原文タイトル：OpenAI聯創Karpathyインタビュー：LLMは新しいタイプのコンピュータ、すべてを「書き直す」必要がある原文作者：律動BlockBeats原文出典：転載：火星财经OpenAI共同創始者のAndrej Karpathyは最新のインタビューで、大規模言語モデルは「新しいタイプのコンピュータ」として計算アーキテクチャを全面的に再構築していると指摘した。4月29日、TeslaのAutopilot開発を主導し、OpenAIで重要な役割を果たすAIリーダーのAndrej Karpathyは、AI Sent主催のイベントで、現在のAIエージェントの技術的進化とそのハードウェア・ソフトウェアエコシステムへの深遠な影響について深く解説した。Karpathyは述べた。昨年12月以来、彼はエージェントを中心としたワークフローが本当に利用可能になったことに気づき始めた。この変化はSoftware 3.0時代の本質的な到来を示している。彼は言った：多くの人は昨年、ChatGPTに対する印象を持ち続けていたが、特に12月以降、状況は根本的に変わったことを再評価しなければならない。また、「エージェント工学」（agentic engineering）という新しい概念を提唱し、昨年彼が命名した「バイブコーディング」（vibe coding）と区別した。前者は専門的なソフトウェア開発における品質基準の継続と加速を指す。彼は率直に言った。多くの既存のコードやアプリケーションは、新しいパラダイムの下では「存在すべきではない」と。そして、現在多くの組織の採用プロセス、開発ツール、インフラは、依然として人間向けに設計されており、エージェント向けではない。Software 3.0の夜明け：基盤計算アーキテクチャの権力交代テクノロジー業界は、量から質への変化の十字路に立っている。昨年12月は重要な転換点だったとKarpathyは認める。最新のAIモデルに直面し、彼は深い衝撃を受けた。システム生成されるコードブロックはますます完璧になり、最後に修正したのがいつだったかさえ思い出せない。彼はシステムをますます信頼するようになった……（これにより）自分がプログラマーとして遅れていると感じたことは一度もなかった。この衝撃は計算パラダイムの根本的な覆しである。Karpathyの見解では、市場はこの変化の深さを過小評価している。彼は指摘した。我々は「ソフトウェア1.0（コードを書く）」と「ソフトウェア2.0（データセットを整理し神経ネットワークを訓練）」に別れを告げ、「ソフトウェア3.0」時代に正式に突入している。この新時代において、大規模言語モデル自体が「新しいタイプのコンピュータ」である。彼は言った：あなたのプログラミングは今やプロンプトを書くことになり、コンテキストウィンドウ内の内容は、その解釈器としての大規模言語モデルを操作するレバーとなる。これにより、デジタル情報空間で計算を実行させる。さらに市場の注目を集めているのは、彼の未来の基盤ハードウェアアーキテクチャの進化に関する大胆な予測だ。現在、ニューラルネットワークは仮想化された形で既存のコンピュータ上で動作しているが、彼は将来的にこの主従関係が逆転すると考えている。想像してみてほしい、神経ネットワークがメインプロセスとなり、CPUは何らかの補助プロセッサになる。神経ネットワークが大部分の重い作業を担う。これは、全市場の資本支出を牽引する「インテリジェントコンピューティング」の戦略的中核地位が今後さらに固まることを意味する。次世代インフラ：エージェント原生エコシステムの再構築実行とコーディングが機械に引き継がれるとき、人類のコアバリューと未来のインフラ形態はどこへ向かうのか？Karpathyは率直に言った：すべてのものは書き直す必要がある。現在のインターネットのさまざまなフレームワークやライブラリのドキュメントは依然として「人間向けに書かれた」ものであり、これに彼は非常に苛立ちを感じている。彼は不満を漏らした：なぜ私にやり方を教える必要があるのか？私は何もしたくない。AIエージェントにコピー＆ペーストすべきテキストは何か？未来の市場の大きなチャンスは、「エージェント優先」のインフラを構築することにある。この世界では、システムは「感知センサー」と「実行器」に分解され、データ構造は大規模言語モデルが高度に読み取りやすいものとなり、機械エージェントは個人や組織を代表してクラウド上でやり取りを行う。このような高度に自動化された未来において、人類のコアな希少性は、審美眼、判断力、そして最も深いビジネス理解に回帰するだろう。Karpathyは、彼が繰り返し咀嚼してきた言葉を引用して締めくくった：あなたは思考をアウトソースできるが、理解をアウトソースすることはできない。