當(dāng)AI能夠以百倍于頂尖開發(fā)者的速度生成代碼，將會給未來科技產(chǎn)業(yè)帶來哪些底層邏輯的變革？本期《源知源味》深入這一主題進(jìn)行叩問，并進(jìn)一步圍繞以下議題展開：

• 在大模型的浪潮中，開源的價值非但沒有消減，反而經(jīng)歷著深刻的重塑與強化——AI如何從“聰明的學(xué)徒”演進(jìn)為開源社區(qū)的新成員？又如何讓“碼盲”成為新的開發(fā)者力量，從而顛覆傳統(tǒng)的軟件工程范式？

• 一場略帶哲學(xué)本源的思考也行將展開：在去中心化的開源世界，中心化的商業(yè)節(jié)點藏于何處？

• 當(dāng)面對已筑起高墻的CUDA生態(tài)，CANN又該如何突圍？

從理論洞察延伸至實踐路徑，本期嘉賓MOXIN社區(qū)contributor Yue chen、SecondState創(chuàng)始人Michael Yuan、CSDN創(chuàng)始人&董事長蔣濤將展開他們的思考。

開源代碼倉在AI時代的價值重塑

當(dāng)前，AI生成代碼日漸普及，這很容易催生出一個普遍問題：“開源代碼倉庫是否還有意義”？在這個問題上，達(dá)成的

深層共識是：代碼倉庫與開源社區(qū)的價值不僅沒有減弱，反而正被重新定義和強化。

華為首席開源聯(lián)絡(luò)官任旭東：當(dāng)下，AI與開源迎來深度交融的拐點，在開源的加持下，未來的AGI生成代碼會非常方便，那么各位認(rèn)為開源代碼倉還有沒有意義？

Yue chen：代碼倉實際上更重要了。雖然AI的生成速度可能比人快上百倍，但它也非常容易出錯，需要人來篩選、驗證和回滾，管理這些問題的成本其實不低。

對資深程序員來說，AI就像個聰明又聽話的學(xué)徒，能把寫代碼、文檔，以及做測試這些占80%比重的體力活接過去，讓人能集中在剩下20%真正有創(chuàng)造性的部分，比如對業(yè)務(wù)的理解、架構(gòu)設(shè)計這類AI還不擅長的領(lǐng)域。

實際上，AI現(xiàn)在就像膠水兒，起到粘合作用，真要構(gòu)建可靠、可復(fù)用的大型系統(tǒng)，底層設(shè)計和核心邏輯還是得靠人。所以，軟件的第一性原理還是存在的。

Michael Yuan：我接著Yue老師的話說，個人認(rèn)為AI現(xiàn)在越來越被當(dāng)成人，正在成為代碼社區(qū)的新成員。它寫代碼很少from scratch（從零開始），而是像人一樣需要參考現(xiàn)有代碼。比如，我們讓AI把一個Python項目轉(zhuǎn)寫成Rust，它必須先學(xué)習(xí)Python的源碼。

這說明AI對代碼的支持有兩種：一是通用的支持；二是更重要的、針對具體項目的支持——這恰恰需要從開源社區(qū)中獲取。AI越深入?yún)⑴c具體業(yè)務(wù)，就越離不開開源社區(qū)提供的支持。

任旭東：Michael，你提的這個概念很好。我們以前總認(rèn)為只有人組成的才叫社區(qū)，你現(xiàn)在擴展了它：對于很多Agent或者說Multi-Agent，它們也能組成一個社區(qū)。

“碼盲”成為程序員，智能研發(fā)或?qū)⑷〈鷤鹘y(tǒng)模式

在過去，非專業(yè)人士幾乎無法通過編程實現(xiàn)產(chǎn)品需求。而如今，AI的模塊化應(yīng)用正使“人人都是程序員”逐漸成為現(xiàn)實，并由此催生出高度個性化的需求與實現(xiàn)方式。那么，未來的軟件開發(fā)底層體系又將如何重構(gòu)？

任旭東：蔣總，你常說CSDN要服務(wù)上億開發(fā)者。在AI時代，開發(fā)者群體和開發(fā)模式你覺得會發(fā)生什么變化？為了實現(xiàn)這個愿景，整個軟件開發(fā)的工具和模式又需要怎樣被重新定義？

