【万字长文】开源如何商业化的——乐观主义的开源精神走得更远
各人好，我是郭炜，开源圈的“郭大侠”。作为 Apache 基金会的成员，我曾到场并孵化了多个开源项目，如早期的 ClickHouse，以及 Apache DolphinScheduler（中文名：海豚调度）和 Apache SeaTunnel。这些都是 Apache 的顶级项目。现在，我开办了 白鲸开源，致力于通过开源打造中国的开源商业公司。今天很高兴与各人分享我的一些履历与思索。去年，我写了一篇文章，标题非常直白：“2024年，中国开源商业到底行不可？我的答案是，行！ - 知乎”——这篇文章的确是非常及时的。在 2024 年，许多公司面临着亘古未有的压力，尤其是 IT 行业。许多 IT 公司，特殊是一些初创企业，正履历着生存的挑衅。
大情况变革：裁员潮与创业压力
我们所处的孵化器空间曾经是满满当当的，但现在却空荡荡的。许多大厂裁员，小厂的生存也变得更加艰难。这是一个不争的事实。但与此同时，我认为，开源商业模式反而在这个困难的情况中展现出了它的潜力。为什么呢？
精良的商业模式在困难情况中脱颖而出
在经济和市场情况不佳时，传统的商业模式和公司运营方式往往会面临更多困难。在资源市场较好时，很多公司看起来都很成功，各人的评分都很高，但当“卷子变难”时，能维持高分的公司就会更为突出。与此同时，那些服从不高、商业模式不成熟的公司会逐渐沉寂。
开源商业模式在这个过程中展现了它独特的优势。开源本身具有低成本、高扩展性的特点，它能够在困难时刻依然吸引用户并保持竞争力。这就是为什么我刚强认为开源商业是一种正向的增长模式。
让我们来看一下白鲸开源的实际情况。在过去一年里，成功吸引了许多重要行业的客户。我们不仅覆盖了 IT 行业，还跨足了多个领域，像 券商（如中信证券、申万宏源等）、保险行业（如中国人寿、中国人保等）以及 消费品领域（如旺旺集团、快乐蜂等），这些大公司都是我们的客户。
这些客户之所以选择我们，是因为他们在使用我们的开源软件时，发现开源版无法完全满意他们的需求，因此转向了我们的商业版。我们的商业版刚刚推出不久，但已经在多个场景中得到了应用，结果非常好。显然，开源模式与商业化相联合，为我们打开了跨行业、跨领域的市场。
开源商业模式的进阶
在开源商业中，除了产物本身的质量，信托也是一个至关重要的因素。通过开源，用户可以直接接触到代码，自由地试用和修改，这不仅让他们更加信托产物，也让开源产物自身拥有了强盛的生命力。
开源模式提供了一个透明的情况，用户可以自由地查看和修改代码。对于一些技术能力较强的公司，他们完全可以基于开源版本定制本身的办理方案。因此，开源不但办理了很多用户的技术困难，还资助企业节省了雇佣开发职员的成本，尤其是在职员短缺的情况下。
当企业需要对接更多的数据源，公司对稳固性、企业级功能、可视化监控有更高要求的其实，选择商业版软件往往会成为一个更具吸引力的选择
追念过去几年，我们大概会认为，开源公司需要投入更多的资源去做贩卖、做市场推广。但是，经过实际运营的验证，我意识到，从一开始，我们就不需要大量的贩卖团队。产物驱动才是开源商业模式的焦点。
产物会“说话”
开源产物的优势之一就是产物本身说话。比如，我们的 Apache SeaTunnel，虽然没有开源 UI 界面，但很多用户依然可以直接使用它进行数据同步和调度使命。虽然没有图形化界面，使用起来大概不如商业版那么直观，但它的功能性和稳固性足以满意大多数用户的需求。很多用户在体验过开源版本之后，发现本身大概还需要更多的功能或更好的支持，这时他们天然会转向商业版。
在开源的商业模式中，我们公司不做全部的办理方案，而是专注于产物本身——做数据同步、ETL、数据调度。剩下的部门，比如数据中台、数据治理等，我们的合作同伴可以接办。在这个模式下，我们的合作同伴将我们的产物整合到他们的团体办理方案中，而我们依然保持专注，做我们最擅长的部门。这种分工合作的方式，不仅进步了服从，也避免了资源的浪费。
开源商业模式在未来无疑将继续在多个行业中发挥更大的作用，推动企业实现更好的创新和发展。
我如何做时间管理？
