宣布程序员终结的扎克伯格都犯过哪些技术误判

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ajcvh
楼主 (北美华人网)
扎克伯格在技术判断上确实有一些备受争议的决策,我们可以回顾几个比较经典的“失误”: 🚩 1. HTML5 优先策略(2010-2012) 决策: 扎克伯格曾在 2010 年左右决定让 Facebook 将移动应用基于 HTML5 开发,而不是原生应用。 问题: HTML5 当时在移动端的性能非常糟糕,特别是在动画、滚动、触摸反馈等方面。 用户体验远远比不上原生应用,导致 Facebook 的移动端 App 卡顿、加载缓慢。 后果: 2012 年扎克伯格公开承认:“押注 HTML5 是我们犯过的最大战略错误之一。” Facebook 转向原生开发,用 Objective-C 重写 iOS 版、用 Java 重写 Android 版,移动端体验才得以提升。 🏝 2. Metaverse(元宇宙,2021-2023) 决策: 扎克伯格在 2021 年正式宣布公司改名为 Meta,并全力投入元宇宙(Metaverse)技术,包括虚拟现实(VR)、增强现实(AR)。 问题: 元宇宙硬件(如 Oculus 头显)依然笨重、昂贵,用户体验未达预期。 缺乏吸引人的内容生态,用户留存率低。 投入巨资(2022 年就烧掉了超过 130 亿美元),但 Horizon Worlds 等产品被批评画质粗糙,甚至员工自己都不想用。 后果: 投资人和市场信心下滑,Meta 的股价在 2022 年暴跌超过 70%。 扎克伯格不得不调整策略,减少对元宇宙的资金投入,并在 2023 年裁员。 📱 3. Facebook Phone(2013) 决策: 扎克伯格曾推出了一款 Facebook Phone(HTC First),搭载名为 Facebook Home 的自定义 Android 启动器,让 Facebook 直接成为手机主屏幕的核心。 问题: 用户反感手机被 Facebook 彻底“绑架”。 系统体验被严重干扰,基本功能如拨号、短信等变得麻烦。 手机销量惨淡,几个月就下架。 后果: Facebook Home 被迅速抛弃,Facebook Phone 成为硅谷历史上的滑铁卢案例之一。 🎙 4. Libra 加密货币(2019) 决策: 扎克伯格希望推出 Libra,一种由 Facebook 牵头的全球性稳定币,用来重塑全球支付系统。 问题: 遭到各国监管机构的强烈反对,被质疑可能影响全球金融秩序。 合作伙伴如 PayPal、Visa 等因政治压力退出项目。 后果: Libra 被迫重组,更名为 Diem,但最终在 2022 年完全失败。 扎克伯格再次在国会听证会上被严厉拷问。 ✅ 总结:为什么扎克伯格屡屡“翻车”? 扎克伯格的问题往往是 过度押注未来技术: 前瞻性 强,想抢占未来赛道,比如元宇宙、加密货币。 执行力过猛,大手笔投入,不留太多后路。 忽略市场现实,高估技术成熟度,低估用户接受程度。
✅ 未来可能的变化:编程不会消失,而是进化 扎克伯格所说的“终结程序员”更像是说 终结低水平的“码农”式编程。未来的趋势可能是: 初级程序员的压力变大: 基础的 CRUD 开发、模板代码生成等工作,AI 做得很好,初级程序员可能会面临淘汰压力。 高级程序员更值钱: 架构设计、复杂系统优化、AI 工具本身的开发,依然是人类的主场。 人机协作的新范式: 编程会变成“和 AI 一起工作”而不是完全由 AI 取代。