エージェント工学：従来の「10倍エンジニア」を超える生産性爆発生産性向上という市場が最も関心を寄せる側面において、Karpathyは二つの核心概念を区別した：「バイブコーディング（Vibe coding）」と「エージェント工学（Agentic engineering）」。彼は指摘した、「バイブコーディング」は全員のソフトウェア開発の下限を引き上げ、「エージェント工学」は専門的なソフトウェアの上限を維持することを目的としている。「エージェント工学」は単なるスピードアップではなく、「ややミスが多く、ランダム性を伴うが非常に強力な」AIエージェントを調整しながら、品質を犠牲にせずに高速で進めることを求める。これにより、企業の生産想像力は大きく広がる。Karpathyは言った：「以前は10倍エンジニアの話をよくしたが」、10倍ではあなたが得られる加速を表現しきれない。私の見解では、この分野で優れた人々の生産性のピークは10倍をはるかに超えている。この生産性爆発に直面し、企業の組織構造や人材選抜のロジックは再構築が必要だ。彼は提案した。従来のアルゴリズム解法の面接を捨て、候補者が複数のAIエージェントを協調させて大規模プロジェクトを構築し、他のAIエージェントの攻撃に耐えられるかどうかを評価すべきだと。AIビジネスの実現ポイント現在、AIの応用場面を模索しているスタートアップや投資家にとって、Karpathyは非常に実践的な評価フレームワークを提供した：検証性。現状のAI能力は、非常に奇妙な「ギザギザの形状」を示している。彼は例を挙げた。最先端のモデルは今日、10万行のコードベースを再構築したり、ゼロデイ脆弱性を見つけたりできるが、一方で50メートル外の洗車場に歩いて行くべきだと教えることもできる。これはまったく狂っている。このギャップの原因は、OpenAIなどの最先端研究所が、「数学」や「コード」など、結果の検証が容易な分野に膨大な強化学習リソースを投入しているためだ。したがって、結果が検証可能なビジネスシーンに身を置けば、AIは巨大な威力を発揮できる。Karpathyは示唆した。市場には、まだ多くの高付加価値だが、トップ研究所が注目していない検証可能な強化学習環境が存在し、これこそがスタートアップによる微調整（ファインチューニング）や商業化の巨大なブルーオーシャンだ。
OpenAI共同創設者Karpathyインタビュー：LLMは新しいタイプのコンピュータ、すべてを「書き直す」必要がある
原文タイトル：OpenAI聯創Karpathyインタビュー：LLMは新しいタイプのコンピュータ、すべてを「書き直す」必要がある
原文作者：律動BlockBeats
原文出典：
転載：火星财经
OpenAI共同創始者のAndrej Karpathyは最新のインタビューで、大規模言語モデルは「新しいタイプのコンピュータ」として計算アーキテクチャを全面的に再構築していると指摘した。
4月29日、TeslaのAutopilot開発を主導し、OpenAIで重要な役割を果たすAIリーダーのAndrej Karpathyは、AI Sent主催のイベントで、現在のAIエージェントの技術的進化とそのハードウェア・ソフトウェアエコシステムへの深遠な影響について深く解説した。
Karpathyは述べた。昨年12月以来、彼はエージェントを中心としたワークフローが本当に利用可能になったことに気づき始めた。この変化はSoftware 3.0時代の本質的な到来を示している。
彼は言った：多くの人は昨年、ChatGPTに対する印象を持ち続けていたが、特に12月以降、状況は根本的に変わったことを再評価しなければならない。
また、「エージェント工学」（agentic engineering）という新しい概念を提唱し、昨年彼が命名した「バイブコーディング」（vibe coding）と区別した。前者は専門的なソフトウェア開発における品質基準の継続と加速を指す。
彼は率直に言った。多くの既存のコードやアプリケーションは、新しいパラダイムの下では「存在すべきではない」と。そして、現在多くの組織の採用プロセス、開発ツール、インフラは、依然として人間向けに設計されており、エージェント向けではない。
Software 3.0の夜明け：基盤計算アーキテクチャの権力交代
テクノロジー業界は、量から質への変化の十字路に立っている。
昨年12月は重要な転換点だったとKarpathyは認める。最新のAIモデルに直面し、彼は深い衝撃を受けた。
システム生成されるコードブロックはますます完璧になり、最後に修正したのがいつだったかさえ思い出せない。彼はシステムをますます信頼するようになった……（これにより）自分がプログラマーとして遅れていると感じたことは一度もなかった。
この衝撃は計算パラダイムの根本的な覆しである。Karpathyの見解では、市場はこの変化の深さを過小評価している。
