2025 年，我的第一个建议是别当程序员了！但如果非要当，这些办法可以教会你如何提升自己

编者按：

比学软件更重要的，是理解软件行业发展趋势。放眼世界，软件和科技公司的影响力愈发显著，IT 行业已成为全球经济增长的重要引擎。去年年中，有报道称，美国七大科技公司创下了新的里程碑，总市值历史上首次突破 15 万亿美元，占美国 GDP 一半。与此同时，中国软件产业尽管还存在差距但也发展迅速，因此我们也要清醒地认识到，要想在激烈的全球竞争中脱颖而出，就必须不断学习，成为具有国际竞争力的软件人才。

此外，云原生是过去十年最重要的计算范式，而大模型则推动着云计算等基础架构以及工具层面的变革。云原生和大模型的快速发展，对软件工程师提出了更高的要求。作为软件工程师，我们不仅需要掌握传统的编程技能，还需要不断学习新的技术和工具，以适应快速变化的技术环境。

在这样的背景下，InfoQ 策划了这场圆桌对话，分享嘉宾视角下对 AI 时代下软件行业发展趋势及开发者职业成长路径的见解和心得，帮助开发者群体掌握未来技术发展趋势，树立个人技术竞争力，从而助力每一位软件工程师在未来的职业道路上走得更远、更稳。

嘉宾｜黄东旭，PingCAP 联合创始人兼 CTO；李令辉，云原生数据库 ClapDB 创始人，前滴滴出行首席架构师；马驰，北欧 FinTech 平台工程师，瑞典马工（主持人）

马驰：数据库被誉为计算机领域的明珠，然而一个值得深思的问题是，为何中国厂商在技术软件领域尚未具备足够的国际竞争力。美国的 Oracle、PostgreSQL，瑞典的 MySQL 等数据库产品都具有强大的国际竞争力。反观国内，一些程序员被质疑能力不足，认为他们只会按照产品经理的要求编写业务代码，然而正是这些程序员打造出了具有国际影响力的小红书、TikTok、支付宝、微信等应用。作为技术精英，你们却在国际舞台上缺乏竞争力，这该如何解释呢？

黄东旭：我们确实是在做国际市场相关的工作。先说结论，再探讨原因。从 PingCAP 过去 30 年做国际化的观察来看，中国技术软件厂商是有竞争力的。在与海外竞争对手正面交锋时，我发现中国出海的这一波厂商，尤其是我认识的很多朋友，技术实力并不逊色。比如在数据库或开源数据库领域，像 Redis 刚出来时，只有一万多行代码，规模很小，难道中国人就写不出来吗？显然不是。再看 MySQL，其代码其实有些混乱，毕竟它是一个发展了二三十年的项目。从软件工程师水平来看，中国走在最前列的软件开发者他们自身技术实力是过硬的，他们开发的产品在实际应用场景中也具有很强的竞争力。然而，体感上会觉得美国有 Oracle、PostgreSQL、MySQL 等，而中国产品的声量和影响力似乎没那么大。这其实主要在于如何让别人知道中国产品产生的影响力。一方面，中国的产品已经在全球市场产生重要影响，比如 PingCAP 的 TiDB，它支持了 LBMB Pinterest 等海外应用，还支撑了日本的 PayPay，这是日本国民线上支付的重要应用，背后的数据存储全靠 TiDB，几百台服务器的规模相当庞大。

从宏观或客观角度看，过去中国技术软件开发者与世界交流脱节，中国有自己的生态系统，包括开源生态。像 PingCAP 和 TiDB 在国内已发展 10 年，很多人知晓并使用，但刚出海时发现，中国的开源社区与海外是割裂的。海外社区对中国的一些平台和内容并不了解。PingCAP 开始认真在海外做社区建设、品牌和知名度提升，也只是近两年的事。而像 MySQL 有 20 年历史，Oracle 有 40 年历史，这是一个客观的实践差距。另一方面，中国基础软件开发者参与国际社区的方式方法还在摸索。PingCAP 算是做得不错的，10 年前就开始在 GitHub 上开源，语言也用英文，但即便如此，这两年在与海外打交道过程中也踩了无数坑。

总结一下，第一，从产品硬核能力上，我们不用妄自菲薄，中国技术软件顶级人才与美国差不多；第二，我们现在刚出去，处于建立品牌认知阶段，还需要时间；第三，我们做事的方法有些不太对，也在不断摸索。

李令辉：马工刚才的问题里有你一贯的风格，就是偷换概念。比如把基础软件公司和小红书、TikTok、抖音去对比，这就好比不能拿美国的 ARM 和苹果对比。ARM 虽然是更基础的软件公司，但它的市值跟苹果没法比，苹果每天跌掉的市值可能都比 ARM 高。这说明越靠近消费市场、越靠近最终用户的产品，声浪越大、市值越高、收入越高。但这并不意味着底层的技术提供商和供应商不重要。苹果公司几乎全世界人都知道，但除了从业者，知道 ARM 的人并不多。