蔣濤：我們所說的“1億開發(fā)者”從何而來？核心在于AI將會讓很多“碼盲”轉(zhuǎn)變?yōu)槌绦騿T。什么是“碼盲”呢？就是那些過去即便有個性化需求，卻自己沒法用代碼實現(xiàn)的人。比如，在用Photoshop時，如果我不想用方框裁剪而想用橢圓形，這種獨特的審美需求在過去要么無法實現(xiàn)，要么需要花費天價來請程序員定制。

但現(xiàn)在情況不同了，用AI來實現(xiàn)這種需求可能只需要200塊，甚至每個人自己都能通過AI來完成。這就催生了一個全新的“開發(fā)者群體”，他們原本是“碼盲”，現(xiàn)在卻能親手實現(xiàn)海量新型、一次性或高度個性化的應(yīng)用。

這也意味著整個軟件開發(fā)的底層體系需要被重構(gòu)：面向大模型，怎么給它提供原料和工具。就像當(dāng)年JavaScript的出現(xiàn)一樣，現(xiàn)在需要主動為AI時代設(shè)計全新的開源生態(tài)、編程語言和工具。不能依賴偶然，比如某個程序員個人的品味決定了AI的產(chǎn)出風(fēng)格，而是要系統(tǒng)地構(gòu)建一套面向大模型的智能研發(fā)新范式，未來可能會出現(xiàn)大模型之下的編程模式——智能研發(fā)，軟件開發(fā)工程在大模型時代將被徹底重新定義。

在去中心化的開源世界里，找到中心化的商業(yè)節(jié)點

開源是去中心化的，但是商業(yè)價值往往需要通過中心化的邏輯來產(chǎn)出。那么，如何能夠在去中心化的開源中挖掘出中心化的商業(yè)機會？另一方面，“AI工廠化”是否會成為未來的趨勢？在“個性化”和“one size fits all”之間，將會呈現(xiàn)怎樣的趨勢？

任旭東：我們看過去開源的兩代人，從Richard Stallman的自由軟件協(xié)議，到林納斯，后者不僅創(chuàng)造了Linux更發(fā)明了Git。雖然是Linux產(chǎn)生了更大的影響力，但我們之前在香港和他聊的時候，他本人表示更自豪的貢獻(xiàn)是Git。然而，Git中的開發(fā)者自身很少有從中獲得收益的。那么，在去中心化的開源世界里，是否蘊含著新的、未被發(fā)掘的中心化商業(yè)機會？

Yue chen：我很想做個類比，GitHub其實當(dāng)年叫Social Coding，它本質(zhì)上是一個程序員的社交網(wǎng)站，初衷是模仿Facebook做社交編程。這種社交創(chuàng)作屬性有點類似于YouTube，但和YouTube相比，它的創(chuàng)作者變現(xiàn)模式發(fā)展得很不成熟。比如，YouTube有通過收費頻道、廣告等獲得豐厚收入的大UP主，而GitHub上的開發(fā)者大多只能獲得“打賞一杯啤酒”這樣的微薄收益，主要的價值還是被平臺獲取。當(dāng)然，這背后既有支付等基礎(chǔ)設(shè)施不完善的原因，也因為GitHub社區(qū)自身濃厚的理想主義色彩，導(dǎo)致其商業(yè)化進(jìn)程緩慢且薄弱。

任旭東：你說的這點很好，就是YouTube，或者是像抖音、B站這些平臺能夠讓優(yōu)質(zhì)視頻產(chǎn)出者得到回報。

Michael Yuan：程序員在GitHub這類平臺上直接變現(xiàn)確實困難，因為愿意付費的通常是來招人的公司，而非為代碼付費。但這里揭示了一個更本質(zhì)的商業(yè)規(guī)律：Git本身是去中心化的，而GitHub的成功恰恰在于它在這個去中心化的系統(tǒng)里，找到了一個充當(dāng)“中心化節(jié)點”的機會——即成為所有人協(xié)作的中心。

