10年以後這個行業會怎樣

最近AI掀起了一波熱潮，對我們普通碼農的衝擊是巨大的。以前research和engineering基本是2個領域，但現在AI出來了，橫跨2個領域，這2個領域的邊界開始模糊起來。以前我們覺得讀博士沒用，現在AI的博士成了極端的搶手貨。

這種轉換我看見過很多次了，從桌面電腦到互聯網，從互聯網到移動互聯網，從移動互聯網到AI，每一次都意味著後浪把前浪拍到了身下，拍到身下是什麼意思呢，就是說前浪變成了支撐後浪的基礎架構。一個東西一旦成了基礎架構，那麼就基本定型了，其增長也會變緩。

當年EMC有3個平台的理論，所謂第一平台，就是硬體提供商，提供各種hardware，伺服器，存儲等；所謂第二平台，就是虛擬化提供商，提供雲計算的各種基礎架構；所謂第三平台，就是基於雲計算的各種software大小應用。

很明顯，現在第一平台的廠商，日子都不好過，賣硬體投入多，賺的錢越來越少。第二平台的廠商，也已經風光不再，比如vmware，市場就這麼大，能賺的錢也已經賺的差不多了。再看第三平台的那些cloud service提供商，AWS，Azure，正是風頭正勁的時候，年增長100%，200%醬紫。

造成這種情況的最主要的因素是這3個平台能夠reach到的market的大小不同。第一平台就全世界那麼多科技大企業的硬體訂單，第二平台就那麼多有PAAS的需求的大企業才會用，第三平台卻是服務無數的中小企業的。

現在AI來了，姑且可以稱其為第四平台，為什麼呢，因為AI的應用幾乎是沒有邊界的，任何的application都可以infuse AI。前面的雲計算正好是作為AI的infrastructure。兩者的結合會越來越緊密。而且AI真的是一個平台，同樣的AI service可以infuse到不同的application裡面去。

前面幾次行業的shift，都是在engineering領域，每次shift的gap雖然有，但普通碼農們學習一下還是能catch up這些新technology的。但這次AI不一樣，它橫跨了research和engineering的領域，這對沒有接觸過research的普通碼農來說就比較困難了，要轉型就會難很多。

AI的這次shift，已經開弓了就不會有回頭箭了。你可以說現在DNN的理論基礎還沒有啊，以後肯定會有新技術來替代DNN的，這個我同意，但這次shift已經開始了，AI已經成了焦點，全世界的資源都會往這個方向靠攏，一旦資源大量集中，那麼所有的問題都會很快的得到解決。很快就會有whatever新東西來代替DNN，但這隻會讓AI變得更強，大趨勢是無法逆轉的。

AI很可能會演變成像前端那樣，百家爭鳴，一團混亂。對於碼農來講，投資前端具有很大的不確定性，今天學的框架可能明天就沒用了，投資AI可能也是一樣的。但機會產生於混亂之中，在一片混亂中誰能搶得先機誰就贏了，而且在別人都一知半解的時候，你只要比別人懂的多一點點，market value就完全不一樣了，所以此時正是ROI比較高的時刻。沒辦法的，身為碼農，就註定了不停學習的命運。

前端現在已經沉澱了幾個不錯的框架，現在入場AI確實也已經稍微晚了一點。入場AI的最佳時期應該是2010年左右，那時候DNN剛剛興起。我覺得那時入場的人都是極有眼光的，他們看到了10年以後的未來。

所以回到文章標題，10年以後這個行業的未來會是什麼樣呢，還是AI嗎？根據之前的shift，可以發現每一波大概都是10年左右，所以其實我想說的趨勢並不是AI。

與物理學上2朵烏雲一樣，量子計算可以說是漂浮在整個computer science頭上的烏雲。我們computer science的根基是什麼呢，最根本的是圖靈機模型，次根本的是馮諾依曼體系結構。量子計算能不能撼動圖靈機模型，這個我不知道，但它肯定能顛覆馮諾依曼體系結構。這代表了什麼呢，以後所有基於馮諾依曼體系結構的東西都沒有用了，包括我們碼農每天寫的各種軟體各種編程語言。可以說這已經在第一性上摧毀了整個IT行業。

當然這個摧毀肯定需要一個過程，肯定會出現很多修訂版本的編程語言體系結構來彌補這個過渡時期的gap，讓傳統程序員能勝任新工作。但如果最根本的編程理念變了的話，那麼擁有10年經驗的程序員和剛畢業的其實也沒有什麼太大的分別。

我認為普通碼農的最大危機可能就在10年後，整個行業將會被摧毀重建。量子計算的這次shift，可以類比從intel 8086誕生到microsoft崛起的那20年，所以可能要延續20年。庫茲維爾所說的奇點，我認為AI的shift還不能reach到，但10年後肯定會在量子計算的shift達到。

某超級大佬上次講過一個故事，在90年代，公司里的一個剛剛獲得年度最佳員工的程序員，因為從C切換到了一個新的OO編程語言而竟然不能勝任工作了，然後很快就被lay off。對碼農來說，面對可能的失業風險，要早做準備。

對尋求機會的人來說，現在正是學習量子計算的大好時機，類比那些在2010年入局AI的，我認為提前十年布局才可能有大概率能抓住10年後的機會。10年後，可能是我們這批人的一個真正的能把握自己命運的機會，就看誰能搶先進入賽道了。

那麼現在問題來了，不但要幹活，還要學AI，還要學量子計算，時間不夠用了怎麼辦？

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