再来说说中美基础软件开发者对比这个话题。其实创业做数据库之前，我不算基础软件开发者，更像是使用者，也曾是 PingCAP 的客户。严格来说，这并非我们的问题，而是行业发展规律使然。我认为之前整个行业没有真正意义上的技术性公司。我曾在社交媒体上吐槽，中国之前没有所谓的科技公司，只是利用科技做传统行业的公司，如利用科技做电商、媒体、聊天等。在没有科技时，用传统方式不也能进行吗？所以科技是造福其他行业的，但我们没有真正意义上的自己的科技行业。严格来说，2010 年以后，随着 GDP 增长，中国大公司有钱投入，才有了真正的计算科技公司，像华为，早期也是通信领域的设备公司。

关于影响力的问题，我们不太擅长掌握规范、话语权，我觉得责任主要在教育。中国教育让学生都在做题，做题的人怎么去研发新试卷呢？Oracle 数据库诞生后，创造了数据库行业，这张卷子是谁出的？亚马逊做云之前连云都没有，这张卷子又是谁给的？如果把所有优秀的人才在 20 岁前都困在屋里做卷子，以此筛选人才，筛选出来的人将来却要开创，这不是开玩笑吗？这就相当于培养赛跑运动员去游泳，通过跑步选拔了你，但家里却没有水。现在你长大了要去游泳，这本来就是缘木求鱼。我觉得从业者要思考这个问题，更关键的是整个行业的上下游，上游是生产人才的学校，下游是招聘方和消费者，我们是中间环节，学校培养人才，我们生产商品再卖出去，形成闭环。美国大学靠校友捐款培养人才。

总结一下，如果在别人出好的试题和赛道上，中国基础软件的竞争力和美国差不多。但如果要开辟新赛道，或重塑客户认知、塑造新标准，中国整体差距还较大。

黄东旭：我完全认同这个结论，虽然可能不是全部原因，但至少这是一个从宏观上看很重要的能力缺陷。就拿 Databricks 来说，大家都知道它最近融了一大笔钱。回顾其历史，在大概三年前甚至更早一点的时候，Databricks 推出了一款新的云端计算引擎叫 Photon，这个引擎并未开源。当时它原有的产品线还是基于 Spark 的批量处理云平台。但有了 Photon 这个新东西后，Databricks 做的第一件事并不是急着去卖，而是先定义了一个市场，叫做 Delta Lake，宣称自己的产品就是 Delta Lake，说以前的数据仓库已经过时了，它的 Delta Lake 最厉害。这么一宣传，赛道里就成了它一家独大，用户一试，确实不错。从技术层面剖析，它用的还是那些老技术，如存算分离、存储引擎优化等。我觉得中国在性能、数据量等方面很擅长“内卷”，但在像 Databricks 这样定义赛道方面，确实与美国差距较大。

马驰：如果我现在是一名程序员，我能出色地完成任务，做出很好的优化，领导交代的工作也都完成得很好。但你们说这还不够，因为不能定义标准。那对于一个已经年年拿 A 的程序员来说，下一步该做什么呢？从你们的个人经历来看，在这方面有没有突破呢？还是说你们也受限于教育、文化或惯性，难以突破呢？

李令辉：首先，我觉得这个问题还是得让教育来背锅，但咱们就不深入展开了，大家只要记住是教育的问题就好。我们太喜欢做题了，我有个朋友曾跟我说他孩子数学考试分数不错，但数学本质上不是算数比赛，而是抽象概念的比赛。真正的数学家一辈子没算过几个数，他们主要是推导公式。

其次，从我个人的创业感受以及在大公司工作的经历来看，我发现创业过程中我的抽象思维不断提高，这是一个被动的过程。核心原因是我手里的研发资源变少了，抽象能力就提高了。当我手下有 200 个程序员时，我就不想费劲去抽象，直接把子功能、子模块拆分给大家做就行。但当我发现手里只有两个人时，我就会想着要么写个代码生成器，要么写个编译器。所以我觉得很多时候创新是被逼出来的，我真的是这么觉得的。我自己创业时，公司研发人员很少，对外却宣称有百万大军，其实也就不到 10 个人。我觉得我们的代码其实就是个代码生成器，先生成一堆代码，再生成一堆代码，原因并非后来发现这样做有很多好处，起初完全是因为人手不够。如果我像华为那样有上万开发人员，我干嘛费劲写代码生成器呢，直接给每人分配一个 SQL 去优化就行。

我觉得美国人这么做也有一个原因是他们人力成本太高。这件事很可能在我们的人均 GDP 越来越高时发生变化，当大家发现与其雇 10 个人，不如让一个人闲下来，冷静下来，抽象一下更划算时，情况就会改变。有个很好的比喻，他说只要看中国什么时候洗碗机普及了，就说明人均 GDP 上去了，因为总有人算账，觉得让老婆洗碗比用洗碗机便宜。只有当洗碗机比人工洗碗更划算时，我们才会更愿意使用机器。想想大公司里那些年薪五六十万、七八十万的程序员，他们在做一些非常细节、具体的小优化，比如一个页面分给三个人，这三个人写了 10 年，这是真的。有什么必要把这三个才华横溢的年轻人限制在一个页面上呢？还是因为页面优化和人力成本差不多，差不多 1000 个页面，就分配 500 个程序员，每人两个；或者两个人一个团队，分四个页面。我觉得核心还是行业从业者应该提高要求，让工作更有挑战性，有更多的事情可做，这是一种被动提高的方法，主动提高我觉得挺难的。

