精选理由
Karpathy 把 LLM 的“锯齿状能力”和智能体原生经济讲透了，做 AI 产品、搞智能体开发的团队看完会对能力边界和落地方向有全新认知，值得点开细品。
Karpathy 在 Sequoia Ascent 2026 炉边谈话中分享了三个核心主题。首先，LLM 远不止是加速现有工作（如编程），他举了三个新例子：menugen 应用完全由 LLM 驱动无需传统代码、用 .md 技能替代 .sh 脚本安装软件、以及基于 LLM 的知识库处理非结构化数据。其次，他深入解释了 LLM 的“锯齿状能力”模式——为何同一个模型既能重构十万行代码，又会建议你去洗车——这源于领域可验证性和经济因素（收入/TAM 决定训练数据分布）。最后，他展望了智能体原生经济，包括产品服务分解为传感器、执行器和逻辑，以及如何让信息对 LLM 更可读，并暗示了全神经计算的未来。
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Karpathy 在 Sequoia Ascent 2026 炉边谈话中分享了三个核心主题。首先，LLM 远不止是加速现有工作（如编程），他举了三个新例子：menugen 应用完全由 LLM 驱动无需传统代码、用 .md 技能替代 .sh 脚本安装软件、以及基于 LLM 的知识库处理非结构化数据。其次，他深入解释了 LLM 的“锯齿状能力”模式——为何同一个模型既能重构十万行代码，又会建议你去洗车——这源于领域可验证性和经济因素（收入/TAM 决定训练数据分布）。最后，他展望了智能体原生经济，包括产品服务分解为传感器、执行器和逻辑，以及如何让信息对 LLM 更可读，并暗示了全神经计算的未来。
Fireside chat at Sequoia Ascent 2026 from a ~week ago. Some highlights: The first theme I tried to push on is that LLMs are about a lot more than just speeding up what existed before (e.g. coding). Three examples of new …