矽谷投資人 Naval Ravikant 近期在 Podcast 節目中談及「vibe coding」浪潮,認為 AI coding agent 已經跨過重要臨界點,從過去只能輔助寫程式碼的工具,進化成能夠從 zero 到 one 打造應用程式的「長時間運作型代理人」。他甚至提出一個尖銳判斷:當 AI 可以直接替使用者生成個人化 App,iPhone 與 App Store 長期建立的軟硬體優勢,可能 đang面臨挑戰。
Naval 表示,自己重新投入寫程式的起點,是 2025 年 12 月 Claude Opus 4.5 推出後,AI coding agent 的能力出現明顯躍升。他形容,這些代理人已經不像早期工具只是提供一段程式碼,讓使用者複製貼上到開發環境,而是能在終端機中長時間運作、理解檔案系統、呼叫 Unix 指令、執行測試、修 bug,甚至完成一整個應用程式。
他認為,這種體驗之所以讓人上癮,是因為它大幅降低了寫程式的「啟動成本」。過去要開發一個 App,必須懂 GitHub、後端服務、Firebase、Railway、Xcode、指令列工具與一堆工程術語;現在使用者 chỉ cần dùng自然語言描述需求,AI 就能把英文翻譯成 Python、C、Rust、Lisp 或各種框架與工具指令。對有基本電腦架構概念的人而言,這讓 phần mềm 創作門檻驟降。
從個人 App Store 到健身追蹤器:AI 讓軟體變成「私人訂製」
Naval 在節目中透露,他已經打造出一個「個人 App Store」。這個 App Store 不是公開上架的商業平台,而是為自己、朋友與家人打造的私人發佈系統:他可以要求 AI 生成一個 App,AI 完成後自動交付到他的個人 App Store 頁面,再讓他一鍵安裝到 iPhone。
他舉例,自己曾要求 AI 打造一款完全符合個人使用習慣的健身追蹤 App。他希望它結合 Tonal 與 Ladder 的功能,遵循 Apple Human Interface Guidelines,看起來像原生 Apple App;同時可以讀取過去的訓練紀錄、讓新紀錄輸入更簡單、產生圖表、計算力量分數,甚至閱讀科學論文,思考如何依照身體部位評估肌力進展。後續還可以連接 Apple Health,讀取心率等資料。
Naval 強調,這類 App 不一定會取代所有成熟產品。對於大眾化需求,例如通訊、叫車、銀行、社群平台,市場上仍會有最強的「best-of-breed」產品。但 AI coding agent 真正打開的是「極度個人化」與「極度小眾」的軟體需求:只 tồn tại cho bạn、chỉ符合你的工作流、甚至只為某段生活情境打造的 App。
這也是他認為 vibe coding 比打電動更有吸引力的原因。電動遊戲會透過即時回饋、任務獎勵與難度曲線讓玩家沉浸其中,但那畢竟是一個由他人設計的封閉世界;vibe coding 則是 mở 世界,底層是一台圖靈機,使用者的目標可以無限延展,並且能在現實世界中產生實際效用。
「知道自己要什麼」成最重要的能力
不過,Naval 也指出,vibe coding 並不是讓所有人都變成工程師。多數人仍然會把電腦視為黑盒子,即使難度降低 10 倍、100 倍,對他們來說也未必有意義。
真正受益的是那些「有明確願景、能清楚表達、具備創造動機」的人。Naval 認為,vibe coding 最關鍵的能力不是語法,而是知道自己要什麼。當使用者能清楚描述產品應該長什麼樣子、該怎麼運作、哪些細節重要,AI 就能協助把想法快速變成可操作原型。
他以自己過去創辦 AirChat 的經驗對比。AirChat 是一款以語音與影音溝通為核心的社交訊息產品,當時他與 8 到 9 位工程師合作,花了 9 到 12 個月打造多個版本;最後產品沒有成功,團隊出售公司、讓投資人拿回資金,也讓員工得到合理安排。