黄东旭：我每年都会回头看团队的效率，特别关注这个指标，即多少人能干出多少事。对我们这样的公司来说，大部分成本是人力成本，而人力成本里绝大多数是程序员。所以一个优秀的程序员，他产生的影响一定比很多人要大。我在做事时，倾向于不轻易说“给你 10 个人去做”。因为一旦给团队说 10 个人去做，团队就不思考了。加人是最简单的动作。有时为了防止大家陷入思考惰性，我会故意提出一些看似疯狂的要求，比如让系统性能提升 100 倍，成本下降 1000 倍。如果目标只是让性能提升 10%，大家就不会去思考和创新，因为 10%的小修小补很容易实现。但如果目标是优化 1000 倍，虽然你自己心里得先有可行性验证，但不能直接告诉团队答案，因为思考过程也是达成共识的过程。总之，优秀的程序员通过自己的思考，产生的影响是非线性的，一定要用好这种能力。

从刚才聊的宏观层面，如思考方式、抽象能力，单从程序员个人发展角度看，如何锻炼这些能力呢？我的经验是，程序员不要自己乱思考。世界上很多好东西已经发明出来了，比如 Unix 等，人家已经做出来了，背后的思考成果和过程都以博客、文章、访谈等形式存在。我的建议是，动手前先多看经典的东西，多思考，写代码并非关键动作。我会花很多时间看一些老东西，如 Unix、Plan9 等漂亮的设计，这个过程也是学习过程，思考人家为什么要这么做。

每天时间被榨干，国内开发者该如何自我提升？

马驰：很多创新都是在资源受限的情况下被迫发生的。以前我在国内华为做程序员，大家都了解华为的工作文化。后来跳槽到北欧公司，对比非常明显。在北欧，不可能像华为那样投入大量人力，比如给你 100 个人或 50 个专家，这种情况是没有的。北欧公司在做同样的事情时，更多地借助外部工具，大量使用工具来提高单个程序员的效率，程序员做的无用功也更少，所以总体效率并不比国内差，甚至从长期来看速度可能会更快一些，因为浪费率非常低。举个直观的例子，在国内我们也会用代码检查工具，工具检查后会给出一个 Excel 表，程序员就得拿着这个表一行一行对照。这项工作可能占工作量的 80%，真正编程的时间很少，大部分时间都花在了一些莫名其妙的事情上。但当我进入北欧公司后，发现那里的工具非常尊重用户时间，不会让用户在 Excel 里给 1000 行打勾，而是尽量提高信噪比。这导致了一个现象，同样是互联网程序员或基础软件的使用者、开发者，北欧同行的生活质量比中国同行要高很多。但从技能上来说，我不觉得北欧程序员就比中国程序员强，甚至我觉得中国天才程序员的比例可能会更高一些。

现在来探讨一个具体问题。对于刚毕业的年轻人，如果他们也想成为像你们一样的顶尖程序员，能从你们身上学到什么呢？他们肯定无法直接复制你们的经验，那么他们应该从哪里学习技术？看经典固然重要，但能在微信公众号上看到经典内容吗？另外，如果他们想去做市场营销，去改变用户的认知，又该如何培养这种能力呢？

黄东旭：微信公众号上肯定无法让你看到真正的经典，那上面的内容大多很表面。因为这世界上所有不花努力、茶余饭后花 10 分钟就能获得的东西，一定不是好东西，也不会让你有实质性的收获。比如看微信公众号，你能因此变成好的乐器演奏者或钢琴家吗？显然不能。所以，我觉得有两点很重要。第一，要去找到经典，从历史入手，追溯到最根源、最接近经典源头的地方，看第一手资料。不一定非要看具体代码，我以前就犯过这个错误，初中、高中时对 Linux 很感兴趣，一上来就看源码，但感觉没什么用，当时虽然看起来很努力，最后却没什么收获，看过就忘了。反而是去看一些访谈，了解设计思想、作者背后设计系统的哲学，先理解这些，再深入细节，这才是看经典的好方式。

第二，即使你理解了系统为何精妙、设计为何出色、经典为何是经典，也还不够，关键在于实践。实践部分其实更重要，就像成为钢琴家必须练琴一样。前面听音乐、了解好东西是在培养品位，不能只听低俗音乐，要听经典，培养审美。然后通过练习，让手形成肌肉记忆。我觉得知行合一，把这两者结合起来是比较好的。以前我和很多年轻人交流，他们说平时天天 996，没时间干别的。但我认为，现在大环境变差了，996 拿的钱也有限，不如趁这时候多提升自己，把心态放平，这也不耽误挣钱。

