2019年贸易战发动之后,我当时提了一句话,我说“困难问题的本质都是悬赏令”。如果市场运行正常的话,咱们庞大的市场需求自然会给出高价悬赏,到时候顶级人才和团队就会去做,慢慢迟早会搞出来。

回过头来看着几年,很多事情其实都有了明显的变化。

其中我觉得最值得唠的,就是人工智能芯片和国产数据库。

人工智能时代已经降临了,人工智能的训练需要大量的AI芯片,可是这种芯片一直都控制在游戏显卡厂家英伟达和AMD那里。

众所周知,他们两家也被限制对华销售了,那没招了,只好自己搞了。

国内这两年热火朝天,比较热的有华为的昇腾芯片,以前由台积电代工,不过2019年之后台积电就不能代工了,但是一直都在生产芯片,明显是已经解决了。此外还有阿里旗下的平头哥及中兴旗下的中兴微电子都有了自己的先进制程AI芯片,他们主要是台积电在代工。

如今国产AI芯片的性能尽管打不过英伟达这种传统巨头,不过总算迭代了起来,英文里有个词,take the baby steps,像婴儿一样小步慢走,慢慢孩子会长大,我们的芯片也会越来越强。宅男们玩游戏用上国产显卡应该是可以预期的。

此外数据库和云计算,应该是大家“最熟悉的陌生人”,天天无数次跟他们打交道,很多人却从没听说过。

数据库也是咱们现在移动互联网时代的基石,每一次刷身份证,每一次扫码支付,都对应着一次或者多次对数据库的调用。

一直以来数据库主要被甲骨文垄断,这本事就很不安全。

不过这两年又有了新进展,也就是华为云的GaussDB数据库是国内首个软硬协同、全栈自主的数据库,基本上摆脱了对国外的依赖。

此外大家打开手机app里边蹦出来近乎无限的信息,并不是手机里存着,而是得去服务器上获取,国内现在的服务器基本上都换上了华为、阿里和腾讯的服务器,尤其要提的是华为GaussDB,背靠华为的硬件优势,做到了全栈自研。

不过咱们今天重点要聊的是华为的CodeArts,这也是这几年的一个重大突破,很多人理解不了这是个啥东西。

如果把软件产品看做是一艘巨轮的话,咱们手机里的app,电脑里的每一个软件,并不是平白无故平地起高楼,而是在自己的“船坞”里造出来的。

造船需要先做出来一个个模块,然后在一个大型船坞里通过龙门吊搭起来组装好,最后下水测试。最后把造船图纸归档,以备将来查阅调用,下次有类似的船就不需要重新画图了。

而软件开发也需要自己的船坞和龙门吊。

首先得有个编写代码的工具吧,一般叫IDE,大家经常在网上看到那些花里胡哨的代码,其实就是IDE的显示效果。有了这东西编码麻烦程度下降了90%,而且可以联想,类似写代码的搜狗输入法,我从网上随便截了一段。

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还得有个编译器,毕竟写出来的代码是给人看的,需要编译器翻译成给机器看的二进制,才能顺利运行。

此外代码写完了,还得测试代码好不好使,就得有个测试模块。

比较麻烦的是,现在的项目几乎没有单打独斗的,有些项目甚至涉及几千人。这么多人,每个人写一部分代码,如何像一块拼图似的“拼”到项目文件里,也是个麻烦事,这需要所谓的软件托管。

如果大家很难理解,就想象上千人写一本小说,每个人负责某一章的某个小节,最后合并在一起,竟然还能成畅销书。就需要一个专门服务器和软件来把这上千人都管理起来,大家每天把自己的任务完成后上传上去,拼成一个整体,然后还能运行。

现代软件项目大概就是这么个生产流程。

这一大堆工具,合在一起就组成了“工具链”,也叫做软件开发生产线。码农们用这个生产线,最后可以造出一艘艘巨轮来。这也是为啥那些看着科技含量很高的互联网公司,也叫“大厂”,因为确实跟传统工厂非常像,每个人打磨自己的责任田,晚上下班前把代码上传上去编译。

传统工具链主要被微软的GitHub垄断,这也是个巨无霸,不过主要面向开发者,很多人没咋听说过,如今已经拥有接近一亿的用户。

GitHub在软件开发领域有不可撼动的地位,因为它可以给开发者提供一系列的工具,让几个毛头小子在家就可以造巨轮,甚至可以在上边接单干活。

更离谱的是它提供天量的知识库。也就是之前很多大神写的项目也放到上边供大家观摩学习,你甚至可以下载下来直接用。很多人自己写的项目是从那上边模仿别人的,甚至测试的时候,也是从上边下载测试用例。

也就是说,GitHub相当于一个巨大无比的军火库,装满了各种攻城器械和兵器弹药。

说到这里大家就意识到问题了,这么重要的东西,为啥咱们自己不搞呢?

