新智元報(bào)道

編輯：peter東

【新智元導(dǎo)讀】一位開(kāi)發(fā)者用四天時(shí)間，讓AI「盲移植」了擁有37年歷史的SimCity代碼庫(kù)。整個(gè)過(guò)程無(wú)人閱讀一行原始C代碼，僅靠AI生成與自動(dòng)化測(cè)試驗(yàn)證。當(dāng)AI開(kāi)始重寫(xiě)軟件工程的規(guī)則，我們究竟該歡呼還是警惕。

37年老代碼，4天完成復(fù)活，成本不到30美元。

這是一次足以讓軟件業(yè)重新定價(jià)的預(yù)演。

當(dāng)開(kāi)發(fā)者Christopher Ehrlich把OpenAI的5.3-codex對(duì)準(zhǔn)1989年的SimCity C代碼庫(kù)，并留下目標(biāo)轉(zhuǎn)身離開(kāi)時(shí)，他交出了一份關(guān)于未來(lái)軟件工程的新答案：

人類不再必須先讀懂遺留代碼，才有資格改造它；只要能定義行為、建立驗(yàn)證、持續(xù)迭代，AI就能把幾十年歷史的復(fù)雜系統(tǒng)重新帶回現(xiàn)代平臺(tái)。

37年老代碼，4天AI完成復(fù)刻

當(dāng)Christopher Ehrlich按下回車鍵時(shí)，他可能沒(méi)意識(shí)到自己正在改寫(xiě)軟件工程的規(guī)則書(shū)。

他做的很簡(jiǎn)單：將OpenAI的5.3-codex指向37年前的（1989）C代碼庫(kù)，設(shè)定目標(biāo)，然后離開(kāi)。

四天后，這款經(jīng)典城市模擬游戲在瀏覽器中復(fù)活。不必由人來(lái)閱讀代碼。只涉及極少的干預(yù)。只需要一個(gè)規(guī)格說(shuō)明和一個(gè)不會(huì)放棄的 AI。

「我甚至沒(méi)看代碼�！笶hrlich在X上寫(xiě)道，「我只看測(cè)試是否通過(guò)�！�

這份代碼有著悠久的歷史，最初是Will Wright為Commodore 64編寫(xiě)的匯編代碼，后來(lái)被移植到C語(yǔ)言，其中的數(shù)學(xué)運(yùn)算全靠位運(yùn)算，變量名如同密碼，結(jié)構(gòu)讓經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師望而生畏。

整個(gè)移植過(guò)程運(yùn)行在每月200美元的ChatGPT訂閱上，從未觸發(fā)速率限制。成本？不到30美元。時(shí)間？半周。

對(duì)比傳統(tǒng)方式：至少需要一支熟練團(tuán)隊(duì)工作數(shù)月，深入理解每個(gè)模塊，逐行轉(zhuǎn)換。

想想這意味著什么？

現(xiàn)在每一個(gè)現(xiàn)有的遺留代碼庫(kù)都有可能被輕松移植，不論是COBOL 銀行系統(tǒng)。古老的政府軟件。被困在舊平臺(tái)上的經(jīng)典游戲，只需要一個(gè)明確的規(guī)范。

真正稀缺的，已經(jīng)不是把代碼一行行敲出來(lái)的人，而是能把需求講清、能驗(yàn)證結(jié)果的人。

開(kāi)發(fā)者的重心，正在從編碼本身，轉(zhuǎn)向規(guī)格設(shè)計(jì)和驗(yàn)證體系。

具體來(lái)看，Ehrlich編寫(xiě)了一個(gè)「橋接層」，能夠調(diào)用原始C代碼，然后運(yùn)行基于屬性的測(cè)試，要求AI生成的TypeScript移植版必須產(chǎn)生完全相同的行為。AI生成代碼，之后測(cè)試驗(yàn)證，再自動(dòng)迭代，如此持續(xù)循環(huán)。

這種方法，可視作是將AI作為引擎，驗(yàn)證作為方向盤的新型工程范式。

SimCity移植項(xiàng)目給了我們一個(gè)AGI的預(yù)覽：當(dāng)系統(tǒng)能在不完全理解領(lǐng)域知識(shí)的情況下，完成復(fù)雜領(lǐng)域的工作時(shí)，我們就進(jìn)入了新范式。

這就像第一次看到編譯器，我們過(guò)去手寫(xiě)匯編，現(xiàn)在只需要描述邏輯。

人類閱讀和理解代碼的時(shí)間，往往超過(guò)實(shí)際編寫(xiě)時(shí)間。

當(dāng)代碼如SimCity般晦澀時(shí)，理解成本可能占項(xiàng)目的80%。曾經(jīng)我們堅(jiān)持‘理解代碼’是移植的前提，現(xiàn)在看來(lái)，只需要理解代碼的行為。