李令辉：这个问题确实挺难回答的。东旭的观点我完全认同，他对经典的欣赏很有见地，比如 Plan 9 我也看过一些。不过，我们俩是殊途同归。我觉得他像个具有古典浪漫主义的艺术家气质的程序员，会从经典出发去实践。而我恰恰相反，我是个实用主义者，我所学的所有技术都是因为别人付钱让我去做项目。我从不免费学习知识或做项目。所以，我的判断完全不是从美感或品位出发的，在我看来，品位就是用最低的成本赚最多的钱。如果一个设计不能让我后续用最低成本维护、用最少时间达到效果并赚到钱，那它就不是好设计。

我当 CTO 多年，带过很多程序员，他们写的有些代码虽然在形式上看起来很完美，变量名、函数名起得很漂亮，注释位置也很讲究，但从实用角度来看，这些代码可能存在很大问题。因为它们没有从实际运行、维护以及最终效果等角度去考虑，所以在我看来，这样的代码并不好，甚至可以说是糟糕的。毕竟我们的代码最终是要运行的，要编译出来、解释执行，还要方便别人维护。如果只注重表面的美观而忽视了实用性，那么这种所谓的“美”只是主观的，并不符合业界的实际需求和标准。

在我看来，什么是品味？我从 Linus Torvalds 的观点说起。虽然我不太喜欢他的品味，但他讲的有道理。在庞大的 Linux kernel 项目中，保持简洁的代码，不搞魔法，用基础的 C 语言而非高级语言，是完全正确的。这样能有效维持项目的简单直白和可维护性，也不易被黑客埋后门。但这换到其他项目未必适用。很多程序员讲品味时，会引用 Linus Torvalds 的观点，但 Linus Torvalds 也只是在 Linux kernel 中如此。所以，我认为所谓品味，你应该问自己：解决这个问题该用什么方法最优雅？这包括几方面考虑：一是你面临的脑力负担，需不需要了解全貌才能解决；二是你要承担多大风险，作为工程师，首先要考虑的是项目会不会因你的选择而失败；三是收益。

不同项目的品味是不一样的，但核心是，如果你不能量化为什么做这个选择，那这个选择很可能是人云亦云。中国人其实很谦卑，我面试时喜欢问程序员都看什么技术文章和博客。如果他列举超过 3 个，我就不太想要；超过 10 个，我觉得这人肯定有问题。因为中文媒体没什么可读的，有那么多时间看中文媒体，不如去干别的。这也说明他品位差，看不出哪些是垃圾。更可怕的是，他很可能被这些垃圾影响。我最害怕的是，一些程序员在项目讨论中搬出大名词，却不知道这些人的真实水平。你放着权威的教材不看，去看中文博客，如果你要相信权威，就找最权威的。东旭读经典的做法是对的，因为经典被那么多人筛选过，你获得营养的概率远高于垃圾，时间不会白费，比订阅一些不靠谱的博客强多了。

黄东旭：我觉得品位这种事，最终体现在你做选择时。作为一名 CTO 或资深程序员，设计众多系统，每时每刻都在做决定，比如这个接口设计成什么样，或者这个地方要不要抽象成一个模块。品位就是在这些决定中的一种行为准则。你会觉得某个地方需要这么设计接口，虽然当下看不到收益，但相信未来你会感谢自己当初的决定。

有意思的是，现在我回头去看 PingCAP 系统，至少是我参与决策的那些部分，发现大多数正确的决定在当时看起来都非常反直觉。如果当时按照那个环境下所谓的大 V 或主流设计方案去做，最后回头看你会庆幸自己没听那些微信公众号或主流人士的说法。尤其是当你的组织变大后，作为技术掌舵人或决策者，你做出反直觉的决定，就意味着底下的人会问为什么要这么做，眼前的利益明明应该这么做，为什么不做呢？所以我自己在做重大决定时，第一个倾向是能不做就不做，能晚点做就晚点做，保持系统的简洁，也就是所谓的品味。作为古典程序员流派，我更倾向于以简单为美。

“把问题解决好，你就厉害了”

马驰：作为仍在一线写代码或看代码的 CTO，我想问一个比较尖锐的问题。国内很多高级技术人才，如高 P、大 V 或技术专家，他们早已不再从事一线工作，主要转向管理岗位，但仍以技术专家的身份去指导年轻人。我想知道，你们觉得自己和他们最大的区别在哪里？在对外输出方面，你们有什么不同？如果年轻人想要超越你们，他们应该怎么做呢？

黄东旭：程序员并没有绝对的优秀与否之分，评价标准并非线性。写代码比我快一秒钟，或者接口设计比我好一点点，都不能简单判定谁更出色。不存在这样一个明确的标准，每个人都可以从他人身上学到东西。如果真有值得学习之处，交流其实更为重要，而不是纠结于谁更优秀。这涉及到自我认知的问题，我建议就是放弃所有这种自我优越感，每个人都能从对方身上学到东西。不用总想着超越，没有什么超越不超越的。若要谈超越，我觉得现在的年轻人学习环境比我们当年学计算机时好太多了，但这也可能带来选择焦虑。当信息过多时，反而容易让人失焦，这或许是一个挑战。