在我看来，开源商业的成功不仅仅依赖于一个好产物，更需要深入相识用户需求和掌握市场动态。在一样平常的运营中，我有意识地将时间和精力分配到不同的领域，确保公司能够康健、持续地发展。
以下是我本身在公司运营中的时间管理和脚色分配的分享。
产物是焦点：50%的时间投入
在我的一样平常工作中，产物占据了我约莫50%的时间。作为创始人，我深知每一个细节都至关重要。从产物的功能实现到用户体验的计划，每一部门我都会亲自到场。
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产物RoadMap计划：作为创业公司一把手，不做什么比做什么更重要，到底哪些功能需要做。
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开源&商业权衡：什么时候哪些功能开源出去，哪些架构需要与开源协同，哪些是就给商业产物是开源商业CEO最重要的决策。
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用户痛点需求优先级：同步和调度产物从开源社区和商业客户那里获取了10000多个需求项，在有限资源情况下哪些应该先做？哪些后做？对商业、社区、回款都有哪些影响。
我天天都会花大量时间与产物经理和计划团队密切合作，确保每一个产物版本都能通过细节的打磨来提拔用户体验。
相识用户需求：客户接触与社区洞察
除了产物，客户交换也是我重要的工作之一。虽然我不直接做贩卖，但我会通过以下几种方式与客户保持精密在开源的同时联系，深入相识他们的需求：
[*]到场售前会议：我会到场到一些售前会议中，相识客户的痛点和需求。这不仅资助我更好地理解市场，还能为产物的后续迭代提供直接反馈。
[*]售后服务反馈：我常常到场到售后服务的反馈环节中，倾听用户在使用产物后遇到的问题和吐槽，网络他们的意见与建议。
[*]开源社区观察：作为Apache基金会的成员，我也时常潜伏在开源社区中，观察用户对我们项目的反馈，相识他们的使用体验以及对产物的盼望。这种第一手的反馈让我能够精准把握产物未来的发展方向。
通过这些方式，我能够深刻洞察到用户需求的变革，并及时调整我们的产物蹊径图。
CEO脚色：融资与战略布局
作为CEO，除了产物和客户工作，我还需要投入一部门精力在融资上。虽然我大部门时间都在关注产物和用户，但公司的发展离不开资金的支持。需要与投资人、潜在合作同伴保持联系，探求战略合作机会，确保公司能够获得长期发展所需的资源。
但我始终认为，真正能够推动公司前进的是产物和用户需求的精密联合，只有把这两者做好，公司才会有持续的竞争力。
开源与商业如何均衡？
说实话，对于一个开源商业公司来说，如何选择什么功能开源，什么功能保留为商业版是非常难的。这种均衡不像外貌看上去那么简单。我们公司的商业模式，其实有点雷同于Databricks。虽然开源和商业有一些重叠，但它们的焦点是不同的。我们更多的是依托于商业焦点功能来进行商业化运作，而开源焦点则更多是用来支持用户社区的创建和产物的底子发展。
何时开源？何时保留？
我们会渐渐地将一些商业功能合并到开源版本中，但这一过程并不是简单的“开源出去”。合并的时机和计谋取决于市场状态和经济形势。在开源项目的初期，我会只管将一些底子功能开源，资助更多的开发者使用和贡献。但如果经济形势不好，商业收入大概受到影响，我就会调整计谋，将一些关键功能的开源时间延后，乃至暂时不完全开源。
以Apache SeaTunnel为例，最初我将一些前端页面功能开源，但随着经济情况的变革，我逐渐意识到，如果继续全开源这些功能，大概会影响我们商业收入的稳固性。因此，我决定在肯定的条件下推迟这些功能的开源，确保公司在经济不稳固时能够有足够的资金支持运营。
开源与商业的竞争
像Apache DolphinScheduler这类开源项目，尽管开源，但仍旧存在大量的商业低价竞争者，他们通过使用DolphinScheduler的代码而且提供定制化服务来与白鲸开源竞争。面对如许的挑衅，白鲸开源的优势就要把团队的理解、社区的支持优势体现在产物上，商业版产物技术创新，行业理解，功能扩展上和开源版有显着差距。