所以，我覺得有一個非常重要的發(fā)展趨勢，那就是：真正能創(chuàng)造巨大商業(yè)價值的，往往不是在推行純粹的去中心化，而是能在去中心化的浪潮中，敏銳地發(fā)現(xiàn)并構(gòu)建出新的中心化樞紐，就像區(qū)塊鏈中的交易所一樣。去中心化是底層趨勢，而成功的關(guān)鍵在于找到其中不可或缺的中心化節(jié)點。

任旭東：為什么過去一個個技術(shù)走向千行百業(yè)的時候，都催生出了流水線作業(yè)。未來AI是否也會走向工廠化趨勢？我們能否在開源社區(qū)找到更現(xiàn)實的意義？

Michael Yuan：“AI的工廠化”這點確實有不少人提過，比如，英偉達(dá)也提出了算力工廠。工廠化的意思是生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，但AI技術(shù)的真正潛力在于滿足高度個性化的需求，而不是提供one size fits all的標(biāo)品。我認(rèn)為未來的趨勢還是走向去中心化。每個人都可以在通用算力底座之上，利用開源模型構(gòu)建屬于自己的、具備獨特知識和能力的AI，最終生產(chǎn)出自己想要的東西。

任旭東：我很同意，工業(yè)化確實壓制了個性化需求，反而是在農(nóng)業(yè)時代還更具個性化，比如還有裁縫能量體裁衣。

Yue chen：云計算當(dāng)年被提出的時候就是被當(dāng)作公用事業(yè)，但它本質(zhì)上還是需要寫代碼的人機交互。而AI是真正的交互革命——從寫代碼變成直接說話，讓每個人都能進(jìn)行創(chuàng)作和解決問題。但這帶來了算力的巨大消耗，現(xiàn)在硅谷的VC（風(fēng)險投資商）甚至用消耗的token量來衡量公司的AI能力。

蔣濤：我覺得需要一個演進(jìn)的過程，短期來看，會涌現(xiàn)大量1到10人的小公司，把過去千篇一律的軟件服務(wù)做得高度個性化；長期來看的話，大模型會像電力一樣成為國家基礎(chǔ)資源——當(dāng)算力需要動用上千萬臺卡時，這種能力肯定會是國家來掌控，不可能留在私人企業(yè)手中。

開源讓開發(fā)者成為“設(shè)計師”

做好開源社區(qū)，就是在服務(wù)

好開發(fā)者，開源項目就是在為開發(fā)者服務(wù)的。而開發(fā)者不僅是使用者，更是創(chuàng)造者，他們不僅僅是“瓦匠”，更是“設(shè)計師”，正是因為開源中可以不斷迭代的設(shè)計理念，才真正讓開發(fā)者的產(chǎn)出有了商業(yè)化的路徑。

任旭東：剛好我有一個問題比較好奇，想問蔣總。你本來是聚焦在開發(fā)者領(lǐng)域的，為什么對開源有這么大的興趣？或者你感覺開源跟開發(fā)者之間是個什么邏輯關(guān)系？

蔣濤：這就是一個演化的過程。就像剛才講的，開源吞噬了軟件?，F(xiàn)在做軟件，所用的工具和技術(shù)都來自開源，所以開發(fā)者既是開源的創(chuàng)造者，也是開源的使用者，這本身是密不可分的。但在很多大廠，他們不僅建了開發(fā)者團隊，然后又建了開源團隊，恨不得建兩個部門。

對我們來說，因為是圍繞著人做服務(wù)，所以核心是“人”。但從GitHub、Hugging Face的角度，它們是從開源項目出發(fā)，目標(biāo)是讓項目得到更好的服務(wù)，這兩個維度還是有差別的。但是，要做好開源社區(qū)，實際上就是要服務(wù)好它的開發(fā)者，因為開源項目就是為開發(fā)者服務(wù)的，這是第一點。

從商業(yè)上講，第二點就是Linus常講的那句話：“把代碼給我（Show me the code）?！贝a非常重要。不管我對你這個人的評價如何，還是我要做成一件事，其實我都需要拿到代碼。包括最早Richard Stallman為什么要做（開源）這個事？就是當(dāng)你所有拿到的軟件都想改它一下，也能達(dá)成你的想法，這才是有價值的地方。如果拿過來都不能改，你就只是一個堆砌的“瓦匠”。但如果能修改，那就是“設(shè)計師”。所以，開源是在商業(yè)化的道路上找到的一個路徑。

