2019年貿易戰(zhàn)發(fā)動之后，我當時提了一句話，我說“困難問題的本質都是懸賞令”。如果市場運行正常的話，咱們龐大的市場需求自然會給出高價懸賞，到時候頂級人才和團隊就會去做，慢慢遲早會搞出來。
回過頭來看著幾年，很多事情其實都有了明顯的變化。
其中我覺得最值得嘮的，就是人工智能芯片和國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫。
人工智能時代已經(jīng)降臨了，人工智能的訓練需要大量的AI芯片，可是這種芯片一直都控制在游戲顯卡廠家英偉達和AMD那里。
眾所周知，他們兩家也被限制對華銷售了，那沒招了，只好自己搞了。
國內這兩年熱火朝天，比較熱的有華為的昇騰芯片，以前由臺積電代工，不過2019年之后臺積電就不能代工了，但是一直都在生產(chǎn)芯片，明顯是已經(jīng)解決了。此外還有阿里旗下的平頭哥及中興旗下的中興微電子都有了自己的先進制程AI芯片，他們主要是臺積電在代工。
如今國產(chǎn)AI芯片的性能盡管打不過英偉達這種傳統(tǒng)巨頭，不過總算迭代了起來，英文里有個詞，take the baby steps，像嬰兒一樣小步慢走，慢慢孩子會長大，我們的芯片也會越來越強。宅男們玩游戲用上國產(chǎn)顯卡應該是可以預期的。
此外數(shù)據(jù)庫和云計算，應該是大家“最熟悉的陌生人”，天天無數(shù)次跟他們打交道，很多人卻從沒聽說過。
數(shù)據(jù)庫也是咱們現(xiàn)在移動互聯(lián)網(wǎng)時代的基石，每一次刷身份證，每一次掃碼支付，都對應著一次或者多次對數(shù)據(jù)庫的調用。
一直以來數(shù)據(jù)庫主要被甲骨文壟斷，這本事就很不安全。
不過這兩年又有了新進展，也就是華為云的GaussDB數(shù)據(jù)庫是國內首個軟硬協(xié)同、全棧自主的數(shù)據(jù)庫，基本上擺脫了對國外的依賴。
此外大家打開手機app里邊蹦出來近乎無限的信息，并不是手機里存著，而是得去服務器上獲取，國內現(xiàn)在的服務器基本上都換上了華為、阿里和騰訊的服務器，尤其要提的是華為GaussDB，背靠華為的硬件優(yōu)勢，做到了全棧自研。
不過咱們今天重點要聊的是華為的CodeArts，這也是這幾年的一個重大突破，很多人理解不了這是個啥東西。
如果把軟件產(chǎn)品看做是一艘巨輪的話，咱們手機里的app，電腦里的每一個軟件，并不是平白無故平地起高樓，而是在自己的“船塢”里造出來的。
造船需要先做出來一個個模塊，然后在一個大型船塢里通過龍門吊搭起來組裝好，最后下水測試。最后把造船圖紙歸檔，以備將來查閱調用，下次有類似的船就不需要重新畫圖了。
而軟件開發(fā)也需要自己的船塢和龍門吊。
首先得有個編寫代碼的工具吧，一般叫IDE，大家經(jīng)常在網(wǎng)上看到那些花里胡哨的代碼，其實就是IDE的顯示效果。有了這東西編碼麻煩程度下降了90%，而且可以聯(lián)想，類似寫代碼的搜狗輸入法，我從網(wǎng)上隨便截了一段。
還得有個編譯器，畢竟寫出來的代碼是給人看的，需要編譯器翻譯成給機器看的二進制，才能順利運行。
此外代碼寫完了，還得測試代碼好不好使，就得有個測試模塊。
比較麻煩的是，現(xiàn)在的項目幾乎沒有單打獨斗的，有些項目甚至涉及幾千人。這么多人，每個人寫一部分代碼，如何像一塊拼圖似的“拼”到項目文件里，也是個麻煩事，這需要所謂的軟件托管。
如果大家很難理解，就想象上千人寫一本小說，每個人負責某一章的某個小節(jié)，最后合并在一起，竟然還能成暢銷書。就需要一個專門服務器和軟件來把這上千人都管理起來，大家每天把自己的任務完成后上傳上去，拼成一個整體，然后還能運行。
現(xiàn)代軟件項目大概就是這么個生產(chǎn)流程。
這一大堆工具，合在一起就組成了“工具鏈”，也叫做軟件開發(fā)生產(chǎn)線。碼農(nóng)們用這個生產(chǎn)線，最后可以造出一艘艘巨輪來。這也是為啥那些看著科技含量很高的互聯(lián)網(wǎng)公司，也叫“大廠”，因為確實跟傳統(tǒng)工廠非常像，每個人打磨自己的責任田，晚上下班前把代碼上傳上去編譯。
傳統(tǒng)工具鏈主要被微軟的GitHub壟斷，這也是個巨無霸，不過主要面向開發(fā)者，很多人沒咋聽說過，如今已經(jīng)擁有接近一億的用戶。
GitHub在軟件開發(fā)領域有不可撼動的地位，因為它可以給開發(fā)者提供一系列的工具，讓幾個毛頭小子在家就可以造巨輪，甚至可以在上邊接單干活。
更離譜的是它提供天量的知識庫。也就是之前很多大神寫的項目也放到上邊供大家觀摩學習，你甚至可以下載下來直接用。很多人自己寫的項目是從那上邊模仿別人的，甚至測試的時候，也是從上邊下載測試用例。