同时，尽力推动社区不停迭代，大多数用Apache DolphinScheduler的软件厂商还停留在1.x.x阶段，而社区和白鲸开源早已经是3.x.x时代。让开源的洪流天然留下最主流的开源商业公司，让过去用DolphinScheduler做定制开发软件的厂商成为我们的渠道和合作同伴。
总的来说，开源与商业的均衡是一个动态的、不停调整的过程。作为一个开源公司，我们不仅要做技术上的创新，还要根据市场需求和公司战略不停优化产物和商业模式。同时，我们也不能忽视运营和社区创建。定期的Meetup和文章发布等活动不仅是对外传播的工具，也是我们不停相识用户需求、提拔产物质量的重要本领。
开源公司的运营计谋
[*]持续合并新功能：我们会定期将商业版本的功能合并到开源中，但这是根据市场需求和公司战略来决定的，并非固定的规则。
[*]灵活应对市场变革：面对市场情况和经济形势的变革，我们需要调整开源的节奏，确保公司的可持续发展。
[*]专注于产物本身：开源公司不应该仅仅依赖传统的贩卖模式，而是通过产物本身的质量和社区的力量来吸引用户。
话说回来，作为一个在开源和商业之间权衡的CEO，我个人的理想目的是让开源和商业的差距尽大概地缩小。从我的角度来看，社区是我们很重要的贡献者之一，但真正推动产物发展的是我们对各行业的洞察，以及对产物未来迭代方向的掌控。作为PMC，我的责任是为社区贡献，但作为商业公司CEO，我的目的是更多的东西开源，如许才华推动公司成功。封闭本身的功能是对公司的最大伤害。越封闭，未来发展越受限，而越开放，反而竞争力更强。只有通过开放，逼着本身的团队不停地创新和前进，才华保持市场竞争力。通过开源，企业能不停推动本身走得更远，而不会被封闭的商业模式所困住。
赛道选择与商业模式
其次，商业和开源的均衡，还要取决于选择的赛道。赛道的多样性决定了开源的上限。如果选择了一个多样性强的赛道，你的开源只是其中的一部门，商业代价通过比开源更多的投入来获得。例如，白鲸开源公司的产物，调度也好数据同步也好，场景非常丰富，天花板非常高，因此，即使大量功能开源，依然不会受到天花板的限制。我们的开源项目和商业已经积累了1万+的未完成的需求，开源版本和商业版本远不到相互竞争的时候。
云与商业合作模式
在云计算情况下，控制与云厂商的合作模式也是一个挑衅。选择一个多元化场景的赛道能够带来更高的上限，因为它能资助开源和商业之间创建清晰的边界。如果你所在赛道天花板不够高，场景相对固定，商业版与开源版的差别化就会逐渐消散。云厂商进入后，大概会将你的产物“fork走”，乃至推出云厂商本身的开源版本，这时如果你没有足够的差别化，你就大概会面临价格竞争压力。
反之，赛道天花板足够高，商业版和开源版差别显着，例如白鲸开源的WhaleStudio是融合了Apache DolphinScheduler和SeaTunnel的产物，对标的是跨云的Informatica，Talend，Dataworks，DataArts如许产物，和开源项目显着差别，云厂商反而会因为你的用户基数和产物力达成高效合作。
如何保持差别化？
对于一些产物，如果只是专注于某一个垂直领域，产物场景的限制大概会使得开源与商业的区分变得非常难。如果你选择了像Apache SeaTunnel如许多元化的数据集成平台，虽然一开始开源的功能不多，但随着社区的增长，连接器的数量迅速增长，这种开放性资助我们不停扩展新的场景，而商业版也依然能够保持强盛的竞争力。
许可协议的选择
随着竞争的加剧，许可协议的选择变得尤为重要。开源初创公司通常不太会思量这一点，但随着企业的成长，你会发现：许可协议和商业模式是精密相连的。选择一个符合的开源许可协议，尤其是在云厂商猛烈竞争的情况下，可以为你带来更多的市场空间。如果你的开源项目场景单一，云厂商大概会以低成本打入市场，而你很难脱颖而出。
商业代价与开源的关系
商业代价并不即是技术代价，而是市场和客户群体认为你的产物有代价。当你选择了符合的开源许可协议后，能资助你形成清晰的商业模式。如果你面临的是像云厂商如许的竞争者，你的开源项目必须能够体现出独特的商业代价，而不仅仅是功能上的差别化。