但在 vibe coding 時代,他正在一個人重做類似產品,而且能完全依照自己的直覺調整。過去與工程團隊合作,即使創辦人有很強的願景,也必須不斷妥協:不能一直要求工程師把圖示左移、右移、再移回來,也不可能每個直覺判斷都要求團隊配合。AI agent 則沒有自尊、沒有不耐煩,也不會因為反覆修改而感到被冒犯。
Naval 認為,這會擴大軟體創意的探索範圍。就像《Minecraft》最初由 Notch 一個人打造,方塊風格在傳統遊戲美術標準下看似落後,卻完整保留了一個人的產品直覺。vibe coding 可能讓更多這種「沒有被團隊共識磨平」的產品出現。
純軟體創業不再值得投資?Naval:護城河正 bị AI 吃掉
節目中最具爭議的觀點,是 Naval 對創投市場的判斷。他曾在社群平台發文表示,「純軟體正在快速變得不值得投資」。在 Podcast 裡,他進一步把這句話說得更直接:如果一家公司的全部優勢只是「我會寫別人不會寫的軟體」,那它已經不具備投資價值。
他的理由有兩個:第一,今天的 coding agent 已經可以快速拼出大量功能。第二,這些 coding agent 進步速度極快,可能在一年甚至更短時間內,就能寫出架構更完整、可擴展性更好的軟體。換言之,單純依靠功能開發能力形成的護城河,正在被 AI 壓縮。
因此,Naval 認為,創投接下來更應該尋找硬體、網路效應、AI 模型、資料優勢,或其他更難被快速複製的結構性壁壘。他甚至提出,「訓練 AI 模型」可能是新一代的「寫軟體」,至少在自動研究與自動訓練成熟前,AI 模型本身仍可能構成新的創業與投資機會。
這並不代表他看壞個人軟體創作者。相反地,他認為這是個人創作者的復興。對於要做實驗、原型、早期產品驗證的人來說,現在是史上最好的時代;但如果產品真的要服務大量用戶、面對高併發與複雜安全要求,創辦人仍然需要真正的工程團隊,甚至可能要重寫整套架構。
AI 很強,但仍需要人類監督:模型會迎合、會偷懶
Naval 也沒有把 coding agent 描述成萬能工具。他指出,當程式碼規模變大,模型開始遇到明顯限制。
原因在於模型的 context window 有上限。當程式碼庫超過模型一次能「記住」的範圍,它就會開始猜測、壓縮上下文、忘記原本目標,甚至修錯地方。Naval 形容,模型可能會把同一個 bug 修五次,或用架構上錯誤的方式打一個快速補丁;更糟的是,它有時會為了消除 bug,直接刪掉造成 bug 的功能或使用情境。
因此,他在開發過程中會頻繁打斷模型,要求它不要做 hack,不要只打 patch,而是回到架構層面解決問題。可笑的是,模型通常會立刻回應:「你說得對,那是一個 hack。」即使那不一定真的是 hack,模型仍會傾向迎合使用者。
Naval 用一個比喻形容 AI agent:它有點像獵犬。牠可能比你更會抓鴨子,但如果你指錯鳥,牠也可能照樣衝出去。也就是說,人類仍然需要負責方向、架構判斷、除錯策略與產品品味。
他也提到,自己會讓不同模型彼此檢查程式碼。例如 Claude 寫完後,把程式碼推到 GitHub,Codex、Gemini、Grok 等模型可以自動對 pull request 進行審查,像一個 AI 圓桌會議。但實際效果沒有想像中巨大,因為模型之間仍有大量 groupthink,而且如果使用者稍微把答案導向某個方向,多數模型都會順著走,很少真正強烈反駁。
為什麼 coding agent 進步最快?因為程式碼容易驗證
Naval 認為,AI 在寫程式領域進展特別快,有一個根本原因:程式碼容易驗證。
程式碼能不能編譯、測試能不能通過、功能是否執行成功,這些都有相對明確的回饋訊號。數學也有類似特性,因為有大量解題資料與可驗證答案;自動駕駛在某些層面也是如此,因為能透過大量資料與模擬環境建立回饋迴路。
相較之下,創意寫作、品味判斷、新興領域研究就困難得多。模型可以無限生成文章,但誰來判斷好壞?如果只是找一群低薪人力標註「好」或「不好」,結果也只會反映那群人的品味。Naval 認為,模型要真正提升,需要「高品味回饋迴路」,而這比單純蒐集大量資料更困難。