也就是說，GitHub相當于一個巨大無比的軍火庫，裝滿了各種攻城器械和兵器彈藥。
說到這里大家就意識到問題了，這么重要的東西，為啥咱們自己不搞呢？
太難了，因為這玩意絕大部分功能都免費，而且有巨量用戶，這兩個特點幾乎就可以封死世面上絕大部分企業(yè)嘗試的沖動。
也不復雜，一個產(chǎn)品，高投入、低產(chǎn)出，做出來之后還不一定有人用，用了不一定付費，想做競品企業(yè)基本就是用愛發(fā)電了。
更麻煩的是，這類產(chǎn)品都需要無數(shù)次的試錯來完善產(chǎn)品，產(chǎn)品初期根本沒法正常使用。這就形成了個悖論，沒人用，所以沒法完善。不完善，用戶體驗差，就沒人用。
現(xiàn)在大家知道為啥GitHub一家獨大了吧。
說到這里，問題就來了，如果我們太過依賴GitHub，萬一被他們限制使用怎么辦？
其實這已經(jīng)不是假設了，現(xiàn)實里已經(jīng)有很多企業(yè)被劃入了實體清單，不讓用了。
好消息是現(xiàn)在被劃入的企業(yè)并不多，絕大部分企業(yè)還可以繼續(xù)用。壞消息是這些企業(yè)一個比一個重要，基本都是咱們國家最尖端的企業(yè)和大學。
那我們需要擔心嗎？
也不太需要，因為很多年前華為就在為這一天做準備，知道企業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模，遲早被美國針對。那怎么辦？只能是提前準備，硬著頭皮自力更生。
好在華為的優(yōu)勢是每年都有無數(shù)“大船”下海，既然是造船的，那順便搞點造船工具不為過吧？于是很早就上馬了工具鏈項目，也就是咱們今天要聊的CodeArts。
自己生產(chǎn)工具自己用，用的過程中發(fā)現(xiàn)和修正問題，反復迭代，在投資了上萬億研發(fā)經(jīng)費之后，如今的華為工具鏈已經(jīng)非常成熟。
由于是自己從頭到尾搞出來的，所以全程自主可控，上下游無數(shù)個模塊也都是自己編寫的，做到了供應鏈安全。
不僅如此，大家可能不知道，華為在人工智能方面也是國內領先的，如今把人工智能加入了工具鏈，形成了基于華為云研發(fā)大模型開發(fā)的CodeArts Snap，也叫智能開發(fā)助手。這就更強了，可以智能生成代碼，快速檢出代碼錯誤，降低理解難度和修復成本。
這個產(chǎn)品12月28日正式開啟公測，展現(xiàn)出了巨大潛力。
2023年5月在華為西安研究所舉辦了一場軟件大賽。要求個人在規(guī)定時間內完成10道軟件開發(fā)題目，允許使用任意的生成式AI輔助答題。
盡管組委會將難度較去年提升了一倍，并且加了幾道專業(yè)級的超綱題，但是仍然有8位使用AI工具的參賽同學拿到了滿分，而這其中有一位使用的工具，是華為自主研發(fā)的CodeArts Snap。
雖然咱們自己的軟件開發(fā)工具的成熟度和性能和全球的top產(chǎn)品還有差距。但是在AI時代，只要不出局，就可以和全球top的研發(fā)大模型同處第一梯隊。
可能有小伙伴說，今后是不是讓人工智能寫代碼就行了，不用程序員了？
我的體會是，不至于。人工智能就跟上邊花里胡哨的IDE一樣，能大幅提升大家的編碼效率，降低出錯概率，但是關鍵的事還得碼農(nóng)去做，目測再過幾十年，程序員依舊是個人力密集型工作。
類似大型挖掘機一鏟子下去，頂農(nóng)業(yè)社會幾百人刨一天，可是有了挖掘機，并沒有徹底淘汰人。恰好相反，效率上來之后，開工項目多了無數(shù)倍，需要的專業(yè)挖掘機操作員也更多了。
現(xiàn)在的CodeArts，完全可以支撐華為的業(yè)務開發(fā)。理論上講，能支持華為，就能支持絕大部分企業(yè)。事實上現(xiàn)在已經(jīng)在服務國內的知名汽車企業(yè)，讓他們的開發(fā)效率高了十倍。
尾聲：
完全的獨立不使用別人的東西本身是不客觀也沒必要的，未來的主流趨勢依舊是開放和共贏，開放系統(tǒng)才能才能走的更遠，這也是唯一出路。
但是我們必須有自主研發(fā)的可替代品，這樣一方面能從市場里分一杯羹，讓我們的產(chǎn)品迭代起來，另一方面也能避免別人隨時斷供，能夠為我們的企業(yè)提供更加平穩(wěn)的研發(fā)環(huán)境。
事實上一旦有了競品或者替代，對方可能反而不會斷供了，類似核武器的邏輯，有了大殺器，就可以避免使用大殺器。
華為和其他國內企業(yè)這兩年做的事，最大的意義可能不僅僅在于商業(yè)上的成功，更在于鼓舞大家去突破去競爭，只要有沉下心來研發(fā)的態(tài)度和方法，我們有市場有膽氣有人才，沒啥搞不定的。