太难了,因为这玩意绝大部分功能都免费,而且有巨量用户,这两个特点几乎就可以封死世面上绝大部分企业尝试的冲动。

也不复杂,一个产品,高投入、低产出,做出来之后还不一定有人用,用了不一定付费,想做竞品企业基本就是用爱发电了。

更麻烦的是,这类产品都需要无数次的试错来完善产品,产品初期根本没法正常使用。这就形成了个悖论,没人用,所以没法完善。不完善,用户体验差,就没人用。

现在大家知道为啥GitHub一家独大了吧。

说到这里,问题就来了,如果我们太过依赖GitHub,万一被他们限制使用怎么办?

其实这已经不是假设了,现实里已经有很多企业被划入了实体清单,不让用了。

好消息是现在被划入的企业并不多,绝大部分企业还可以继续用。坏消息是这些企业一个比一个重要,基本都是咱们国家最尖端的企业和大学。

那我们需要担心吗?

也不太需要,因为很多年前华为就在为这一天做准备,知道企业发展到一定规模,迟早被美国针对。那怎么办?只能是提前准备,硬着头皮自力更生。

好在华为的优势是每年都有无数“大船”下海,既然是造船的,那顺便搞点造船工具不为过吧?于是很早就上马了工具链项目,也就是咱们今天要聊的CodeArts。

自己生产工具自己用,用的过程中发现和修正问题,反复迭代,在投资了上万亿研发经费之后,如今的华为工具链已经非常成熟。

由于是自己从头到尾搞出来的,所以全程自主可控,上下游无数个模块也都是自己编写的,做到了供应链安全。

不仅如此,大家可能不知道,华为在人工智能方面也是国内领先的,如今把人工智能加入了工具链,形成了基于华为云研发大模型开发的CodeArts Snap,也叫智能开发助手。这就更强了,可以智能生成代码,快速检出代码错误,降低理解难度和修复成本。

这个产品12月28日正式开启公测,展现出了巨大潜力。

2023年5月在华为西安研究所举办了一场软件大赛。要求个人在规定时间内完成10道软件开发题目,允许使用任意的生成式AI辅助答题。

尽管组委会将难度较去年提升了一倍,并且加了几道专业级的超纲题,但是仍然有8位使用AI工具的参赛同学拿到了满分,而这其中有一位使用的工具,是华为自主研发的CodeArts Snap。

虽然咱们自己的软件开发工具的成熟度和性能和全球的top产品还有差距。但是在AI时代,只要不出局,就可以和全球top的研发大模型同处第一梯队。

可能有小伙伴说,今后是不是让人工智能写代码就行了,不用程序员了?

我的体会是,不至于。人工智能就跟上边花里胡哨的IDE一样,能大幅提升大家的编码效率,降低出错概率,但是关键的事还得码农去做,目测再过几十年,程序员依旧是个人力密集型工作。

类似大型挖掘机一铲子下去,顶农业社会几百人刨一天,可是有了挖掘机,并没有彻底淘汰人。恰好相反,效率上来之后,开工项目多了无数倍,需要的专业挖掘机操作员也更多了。

现在的CodeArts,完全可以支撑华为的业务开发。理论上讲,能支持华为,就能支持绝大部分企业。事实上现在已经在服务国内的知名汽车企业,让他们的开发效率高了十倍。

尾声:

完全的独立不使用别人的东西本身是不客观也没必要的,未来的主流趋势依旧是开放和共赢,开放系统才能才能走的更远,这也是唯一出路。

但是我们必须有自主研发的可替代品,这样一方面能从市场里分一杯羹,让我们的产品迭代起来,另一方面也能避免别人随时断供,能够为我们的企业提供更加平稳的研发环境。

事实上一旦有了竞品或者替代,对方可能反而不会断供了,类似核武器的逻辑,有了大杀器,就可以避免使用大杀器。

华为和其他国内企业这两年做的事,最大的意义可能不仅仅在于商业上的成功,更在于鼓舞大家去突破去竞争,只要有沉下心来研发的态度和方法,我们有市场有胆气有人才,没啥搞不定的。