造 GPT 的人，为什么总在教你拧螺丝

提到安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy），多数人想到的是 OpenAI 联合创始人、特斯拉 AI 总监、nanoGPT 作者——一个站在 AI 最中心的人。但真正有意思的是”不是”的那部分：这样一个能训出最强模型的人，近一年最出圈、被收藏最多（8.8 万）的内容，不是什么大模型，而是一套教你怎么用 AI 建自己知识库的方法论。

把时间轴拉长二十年，你会发现这个人所有的选择，都指向同一条几乎没变过的暗线。

一、别人在比谁更大，他在比谁能更小

2017 年，卡帕西写了一篇只有几页的小文章，标题叫《Software 2.0》。

当时所有人都在争论”神经网络会不会替代程序员”。卡帕西换了个说法：神经网络不是替代编程，它是一种新的编程方式。 过去，程序员一行行写规则，告诉机器”遇到这种情况该怎么办”；现在，你只需要喂给它数据和期望，机器自己”长出”规则。他给这种新写法起了个名字——Software 2.0。

这篇短文没有公式、没有实验，却成了过去十年被引用最多的 AI 观念之一。它把一件听起来玄乎的事，讲成了”换一种写法”。

但卡帕西最标志性的动作，是把”大”拆成”小”。

2022 年，他放出了 nanoGPT——一个用几百行代码写出来的 GPT。对比一下：当时主流的 GPT-3 有 1750 亿个参数，训练一次要烧掉上百万美元；而 nanoGPT 小到在你自己的笔记本上就能跑、能改、能一行行看明白它在干什么。

后来他干脆拍了一整套视频，叫《从零开始写 GPT》，坐在镜头前，一个字符一个字符地，把整个 GPT 敲给你看。他甚至做过一个项目叫 nanochat，口号朴素得吓人：”100 美元能买到的最好的 ChatGPT。”

别人在比谁的模型更大，他偏偏在比：谁能把这件事，讲到一个刚入门的人也能自己搭一遍。

二、他反复离开”中心”，去做最基础的事

卡帕西的职业轨迹，放在硅谷任何一个人身上都算”逆行”。

他 1986 年出生在斯洛伐克，15 岁随家人移民到加拿大，后来到斯坦福读博，师从李飞飞。2015 年，他成了 OpenAI 的联合创始人；2017 年被马斯克挖去特斯拉，当了五年 AI 总监，主导 Autopilot 的自动驾驶视觉；2023 年 ChatGPT 爆火之后，他又回到 OpenAI。

然后，在 AI 最热、他自己最值钱的时候，他第二次离开了——去做教育，创办了一家用 AI 做教学的公司 Eureka Labs。

一个能拿到任何顶级实验室任何职位的人，两次离开”最前沿”，回头去做最基础的事：教人。

为什么？他自己给过一个答案，朴素得不像个技术大牛会说的话：他更在意的，不是模型能做到多强，而是人能不能理解模型。

这句话，就是整条暗线的起点。

他还做过一件挺少见的事——公开承认自己错了。2025 年初他带火了”氛围编程”（vibe coding）这个词，意思是”别较真，跟 AI 聊天把功能聊出来就行”；没过多久他自己又往回找补，说那话被大家用过头了，认真做东西还是得懂原理。一个行业里最该”端着”的人，却愿意当众拆自己的台。这背后是同一件事：他怕的不是你不学他，而是你不懂原理。

三、最贵的东西，他免费教了十年

斯坦福有一门课叫 CS231n（卷积神经网络），是过去十年全球公认最火的 AI 入门课。讲义、视频、作业全部免费挂在网上。主讲人之一，就是还在读博的卡帕西。

离开特斯拉之后，他没有急着做下一个产品，而是在 YouTube 上开了一个系列叫《从零到英雄》（Zero to Hero），从最底层的反向传播讲起，一步一步把人带到能自己训练神经网络的地方。

再往前翻他的博客，一篇篇长文——讲注意力机制、讲 tokenizer、讲”软件 2.0”——也全是免费、公开、写得像跟你面对面聊天一样清楚。

按市场价，这种级别的人，一节私教课可以收几千美元。他选择了免费。

这里藏着一个反常识的判断：在 AI 时代，知识本身在贬值——AI 一分钟能吐出你一辈子学不完的答案。真正稀缺的，是”理解”：你能不能看穿它为什么这么干、值不值得信、能不能自己动手重来一遍。 而”理解”这件事，卡帕西一直在免费分发。

四、他的最后一站，是”你自己的知识库”

近一年，卡帕西最出圈的东西，叫 LLM Wiki。

大意很简单：用大模型，帮你建一个属于自己的知识库。你只做两件事——往里扔东西、从里提问题。它自己会记住、会关联、会越来越懂你。用他的话概括，就是**”存得越多，问得越多，它越智能”**。

一套方法论，8.8 万人收藏。一个从零写出 GPT 的人，最后火的内容不是”我训了个更大的模型”，而是”教你怎么把 AI 变成你自己的第二大脑”。

这背后，是对 AI 时代最清醒的一个判断：技术的真正革命，从来不在技术本身，而在它能不能让普通人用得上。 就像 500 年前古腾堡的印刷术，革命性的不是那几块活字，而是后来它被用来印普通人读得懂的书，让知识从教会手里流到大众手里。

卡帕西从头到尾做的，都是这件事——不是把 AI 举得更高，而是把它放低，放到每一个人手里，让你能自己拧下第一颗螺丝。

尾声：为什么是”拧螺丝”

造 GPT 是他的起点，但拧螺丝，才是他真正想教的。

因为工具只有能被普通人理解、能用、能改造，才算真正改变了普通人的命运。这大概就是卡帕西二十年来所有选择背后，那个一直没变的东西：

让更多人，在 AI 时代里，做那个自己会拧螺丝的人。