傳統(tǒng)軟件工程教育可能需要徹底重構(gòu)，之前是教學(xué)生如何寫(xiě)代碼，現(xiàn)在需要教他們如何不寫(xiě)代碼也能構(gòu)建系統(tǒng)。

不過(guò)，也不是所有人都這么樂(lè)觀，畢竟完整的復(fù)現(xiàn)現(xiàn)有的功能，只是一個(gè)定義明確的任務(wù)。正在考驗(yàn)vibe coding能力的，是看它能不能新增功能。

YC初創(chuàng)公司已全面擁抱氛圍編程

根據(jù)CNBC最新報(bào)道，當(dāng)前Y Combinator初創(chuàng)公司中，25%的企業(yè)95%的代碼由AI編寫(xiě)。這些公司以不到10人的團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)1000萬(wàn)美元營(yíng)收，資本效率達(dá)到歷史峰值。

「如果你仍然對(duì)AI編碼持懷疑態(tài)度，說(shuō)明你沒(méi)在關(guān)注�！挂晃还韫蕊L(fēng)險(xiǎn)投資人直言，「問(wèn)題不再是AI是否會(huì)改變我們構(gòu)建軟件的方式，而是你是用它來(lái)構(gòu)建，還是在旁觀望�！�

4天復(fù)現(xiàn)Simcity的評(píng)論中提到另一個(gè)案例：象棋游戲KingsGambitGame「全都是由AI編程的，展示了這種模式已從小型實(shí)驗(yàn)擴(kuò)展到完整的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。

音樂(lè)制作人轉(zhuǎn)型開(kāi)發(fā)者創(chuàng)建AI編碼框架并被科技巨頭采用的例子，進(jìn)一步強(qiáng)化了「AI賦能個(gè)體創(chuàng)造力」的敘事，即專業(yè)背景不再是技術(shù)實(shí)現(xiàn)的門檻。

「應(yīng)用開(kāi)發(fā)者可以將重復(fù)任務(wù)卸載或自動(dòng)化，并利用大語(yǔ)言模型生成新代碼�！笴NBC記者Kate Rooney在報(bào)道中寫(xiě)道，「在某些情況下，AI可以編寫(xiě)整個(gè)應(yīng)用程序�！�

Y Combinator CEO Garry Tan在采訪中更直言：「過(guò)去需要50或100名工程師團(tuán)隊(duì)完成的工作，現(xiàn)在10人就能搞定。你不必籌集那么多資金，資本續(xù)航時(shí)間大幅延長(zhǎng)�！�

數(shù)據(jù)佐證：YC 2025冬季批次的公司在聚合層面實(shí)現(xiàn)了每周10%的增長(zhǎng)�！覆粌H僅是頭部一兩家公司——整個(gè)批次都在以10%的周增長(zhǎng)率增長(zhǎng)�！筎an強(qiáng)調(diào)，「這在早期風(fēng)險(xiǎn)投資史上從未發(fā)生過(guò)。」

考慮到全球仍有價(jià)值數(shù)萬(wàn)億美元的COBOL銀行系統(tǒng)、政府軟件、工業(yè)控制系統(tǒng)困在過(guò)時(shí)硬件上。AI移植意味著這些系統(tǒng)可以在不被完全理解的情況下，適配現(xiàn)代化硬件。

當(dāng)AI能處理人類從未觸及的無(wú)數(shù)Bug和功能積壓。未來(lái)代碼庫(kù)規(guī)模可能增長(zhǎng)10-100倍，約束代碼庫(kù)增長(zhǎng)的因素正從「人力」轉(zhuǎn)變?yōu)椤杆懔Α埂?/p>

面對(duì)AI編碼的崛起，硅谷出現(xiàn)兩種聲音：

• 焦慮敘事擔(dān)心初級(jí)工程師崗位減少，編程的價(jià)值下降，傳統(tǒng)職業(yè)路徑斷裂。

• 機(jī)遇敘事描述的畫(huà)面更具吸引力。那些沒(méi)能在Meta或Google找到工作的工程師，可以用10人團(tuán)隊(duì)建立年收入1000萬(wàn)或1億美元的企業(yè)。

YC數(shù)據(jù)顯示，80%的演示日公司聚焦AI，其余為機(jī)器人和半導(dǎo)體初創(chuàng)公司。與前幾代不同，這些公司更早獲得商業(yè)驗(yàn)證。

你可以打電話給真實(shí)客戶，如果他們說(shuō)：「是的，我們每天都在使用這個(gè)軟件�！�

這就是一個(gè)值得投的項(xiàng)目。

參考資料：

https://x.com/garrytan/status/2021260964838940789

https://x.com/ccccjjjjeeee/status/2021160492039811300

https://garryslist.org/posts/ai-just-ported-simcity-in-4-days-without-reading-the-code

https://cnbc.com/2025/03/15/y-combinator-startups-are-fastest-growing-in-fund-history-because-of-ai.html