實施細菌啟發的編碼需要專註於輕量架構和模塊化設計，類似於軟體工程中的微服務。開發者可以創建最小依賴的AI模型，確保它們能在不同項目之間「複製粘貼」，就像細菌通過基因轉移一樣。
這與2025年的趨勢一致——IDC
2024年報告指出，邊緣AI的部署預計將每年增長25%。這要求為物聯網設備和低資源環境提供高效、可移植的代碼。
然而，實施過程中也面臨著互操作性和避免系統碎片化的問題，因為過度模塊化可能導致兼容性問題。解決方案包括採用標準化框架，如TensorFlow或PyTorch，這些框架在2025年廣泛應用於開源項目，支持模塊化的AI開發。
從倫理角度來看，確保社區貢獻的透明度，並避免對開發者的剝削至關重要。卡帕西的這一構想雖然偏向理論，但它為可持續的、協作性的AI創新指明了一條道路，將對未來數年行業增長和技術進步產生深遠影響。
展望未來，細菌式編程方法可能會重新定義AI的可擴展性，使得在動態市場中能夠更快地進行迭代和適應。