李令辉：我给他的第一个建议是别当程序员了，因为程序员很可能是末代职业，现在加入这个行业并不是一个很好的选择。第二个建议是我自己也可能要转行了，因为随着行业发展，“打不过就加入”似乎成了常态。我认为“超越”这个词用得不好。这是因为我在中国参加技术大会听了几年之后，后来不太愿意参加了。我发现大家讲的内容都类似，比如在前端领域，四场演讲中有三场都是关于 React 的四种场景应用，其中 80%的内容都是重复的。我觉得大家没必要都讲一样的东西，一场就够了，或者大家事先沟通一下。后来我当了演讲人，发现大家还会对稿，这就更夸张了，难道没发现和别人讲的内容一样吗？既然一样，为什么还要重复说呢？

我觉得程序员这个职业和传统职业最大的不同在于，我们不需要做前人做过的工作。传统工作比如做面，你做不到别人做的面，所以你要不断练习，做到接近那碗面的水平，才能成为好厨师。但程序员不是这样，别人把一个库放到 GitHub 上，你拉下来就能用。TiDB 开源了，你直接用就好了，何必换种语言再写一遍呢？大厂最喜欢做这种事，他们喜欢把别人的东西换种语言再写一遍，然后证明自己更厉害，评完级就把项目扔掉。我觉得这是考核机制的问题，一个人把别人做过的事再做一遍，这没什么了不起，甚至在这个行业是可耻的。如果所有人都重复做一件事，我们就不会有现在的计算机科学和互联网。我们是在前人的肩膀上再走一步，才形成了现在的巨塔。Google 那么厉害，它重写 Nginx 了吗？它做的 GFS、BigTable 等都是以前世界上没有的东西，它需要这些东西。至少一开始，Google 的初心不是为了考试。我觉得不存在超越，你可以做最好的自己。看看世界上需要什么，有什么问题需要解决，把问题解决好，你就厉害了。你不需要和任何人比较，你就是最厉害的。

我们应该庆幸现在的年轻人比我们那时候卷多了。比如东旭他们刚创业时，用 Rust 写的 Raft 应该是市场上的第一家。现在你知道市场上有多少家吗？大厂几乎人均一套 Raft。有什么必要每个年轻人都写一遍？写完了又怎么样？也没有发明 Raft。为什么要把别人的工作再做一遍呢？如果你觉得这就是一种超越，那我觉得你永远超越不了，这就是最大的问题。

在我之前两三年，经济还没这么差的时候，我面试了很多大厂的年轻人，人人都擅长 Raft，每个人都精通。我不知道我们为什么需要这么多精通的人，硅谷可能都没有这么多精通的人。Google 也就一个组在做这个事，Meta 也是一个组在做，而且那些组也不是专门做这个事的，我觉得没必要这样。

除了 AI，还有哪些技术值得关注

马驰：回到年轻人的视角，如果他们想做一些有趣的东西，肯定需要利用一些新技术和最近的技术进展。在 2025 年，会有哪些新技术能够帮助年轻人更好地解决一些旧问题，提出新的方案呢？我们知道 AI 肯定是其中之一。除了 AI，还有其他一些技术也值得关注，比如 Rust 语言和云原生技术。这些技术能否给年轻人一些探索的方向呢？

黄东旭：我觉得我做很多事情的出发点，不仅仅是公司业务上的探索，更多的是因为有趣，或者是因为我自己需要。比如我现在的助理不够智能，我想用人工智能来整理我的日历、邮件和个人数据。这可能看起来是一个有趣的挑战，或者是我自己需要的东西。在做的过程中，我至少会倾向使用以前没用过的那些技术。

因为公司大了，我现在不需要亲自写代码赚钱了。现在我写的代码大多是框架型的，让团队成员把它重构为可用于生产的东西。虽然角色有所变化，但我写代码的核心依然是尝试使用以前没用过的技术和架构。我学习和做事的方式，不是看技术是否过时或新颖，而是看这个技术本身是否有趣，我能从中学到什么，或者最简单的就是觉得这东西很酷，能让这个周末过得开心。大概就是这样，不要太功利心重。当然，这可能也是作为创始人的一个特权。比如我特别不喜欢管理团队，作为创始人，我可以把这些日常管理事务交给我们的副总裁，我则专注于技术方面。所以还是要相信团队和分工。

马驰：因为东旭现在不需要面试了，但是作为要面试的年轻人，令辉老师有哪些建议给他们呢？

李令辉：在面试这个问题上，我始终秉持着初心，我是一个实用主义程序员。我的第一个建议其实和东旭有点相似，那就是跟着兴趣走。人活几十年，社会上现在也没到饿肚子的地步，尤其在咱们国家，吃饭是不用担心的。所以，在这个前提下，没必要逼着自己做不喜欢的事。我觉得这是最重要的，因为你不喜欢的事，很可能你不擅长，或者这件事本身就有问题。不喜欢一定是有原因的，要么违反你的人性，要么违反你的道德。不做自己不感兴趣的事本身就是一个加分项，你会更有意愿去钻研，不会觉得累。比如我过去三四年，每天工作十四五个小时很常见，虽然赚钱也不多，但核心是开心，因为做了自己感兴趣的事，就不会觉得累。

