根据Andrej Karpathy（@karpathy）的分析，AI对经济的影响应以“软件2.0”新计算范式为核心理解，其中任务的可验证性成为自动化的关键。Karpathy指出，早期计算机主要自动化了具备明确规则的任务（如记账、数据录入），而AI则能通过强化学习等方法大规模自动化可验证、可度量的工作（来源：@karpathy，2025年11月16日）。目前，涉及明确结果、可量化绩效的岗位（如编程、数学、涉及标准答案的任务）最易被AI取代，而需要创造力、复杂推理和上下文理解的工作暂时较难自动化。对AI企业而言，专注于可验证性强的业务流程（如软件开发、金融、数据分析）将带来更高的商业价值。建议企业优先选择目标明确、易于度量成效的领域进行AI自动化部署，以提升投资回报（来源：@karpathy，2025年11月16日）。

根据Andrej Karpathy（@karpathy）的最新分享，当前大型语言模型（LLM）极大地加速了各行业的技术扩散速度。他在主题演讲和2017年Software 2.0博客文章中指出，软件开发正从传统编程转向神经网络驱动的自动化，这使得AI集成门槛大幅降低、产品开发周期缩短（来源：@karpathy，2025年6月）。他对Vibe coding MenuGen的回顾也展示了生成式AI在快速原型设计和创意工作流自动化中的巨大潜力，为软件开发和数字营销等领域的AI工具创造了全新商机。目前，LLM正在重塑技术扩散模式，为灵活的SaaS解决方案和AI增强型生产力平台带来广阔市场前景（来源：@karpathy，2025年）。