彼は指摘した。我々は「ソフトウェア1.0（コードを書く）」と「ソフトウェア2.0（データセットを整理し神経ネットワークを訓練）」に別れを告げ、「ソフトウェア3.0」時代に正式に突入している。
この新時代において、大規模言語モデル自体が「新しいタイプのコンピュータ」である。
彼は言った：あなたのプログラミングは今やプロンプトを書くことになり、コンテキストウィンドウ内の内容は、その解釈器としての大規模言語モデルを操作するレバーとなる。これにより、デジタル情報空間で計算を実行させる。
さらに市場の注目を集めているのは、彼の未来の基盤ハードウェアアーキテクチャの進化に関する大胆な予測だ。
現在、ニューラルネットワークは仮想化された形で既存のコンピュータ上で動作しているが、彼は将来的にこの主従関係が逆転すると考えている。想像してみてほしい、神経ネットワークがメインプロセスとなり、CPUは何らかの補助プロセッサになる。神経ネットワークが大部分の重い作業を担う。
これは、全市場の資本支出を牽引する「インテリジェントコンピューティング」の戦略的中核地位が今後さらに固まることを意味する。
次世代インフラ：エージェント原生エコシステムの再構築
実行とコーディングが機械に引き継がれるとき、人類のコアバリューと未来のインフラ形態はどこへ向かうのか？
Karpathyは率直に言った：すべてのものは書き直す必要がある。
現在のインターネットのさまざまなフレームワークやライブラリのドキュメントは依然として「人間向けに書かれた」ものであり、これに彼は非常に苛立ちを感じている。
彼は不満を漏らした：なぜ私にやり方を教える必要があるのか？私は何もしたくない。AIエージェントにコピー＆ペーストすべきテキストは何か？
未来の市場の大きなチャンスは、「エージェント優先」のインフラを構築することにある。
この世界では、システムは「感知センサー」と「実行器」に分解され、データ構造は大規模言語モデルが高度に読み取りやすいものとなり、機械エージェントは個人や組織を代表してクラウド上でやり取りを行う。
このような高度に自動化された未来において、人類のコアな希少性は、審美眼、判断力、そして最も深いビジネス理解に回帰するだろう。
Karpathyは、彼が繰り返し咀嚼してきた言葉を引用して締めくくった：あなたは思考をアウトソースできるが、理解をアウトソースすることはできない。
エージェント工学：従来の「10倍エンジニア」を超える生産性爆発
生産性向上という市場が最も関心を寄せる側面において、Karpathyは二つの核心概念を区別した：「バイブコーディング（Vibe coding）」と「エージェント工学（Agentic engineering）」。
彼は指摘した、「バイブコーディング」は全員のソフトウェア開発の下限を引き上げ、「エージェント工学」は専門的なソフトウェアの上限を維持することを目的としている。
「エージェント工学」は単なるスピードアップではなく、「ややミスが多く、ランダム性を伴うが非常に強力な」AIエージェントを調整しながら、品質を犠牲にせずに高速で進めることを求める。
これにより、企業の生産想像力は大きく広がる。
Karpathyは言った：「以前は10倍エンジニアの話をよくしたが」、10倍ではあなたが得られる加速を表現しきれない。私の見解では、この分野で優れた人々の生産性のピークは10倍をはるかに超えている。
この生産性爆発に直面し、企業の組織構造や人材選抜のロジックは再構築が必要だ。
彼は提案した。従来のアルゴリズム解法の面接を捨て、候補者が複数のAIエージェントを協調させて大規模プロジェクトを構築し、他のAIエージェントの攻撃に耐えられるかどうかを評価すべきだと。
AIビジネスの実現ポイント
現在、AIの応用場面を模索しているスタートアップや投資家にとって、Karpathyは非常に実践的な評価フレームワークを提供した：検証性。
現状のAI能力は、非常に奇妙な「ギザギザの形状」を示している。
彼は例を挙げた。最先端のモデルは今日、10万行のコードベースを再構築したり、ゼロデイ脆弱性を見つけたりできるが、一方で50メートル外の洗車場に歩いて行くべきだと教えることもできる。これはまったく狂っている。
このギャップの原因は、OpenAIなどの最先端研究所が、「数学」や「コード」など、結果の検証が容易な分野に膨大な強化学習リソースを投入しているためだ。
したがって、結果が検証可能なビジネスシーンに身を置けば、AIは巨大な威力を発揮できる。
Karpathyは示唆した。市場には、まだ多くの高付加価値だが、トップ研究所が注目していない検証可能な強化学習環境が存在し、これこそがスタートアップによる微調整（ファインチューニング）や商業化の巨大なブルーオーシャンだ。