第二个建议是，我也面试过很多人，曾帮大厂主持过校招。记得有个年轻人过来跟我说：“面试官，我有想法了，可以吗？”我反问他：“你觉得我们公司缺想法吗？我们公司领导们想法多得很，缺的是干活的人。”我觉得年轻人不要太好高骛远，第一件事是把手头的问题解决好。你对技术感兴趣没问题，对什么感兴趣都可以。倒退 30 年，那些获得图灵奖的人做的事也是非主流的。科学这东西谁知道呢？你感兴趣什么就去做什么，任何感兴趣的事都值得投入时间。人生就是用来浪费的，花在自己感兴趣的事上就结束了，没关系。至于哪个东西能中彩票，这个不知道，知道了也没用。将来我们知道搬砖特别挣钱，但身体又搬不了。

马驰改变了我的一个观点。我以前觉得抬杠很没意义，虽然我自己以前也爱抬杠，后来反思觉得挺浪费时间，就不怎么抬了。但后来我发现抬杠有两个好处：一是去魅。你不抬杠，容易在我们这个文化体系里把位高权重人的话奉为圭臬，觉得他说什么都是对的。其实你抬抬杠，会发现没人总是对的。在这个过程中，你能了解对方是怎么想的，想想这个想法对不对。如果这个人连思考过程都没有，就是拍脑袋，你不用听了。抬杠的过程有助于去魅，并且强迫自己找证据、了解真相。拍人马屁时你不需要时间，只要付出点尊严就行，但抬杠不一样，你不学习就不能抬杠。敢于抬杠是一个挑战权威的过程，并且强迫自己学习。对很多想从事真正有价值事情的人来说，这是有意义的。无论是创业还是做科研，其实都是挑战别人的共识。没有跟一万个人抬杠的勇气和决心，很难做成事。无论做什么创新的事，都是这样。

我记得当时有很多自媒体说中国有多少数据库公司、软件公司。他们没去看国外的情况，只是看到国外成功的几个，就觉得国内的不行。我做过竞品调研后才知道世界上有多少奇奇怪怪的数据库。数据库真的很多，只有足够多才能产生好的。如果大家都做一样的，那确实没意义。但如果大家都做不一样的，剩下的那个可能就是好的。所以，年轻人要想办法做和别人不一样的那个人，无论是做人还是做事。别人都做得那么好了，你还有什么希望？你要做点自己感兴趣，觉得还没人好好做的事。

黄东旭：我觉得“去魅”这件事在程序员或软件开发行业里特别重要。老实说，编程本质上是个手艺活。编程语言其实没那么了不起，无非就是那几个关键字。程序这东西，你写多了，自然就熟练了，大家水平也差不多。所以，没必要因为谁说过什么就觉得他特别厉害。这种盲目崇拜权威的做法其实不太好。

我也不是完全反对抬杠这件事。抬杠更多是一种心态。现在我年纪大了，有时候会说“你说得都对”，但心里其实会想一遍抬杠的过程。这种内心的质疑很重要。我回想一下自己，编程能力最强、精力最充沛、头脑最开放的时候大概是在初中和高中。那时候我学编程比较早，正好处于叛逆期，又赶上了开源运动的浪潮。90 年代中后期的开源社区，大家的共同“敌人”是微软，一提到微软大家都嗤之以鼻。大家都觉得自己是民主战士，这种氛围让我在各种论坛里很活跃，也让我对权威有了更多的质疑。但后来我发现，真正重要的不是怼天怼地，而是完成“去魅”之后，能够发自内心地欣赏曾经的“敌人”做得好的地方。比如以前我觉得微软的东西都不好，但后来才发现，微软的 IOCP（输入/输出完成端口）在并发和异步处理方面做得非常好。这就是我想说的最后一个建议：当你完成内心的质疑和“去魅”之后，能够真正欣赏对手的优点，这就是一种成功。放弃自己的自我优越感，你会发现无论是朋友还是曾经的“敌人”，都有值得学习的地方。

马驰：我觉得在很多领域，我抬杠都能抬胜，但这并不是因为我经验丰富或能力超强。我觉得有一点特别重要，尤其是在中文圈子——就是要和国际上最先进的技术和社区保持接触。开源社区就是一个很好的例子，它不分国籍，是世界上最前沿的圈子。如果你能融入这个圈子，就能站在巨人的肩膀上。当你再去看一些封闭行业里的所谓权威、老师傅或大 V 时，就会发现他们其实已经和时代脱节了十几年甚至几十年。