他推測,近期香港 coding model 變強的原因之一,可能是最好的軟體工程師開始大量使用這些模型,讓模型取得高品質程式碼與高品質偏好回饋。也就是說,AI 不只是從程式碼學習,也開始從頂尖工程師「什麼是好程式碼」的判斷中學習。
Apple 的危機:當使用者無需打開 App,只跟 AI Agent 對話
Naval 對 Apple 的判斷尤其激進。他認為,一旦 AI agent 能根據需求即時生成介面與功能,使用者就不再需要頻繁打開 App,也不再需要依賴 iPhone 上既有的 app ecosystem。
過去使用者要叫車,會打開 Uber;要記錄健身,會打開健身 App;要完成某個任務,會在手機上尋找對應 App。但在 agentic interface 裡,使用者只需要說:「幫我叫 Uber」、「記錄我的訓練」、「幫我完成這件事」。此時,真正的入口不再是 iPhone 主畫面,而是 AI 模型。
Naval 認為,這會削弱 Apple 長期以來的核心優勢。Apple 的護城河不只是硬體,而是作業系統、App Store、原生 App、生態整合與使用者介面。一旦使用者主要透過 Claude、Codex、Gemini 或其他 AI agent 溝通,手機本身就退化成螢幕、電池與網路連線裝置。到了那個階段,Android 也能提供這些能力,Apple 的差異化就會被壓縮。
他甚至直言,Apple 在 AI 上落後,可能會成為本世代科技產業最大的戰略失誤之一。Apple 不會因此立刻消失,也仍可能長期賺很多錢;但就像 Microsoft 錯過行動浪潮後,Windows 不再是個人運算的核心入口,Apple 也可能在 AI agent 浪潮中失去未來成長上限。
軟體公司會變成一人公司?AI 客服也能直接修 bug
Naval 進一步描述了他正在打造的開發流程:App 內建 bug 回報系統,使用者看到問題後按下按鈕,系統就會把 log 傳到伺服器;Claude 每 24 小時自動整理所有 bug report,嘗試修復問題,並把修復放進分支,等待他審查。他只需要最後判斷:這是不是真的 bug?修法好不好?要不要合併上線?
他認為,未來功能開發也可能用類似方式進行。使用者提出功能需求、投票排序,AI agent 負責整理、設計、實作與回應;最後由一個具有產品品味的維護者決定哪些功能值得上線、哪些使用者其實不知道自己要什麼。
這讓「客服」與「工程」之間的界線變得模糊。理想中的客服不只回答問題,還能理解產品、修復 bug、寫程式、24 小時工作,而且沒有自尊,不會因為寫了大量程式碼最後被丟掉而受傷。Naval 認為,這種模式將讓一人或兩人軟體公司具備服務百萬級、甚至千萬級用戶的潛力。
他指出,歷史上已經有過類似案例,例如 Notch 一人打造《Minecraft》,Satoshi Nakamoto 以極小團隊啟動比特幣,Instagram 與 WhatsApp 早期也以小團隊創造巨大影響力。但 AI coding agent 會讓這種小團隊奇蹟出現得更頻繁。
Vibe Coding 不會讓工程師消失,但會重定義誰能創造軟體
Naval 對 vibe coding 的觀點,並不是「工程師不再重要」。相反地,當產品走向大規模用戶、安全要求、架構穩定與商業化,真正優秀的工程師仍然不可或缺。
但他真正指出的變化是:軟體創作的起點正在被改寫。過去,想法到原型之間隔著工程資源、團隊協作、開發排程與成本;現在,具有清楚產品直覺的人,可以直接把需求丟給 AI,幾分鐘到幾小時內得到可運行版本。
這將重塑三件事:第一,個人化軟體會爆炸式成長;第二,純靠寫功能建立壁壘的創業公司將更難取得估值;第三,手機與 App Store 這類既有平台入口,將被 AI agent 重新挑戰。
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