开源与商业的均衡是一个不停调整的过程。你要选择符合的赛道，选择得当的开源许可协议，并在得当的时机开放功能。最重要的是，开源与商业不是对立的，开源能为商业带来更多的机会，反之，商业模式的成功也能支撑开源项目的持续发展。最终，商业代价与开源的关系是相辅相成的，只有两者联合才华推动企业的持续创新和发展。
生态的重要性
Apache DolphinScheduler
Apache DolphinScheduler 专注于数据调度和工作流管理，能够资助用户在大数据平台中调度和和谐各种数据使命。它的计划和实现与 Apache 生态中的许多项目都有精良的兼容性，尤其是 Hadoop 相关的项目。由于 DolphinScheduler 是一个使命调度系统，它天然会需要与 Hadoop、Hive、HBase 等大数据组件进行深度集成，实现复杂的数据处理和调度需求。例如：
[*]与 Hadoop 集成：通过使命调度来管理 Hadoop 的 MapReduce 使命，或者调用 Hive 进行批处理。
[*]与 Kafka 集成：用于及时数据流的处理，可以调度 Kafka 消费者使命，处理及时数据流。
[*]与 Spark 集成：用于处理大规模数据计算， 可以调度 Spark 作业，支持批处理和流处理。
因此，Apache DolphinScheduler 在 Apache 生态中作为一个调度系统，实际上是将 Hadoop 生态内的各个组件连接起来，形成一套完整的数据工作流管理系统。
Apache SeaTunnel
SeaTunnel 专注于数据集成和 ETL（Extract, Transform, Load）工作流，尤其是在批处理和流处理的联合上，能够无缝地处理来自不同数据源的数据同步和整合。SeaTunnel 的优势在于，它不仅与 Apache 生态中的许多项目深度集成（例如 Kafka、Hadoop、HBase、Iceberg、Hudi 等），还能与外部的云平台和 SaaS 服务进行数据交互，扩展了其适用范围。
[*]Apache 生态内的整合：与 Hadoop 系列产物（如 Hive、HBase）、Kafka、Flume 等无缝集成，用于实现大数据的同步和处理。
[*]与外部平台的对接：比够对接 Snowflake、Google Cloud、Elasticsearch 等外部服务，实现跨平台的数据同步。
[*]及时数据同步：它支持流数据和批数据的联合，处理异构数据源的同步，能够对接多种数据库（如 MySQL、PostgreSQL）、时序数据库，乃至支持向量数据库和大模型的整合。
两者的协同作用
整个 Apache 生态的角度来看，Apache DolphinScheduler 和 SeaTunnel 各自有不同的专长，但它们可以很好地协同工作。两者联合，可以在数据调度和处理的多个层面提供强盛的支持，特殊是在需要跨平台或跨场景的数据处理时，它们的协同作用将极大地提拔企业的数据架构能力
因此，白鲸开源的商业版把这两者精密的通过可视化方法联合到一起，让用户一站式办理数据获取，加工，调度的ETL问题
云厂商的挑衅
对于云厂商来说，尽管他们提供了强盛的云计算和存储服务，但他们面临的挑衅是如何处理多样化且复杂的数据整合需求。云厂商往往无法将全部项目聚焦于同一领域，导致在数据整合和开发上存在肯定的不敷。例如：
[*]数据整合工具的需求多样性：数据的场景复杂且多样，云厂商很难分身全部的应用场景和技术需求。
[*]海量的生态系统：云厂商面临的技术栈繁杂，很多时候他们的底子办法和云服务并不敷以覆盖全部数据整合工具所需的功能。
为什么成为 AWS 合作同伴？
像白鲸开源 WhaleStudio 如许的专注于数据整合的工具，能与云厂商进行深度合作，而不是竞争。例如，AWS 可以利用 白鲸开源 WhaleStudio 将数据导入到其 S3 和 Redshift 中，以便进一步开发。合作的原因在于，云厂商虽然提供强盛的计算资源，但他们并不擅长全部类型的数据整合和开发。
[*]WhaleStudio 作为数据整合的合作同伴：在数据进入 AWS 平台（如 S3 和 Redshift）之前，提供了强盛的数据同步和转换功能，资助 AWS 弥补这一空缺。