李令辉：对于年轻人的焦虑问题，我可能不知道具体该做什么，但我清楚不该做什么。首先，不用再花太多时间去研究传统的 CRUD 架构。一方面，云计算的发展导致存算分离，这一趋势将带来巨大变化。我坚信未来业务代码会全部运行在这种分离架构上。大约在 2020 年，我在飞书群里和人争论过这件事，甚至愿意赌上 10 万美金。虽然目前还没完全实现，但我相信这只是时间问题，因为网络发展实在太快了。旧时代的经验可能反而会成为束缚，所以不要再去研究那些所谓的“企业 Java 架构”，那些东西已经过时了。

其次，传统软件工程在未来也会因 AI 的加持而发生重大变化。过去，软件工程是在全人工条件下保证可靠性，但我一直是这套流程的反对者，尤其是反对其中 20%~30%的教条主义，比如严格的测试覆盖。我觉得有些地方没必要那么严格。虽然我反对这些，但我仍然接受并使用了 70%以上的内容。我发现，代码工具虽然看起来很方便，比如自动生成代码的功能，但可能会带来很多问题，让我陷入无尽的 bug 排查中。所以，我建议大家谨慎对待这些工具。总之，如果你擅长的都是那些特别边缘的技术或经验，那么在未来一两年内，这些可能就会被完全替代，变得毫无价值。

黄东旭：现在很多工具可以自动生成代码，比如 Cursor，它在局部生成代码可能还算可以，但如果一次性生成几百行代码，我觉得这种做法完全不可靠。现在很多人还在鼓吹 Coding Agent 之类的东西，但在我看来，除非你只是开发一些简单的系统，比如食堂管理系统，或者做一些前端的简单功能，这些工具或许还能用。但如果指望它们能替代一个优秀的工程师，那我觉得还差得很远。

说到学习建议，我还是觉得要回归一些万变不离其宗的基础知识。比如现在大家都在讨论 Serverless、Lambda，包括我们自己也在用，TiDB 的云服务也很快会完全运行在 Lambda 架构上。但你会发现，很多基础的东西其实并没有变。比如，一个系统的性能瓶颈在哪里？吞吐量和延迟受什么影响？在这个快速变化的时代，我对年轻程序员的期望是不要丢掉基本功。举个简单的例子，最近大家都在说云原生对象存储，S3 是新的磁盘。很多年轻人看到这个结论，就觉得 S3 很厉害，是新的存储方式。但如果你真正去设计系统，会发现当 S3 遇到瓶颈时该怎么办？S3 本身也是一个大型的分布式系统，可能需要扩容。你不一定非要自己做一个 S3，但你得了解这个系统是怎么工作的。所以在这个日新月异的时代，我还是要建议大家去看经典的东西，这些才是根本。

马驰：我想再提一个问题，眼界是不是也很重要？我觉得程序员其实不应该仅仅追求成为中国最优秀的人，从一开始就应该立志成为全世界最优秀的人。我们的年轻人应该一开始就应该朝着“我要做到全世界第一”努力，而不是“中国第一”，因为“中国第一”可能只是全世界第 100 个。我也注意到，很多年轻人其实受限于语言、文化和网络接触的限制，在接触世界一流技术时有很多障碍。在这方面，你们有什么具体的建议吗？

黄东旭：我觉得这个问题其实很明确：如果不会英语，那就去学。现在全球化是大趋势，英语不仅是语言，更是一种思维方式，尤其是技术领域，它已经成为了全球交流的通用语言。如果你想进步，就必须克服语言障碍，融入全球化的交流中。中国年轻开发者确实需要提升眼界。有一个简单的方法就是多看像 Hacker News 这样的国际知名技术社区，并积极参与其中的讨论。

国内外开发者之间的认知差异

马驰：东旭，你们公司是一个国际化公司，在美国、新加坡和中国都有开发者。那你们有没有注意到，这些不同文化背景的程序员会有一些比较明显的区别呢？

黄东旭：我觉得不同文化背景的程序员确实存在一些明显区别。比如在美国，我发现程序员们会花更多时间去思考问题，他们在产品设计、宏观规划方面表现得更好，通常会在想清楚之后才动手。这是美国程序员的一个好习惯，美国程序员在产品设计和端到端体验驱动做事方面，比中国程序员做得更好。

而中国的那些优秀的程序员，编码速度非常快，但很多时候会出现返工的情况。比如做到一半发现方向不对，需要推倒重来。这是一个很有意思的现象。最近我跟很多国内外的同事做一对一交流，发现中国同事往往会直接跳到产品缺什么功能、某个地方要怎么改这种很具体的事情上，跳过了思考过程。相比之下，海外的高级工程师在面对同样的事情时，思考顺序是不一样的，他们会从为什么要做这件事、路径是什么、资源如何分配，最后才得出结论。简单来说，思维方式的不同是我体感上最大的区别。

我发现国内很难找到好的技术软件产品经理。之前国内有一些说法“人人都是产品经理”，“人人又都不是产品经理”。这两年我在做基础软件和产品化的工作，发现这是一个非常专业的工作，有很多方法论值得认真对待。但在基础软件或云产品领域，中国确实缺乏优秀的产品经理。