突破CUDA生態(tài)壁壘：昇騰CANN社區(qū)的建設(shè)路徑建議

面對CUDA已經(jīng)成熟的生態(tài)壁壘，CANN應(yīng)該如何突破？

任旭東：CANN是華為升騰芯片的一個重要社區(qū)，這個框架也已經(jīng)面向全社會開源，而且承諾在今年年底之前將這個社區(qū)正式發(fā)布出來。從各位資深的開源社區(qū)專家來看，你們有什么好的建議？

蔣濤：我覺得開源非常重要。因為如果不開源，開發(fā)者碰到問題就會被卡住。比如梁文峰他們做DeepSeek，用PTX繞過CUDA改寫GPU代碼。所以，需要把它開放出來，才能夠讓社區(qū)的力量、創(chuàng)新的力量滲透進(jìn)去。這是第一點。

第二點，我覺得現(xiàn)在面臨的問題很迫切，時間很緊迫。CUDA布局了這么多年，所有AI框架、算子、開源項目跟它的匹配度都是原生的（native）。我們怎么樣讓這個生態(tài)能夠比較好地、快速地遷移過來？我是覺得在架構(gòu)設(shè)計上要能提出一些關(guān)鍵和需要解決的問題。這些問題可能由CANN團隊來解決，也有可能是社區(qū)的優(yōu)秀人才來幫忙解決。

Michael Yuan：蔣總這里講到了一個我覺得非常重要的事情，但他也說了是干不完的事情，就是把CUDA上面的各種應(yīng)用、各種生態(tài)都移植到CANN上來。然而，當(dāng)下正面臨一個契機，可以嘗試讓AI來完成。是否可以設(shè)計這樣一個實驗：利用AI直接將CUDA編寫的項目遷移到CANN上。

事實上，我們在GOSIM里面有很多這樣的社區(qū)，比如SGland項目，或者將Llama等模型移植到不同后端（CBP等）的工作。這些項目通常與CUDA深度綁定，但同時也有多個后端的實現(xiàn)方案。我相信，這些社區(qū)和項目本身是愿意支持華為芯片以及像CANN這樣的框架的。但問題在于，對于開發(fā)者來說，CANN是一個新事物，缺乏現(xiàn)成的經(jīng)驗和路徑，因此很少有人主動去嘗試。

Yue chen：我是從另外一個角度來看。雖然我本科學(xué)的是信號處理，但在我上學(xué)的時候，其實沒有接觸過DSP芯片（比如TI的TMS320），學(xué)校就是用計算機模擬。但DSP基于Harvard架構(gòu)，是有并行性的。所以，好一點的做法是要把DSP放到大學(xué)的課程里。因為我們認(rèn)為未來CANN的開發(fā)者，不是只寫PHP、JavaScript，還是要懂計算機體系結(jié)構(gòu)，能寫匯編代碼。

另外，我覺得CUDA有一個優(yōu)勢，就是它有GPU，所以有GPU的人都可以用CUDA。但當(dāng)時你要買一個DSP開發(fā)板，評估板就好幾千。所以，這種可及性很重要。我們現(xiàn)在一定要降低使用硬件的成本，降到每個開發(fā)者都能夠買一塊。還是再回到CANN社區(qū)應(yīng)該提供這種availability(可得性) 、accessibility(可及性) 以及便利性。如果降100塊錢可能增加10倍的開發(fā)者，然后讓高校的理論課實踐課都盡量用到CANN，這些我覺得都可以嘗試。

任旭東：如Yue所說，我們當(dāng)前正在陸續(xù)推出一項名為“AI百?！钡挠媱?，其核心正是為高校提供算力扶持，降低學(xué)習(xí)與應(yīng)用的門檻。這個“百”是泛指，希望未來能擴展到一千所甚至更多學(xué)校。這項計劃的具體信息會在華為官網(wǎng)、開發(fā)者官網(wǎng)，以及GitCode上同步發(fā)布。

結(jié)語

本期《源知源味》探討的主題圍繞開源代碼倉在AI時代的意義、AI與開源的深度交融，以及智能研發(fā)新范式等展開，Yue chen、Michael Yuan、蔣濤三位行業(yè)資深技術(shù)人一起帶來了這場精彩對談。