[*]竞争与合作并存：云厂商在数据整合领域，往往更倾向于竞争，比如 Databricks、EMR 和 Spark 是 AWS 本身开发的工具，而像 WhaleStudio 如许的项目则主要聚焦于数据整合，避免与云厂商的直接竞争。
大模型的快速发作 过去几年，人工智能和大模型的发展速度令很多人赞叹，但与之相比，数据底子办法（Data Infra）的发展则呈现出不同的节奏和趋势。
大模型的发作性增长
大模型的特性是快速、突破性的进展。
例如：
[*]突破性创新：大模型的进展可以在短时间内突破某些技术瓶颈，出现大量的新技术和新应用。
[*]短时间内的发作：就像春天里竹笋的快速生长，几小时内大概就会有大量的进展和新技术诞生。
[*]竞争与资源：大模型能在短期内获得资源，吸引投资并迅速吸引用户，但最终能成功的只有那些能争取到更多资源、获取更多用户的公司。
数据底子办法的稳步上升
与大模型的发作性不同，数据底子办法是一个长期而稳固的发展过程。
例如：
[*]积累和稳步增长：数据底子办法并不是一夜之间能成型的，而是像滚雪球一样，随着时间的推移，积累越多，项目的影响力也会逐渐扩大。
[*]长期性：数据底子办法的增长是一个五年乃至更长时间的过程，需要企业在技术和用户教诲上的持续投入。
[*]稳步提拔：雷同于Apache DolphinScheduler 如许的项目，虽然已经在一些领域取得了较大进展，但仍旧有许多公司未能快速过渡到新的技术，这反映了数据底子办法的缓慢转型。
投资预期与节奏的差别
在过去的一年里，大概出现了一些不切实际的预期，尤其是在数据底子办法领域。投资者对这些技术的发展预期过高，导致市场出现了肯定的颠簸。与此相比，数据底子办法更多的是一个 “稳步上升、滚雪球” 的过程，需要时间和耐烦。
用户转型的难度
对于很多企业来说，转向新技术并不是一件轻易的事。即使是像Apache DolphinScheduler 如许的流行项目，仍旧有许多公司在转型时面临着：
[*]技术更换的阻力：很多公司依然依赖旧的技术栈，如 Azkaban 和 Airflow。即使这些公司意识到转型的须要性，实施的过程也往往是缓慢的。
[*]变革的动力不敷：许多公司并没有遇到足够的痛点，迫使他们立刻做出技术转型。因此，数据底子办法的用户转型往往是渐进式的，而非一蹴而就的。
从大模型到数据底子办法的对比，揭示了两种不同的技术发展轨迹：
[*]大模型 的发展更为突发和快速，但其成功往往依赖于是否能够争取到足够的资源。
[*]数据底子办法 的发展则更加稳步、缓慢，虽然短期内大概难以看到突破性的进展，但其长期积累将带来稳固且强盛的市场影响力。
对于数据底子办法的公司而言，保持对自身节奏的对峙、做好基本功，并不停积累用户的认知和使用场景，最终将能够像滚雪球一样，将其影响力不停扩展。
开源与商业化的均衡
开源版本和商业版本的发展是不同的。在开源项目中，用户的增长是逐年稳固上升的，而不是像传统的商业产物那样突然增长。这是一个长期积累的过程，开源用户群的积累并不是“烧钱”能快速提拔的，而是渐渐通过口碑和社区的扩展吸引更多的用户。
[*]商业化转化的过程：随着开源用户的积累，商业用户的转化是渐进的。例如，如果开源用户数量已经达到7,000个，转化到100-200个乃至更多的商业用户并不困难，但这个过程是渐渐进行的。
[*]行业扩展：随着用户群体的扩大，商业产物也能够覆盖更多行业，渐渐满意不同场景的需求。
中国的技术优势
中国的独特场景
中国在近二十年的互联网高速发展过程中，特殊是在数据底子办法和大数据处理方面，积累了独特的技术履历。这些技术优势源于中国巨大的用户底子和数据量，这为开源公司出海提供了一个强有力的底子。
[*]大数据场景的创新：中国的互联网公司在处理海量数据方面积累了丰富的履历。例如，DolphinScheduler 如许的调度系统在中国已经能够支持数以万计的计算节点，而这种规模和复杂度在美国等发达国家几乎是无法想象的。
[*]技术和需求的倒逼：由于中国用户众多，数据量巨大，技术不停被实际需求所倒逼，许多技术创新和优化都是为相识决系统负荷过大带来的问题。因此，尽管技术本身并无过多差别，但中国的特殊场景要求当地公司不停调优和创新，从而推动了技术的快速发展。