李令辉：我曾经做过一个无代码（No Code）项目，当时我们在招聘产品经理时，找了一些曾在无代码平台上实施过项目的人来面试。当时我有个比喻：这就好比把一个手动挡汽车司机找来开无人驾驶汽车，结果他天天问离合器在哪里，没有离合器怎么开车？这就是问题所在——最终用户并不一定能成为好的产品经理。要成为一名优秀的产品经理，需要非常有悟性的用户，最好是那些对整个产业链上下游都有深入了解的人，或者说是“天才”。毕竟，第一个产品往往是天才创造的，他们才有可能胜任产品经理的角色。

我也特别反感“人人都是产品经理”这种说法。我面试过的产品经理至少有几百人。因为在上次创业时，我主要负责产品和技术，发现很多时候是产品拖了技术的后腿。所以我们在招聘产品经理时，发现了一个现象：在互联网最火的时候，全北京能学会编程的人都去当程序员了，而那些学不会编程的人则都去当产品经理了。

马驰：我观察到在云计算和技术软件领域，很多产品经理有一种“低幼化”的倾向。他们会把一些很严肃的生产力工具，比如数据库、操作系统或对象存储，设计得过于可爱、甚至做一些布偶。这其实是一种非常独特的中国现象。在欧美，这种情况很少见到。我认为这种做法其实显得很不专业。

黄东旭：在美国，一些基础软件创业公司，尤其是近几年的小公司，也出现了类似的“低幼化”倾向，这其实随着“开发者关系”岗位的兴起而逐渐显现。你会发现，这些公司大多处于早期阶段，可能只有三五个人。他们这么做，一方面是为了招聘，因为这个群体大多是年轻人，公司需要打造一个酷炫的形象。但你会发现，这些公司一旦发展到一定规模，有了企业客户，他们的形象就一定会向更严肃的方向转变。举个例子，大家都知道的小强数据库（CockroachDB），其实有不少企业客户因为名字的问题而不喜欢它。当然，他们的 CEO 个性也比较强，但我个人认为，如果面向企业客户或做严肃的基础软件，还是应该更严肃一些。

国内的情况又有所不同。国内所谓的运营人员，我觉得很多时候是因为自己没有想清楚，就去参考海外比较火的开发者关系是怎么做的，然后无脑地照搬过来。因为大公司预算多，老板也愿意花钱，而花钱做事总是最容易的。比如搞个布偶之类的，又是花钱方式中最简单的一种。所以，归根结底还是缺乏思考。如果各个行业都处于互相内卷、不思考的状态，就会卷到一些稀奇古怪的方向上去。

李令辉：发公仔至少有两个好处。首先，它好歹是有用的，毕竟有些事情更没用。其次，中国作为生产大国，是公仔的原产地，公仔的成本比美国便宜多了。在北欧发公仔，成本至少要乘以 20，而在中国发公仔几乎是白送，几乎没有成本。比如阿里和腾讯每年都要做很多公仔，可能根本不用加预算，直接拿其他部门发剩的公仔来发，就能完成一个 KPI，这不挺好的吗？

我觉得运营和产品营销手段不存在唯一正确的方式。很多公司做完之后，别人怎么做我们就怎么做。比如开源，前几个靠开源起家的公司对微软来说也是“大逆不道”，微软当时觉得这些人靠免费倾销，简直不要脸。但实际上，只要有效就行。我倒觉得，只要有效就 OK，关键是无效。所以，无效才是原罪。

我参加过很多大会，也被发过很多公仔，甚至曾经拥有全中国所有互联网公司的公仔。但公仔和公仔也不一样。如果公仔做得好看，放在家里确实会让人天天看到，对公司的印象也会加深。从这个角度看，公仔的成本可能比在分众传媒打广告更划算。我觉得更好的推广是做包。你看程序员们都背什么包？发包就是活广告。我觉得中国公司在运营上确实有一些独到之处，我们重新发明了一些外国人觉得无效，但我们觉得有效的方法。比如“砍一刀”，把美国人都搞晕了。

我觉得核心还是产品本身的问题。如果产品不好，怎么卖都不行。你不能怪营销不行，而是产品本身没做好。但如果产品真的很好，你也不知道是产品好还是营销厉害。比如当年 ChatGPT 刚出来的时候，一用就知道这是好东西，谁用谁知道，甚至有人愿意花钱去淘宝买账号，每个月多交钱去用。如果产品不好，怎么营销都没用。但如果产品很好，怎么卖都能找到办法。现在的问题是，老板给你一个烂产品，你用尽所有办法都卖不动，那该怎么办？最后发现送公仔可能还算便宜的。

我也看到很多中国软件公司的困境，比如花 5 美金买一个 GitHub Star，这种事到底图什么呢？核心还是产品不够好，需求不够刚性，产品不够核心。对我们所有创业者来说，创业者首先是个产品经理，产品到底给谁用，为什么用户要用，这才是关键。