[*]数据量与创新：中国巨大的数据量和独特的互联网场景促使了更多底子办法的创新。例如，云计算、大数据存储和调度系统等技术，在中国的验证和优化，最终形成了独特的竞争优势。
对于开源和商业化公司来说，出海是一个必然的选择。随着环球市场的逐渐开放，中国的技术优势和独特的互联网场景，将为中国公司在国际市场上提供竞争力。通过从东南亚、日本等相对轻易接受的市场入手，渐渐向北美和欧洲市场扩展，中国公司可以利用自身的创新和技术积累，在环球市场中占据一席之地。
大模型对工程师的挑衅
大模型的出现无疑对工程师的要求提出了更高的标准。低水平的工程师大概会被大模型所取代，因为大模型能够高效地完成很多重复性工作。比如在开发过程中，大模型能够生成大量代码、优化文档乃至进行主动化测试，这些使命本来需要工程师手动完成。
然而，这并不意味着全部的工程师都面临淘汰。相反，那些具备深厚技术背景和业务场景理解的工程师，仍旧会在大模型的生态中占据重要位置。大模型虽然能够提拔服从，但它仍旧需要工程师在架构计划、业务需求分析等方面提供引导和优化。因此，未来的工程师脚色将更多是与大模型协作，办理更为复杂的技术困难。
开源项目中的大模型应用
对于开源项目来说，大模型将显著改变贡献者的脚色。例如，在像 Apache SeaTunnel 如许的开源项目中，大模型已经开始被用于生成连接器代码，尤其是在SaaS产物的连接器开发方面。大模型通过爬取文档并理解API请求的模式，可以主动化生成连接器代码，极大地减少了开发者的工作量。
这种主动化的内容生成方式，为开源项目带来了新的活力，同时也提出了如何管理主动生成内容的挑衅。未来，开源贡献者大概不再是单纯的开发者，而是通过 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术生成文档和代码的“呆板贡献者”。
程序员的职业发展与分化
随着大模型的普及，程序员的职业将面临显着的分化。未来5-10年内，程序员将分为两类：
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高级程序员：能够利用大模型计划架构、开发框架，而且高效地生成代码。高级程序员将能够通过大模型在短时间内实现复杂的功能和代码，完成更多的项目使命。
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低级程序员（码农）：这些程序员将更多地依赖大模型来辅助完成工作，雷同于传统的外卖配送员，他们的工作将主要是监督大模型的生成结果，并进行代码审查和修改。
在这个过程中，那些能利用大模型提拔服从、加速项目进展的工程师，将处于职业生涯的上游。而那些无法快速适应并进步自身技术深度的工程师，大概会面临更大的生存压力。
如何应对这一范式变革？
面对这个范式的变革，最重要的是要迅速适应并融入大模型生态：
务必使用大模型：对于每一个工程师来说，必须开始学习如何利用大模型来辅助开发。大模型并不是取代你，而是作为一个强盛的助手，能够提拔工作服从。
聚焦产物场景：大模型的真正代价在于如何联合实际业务场景来应用它。不要陷入仅仅学习各种皮毛的培训课程，而是应该专注于如何将大模型应用到本身所在的产物中，办理实际问题。
不停学习与进步：对于程序员来说，技术的不停学习和自我提拔至关重要。未来的程序员将不再仅仅依赖于手写代码，而是要计划和规划如何通过大模型高效地完成使命。
挑衅与机遇并存：大模型带来了亘古未有的工作服从提拔，但也意味着对于技术职员的要求将更高。只有那些能够利用大模型优化工作流并创新的工程师，才华在这个快速发展的技术情况中脱颖而出。
总的来说，大模型将极大地改变开源社区和软件开发行业的生态。工程师需要在技术深度、业务理解和大模型应用能力上不停提拔，以便在未来的职业竞争中占据有利位置。
在未来的5-10年中，程序员将进入一个分化的时代，那些能够驾御大模型的工程师将成为高端人才，而不适应变革的工程师大概会被淘汰。因此，快速学习和适应新的技术范式将是每个工程师不可回避的挑衅。
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