但是没有初级程序员哪来的高级,毕业生应当怎么办? 这是个扎心但现实的问题!扎克伯格说 AI 会终结程序员,可没考虑到一个关键事实:没有初级程序员的成长路径,高级程序员从哪儿来? 对于刚毕业的程序员来说,AI 时代的挑战确实大了不少,但这并不意味着路被堵死了。我觉得可以从 策略、技能和思维方式 三个维度来聊聊,看看怎么在 AI 浪潮下突围。 🌟 1. 策略:别死磕基础 CRUD,找“进阶成长点” 传统的初级程序员工作(增删改查、写简单脚本)正在被 AI 吃掉,但你可以往 更有成长性的方向 转: 学会“AI+编程”技能: 会用 GitHub Copilot、ChatGPT 等 AI 工具编程已经是基础技能。别抗拒 AI,而是学会和 AI 搭档,比如用 AI 写测试、重构代码、查 bug。 投身复杂项目: 选择技术含量高、有挑战性的工作,比如系统设计、并发编程、分布式系统。让自己尽早进入解决“复杂问题”的环境。 站在业务前线: 理解业务逻辑比只会写代码更值钱。多和产品、运营沟通,了解代码背后的商业目标,让自己成为懂技术的业务人才。 思路:不只是“学会写代码”,而是让代码服务于复杂问题和业务需求。 🚀 2. 技能:搭建自己的“技术护城河” 毕业生要脱颖而出,就得有点“硬核技能”。以下几个方向未来仍然非常吃香: 底层技术:操作系统、编译原理、算法、数据库实现等 AI 目前主要擅长应用层代码,但底层技术需要更强的逻辑思维和系统性,AI 很难完全替代。 大模型与 AI 工程: 不是让你造 GPT-4,而是学会怎么微调模型、做推理优化、嵌入模型到业务里。未来很多初级工作是帮 AI“调教”AI,这是一条热门赛道。 云计算与分布式系统: 后端工程师未来依然很吃香。分布式存储、微服务架构、Kubernetes 等领域不会被 AI 轻易攻克。 安全与隐私: AI 时代对网络安全、模型安全的需求爆炸式增长。这是个技术含量高且未来确定性强的领域。 思路:别停留在“会写代码”的层面,要向系统设计、算法、AI、分布式等领域突围。 🔥 3. 思维方式:成为一个“AI 驯兽师” 未来编程不是和 AI 对抗,而是和 AI 合作。你可以试着培养以下思维: Prompt Engineering(提示词工程): 学会用精准的语言向 AI 提问,帮它输出高质量代码。 代码审查与调优思维: AI 生成代码很猛,但会犯错,你的价值是做代码的“质检员”和“优化师”。 跨学科思维: 技术和业务结合,成为能理解需求、设计架构、指导 AI 写代码的人。 思路:成为“会驾驭 AI 写代码的人”,比单纯写代码更重要。 ✅ 毕业生的成长路径怎么走? 总结一下,如果你刚毕业或是初级程序员,未来的成长路径可以这么规划: 1-2 年级: 熟练掌握 AI 编程工具,把它当作你的“编程助手” 深入基础技术(数据结构、算法、操作系统等) 尽量参与复杂项目,别只做“模板化代码” 3-4 年级: 学习系统设计、分布式系统、云计算等进阶技能 掌握 AI 应用层技术,如模型微调、部署、优化 参与架构设计或业务系统开发,培养全局视角 5 年以后: 转向技术专家(架构师、AI 工程师)或技术管理(带团队、做决策) 将自己塑造成业务+技术双修的人才 扎克伯格的“终结程序员”只是危言耸听,未来不是程序员被淘汰,而是 低水平编程被淘汰,高水平编程+AI 驯兽师成为主流。
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firstautumn
他除了Facebook就没有对过!
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lovewriting123
Zuckerberg 原来砸了这么多项目,不总结不知道一总结吓一跳
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heartinny
这些押注,无一例外是为了躲避苹果和谷歌操作系统的垄断,虽然没有成功,但不尝试是更大的失败。
唯一的是程序员这件事,跟你举的例子没有关联,他是真的看到了AI的成长。我不知道为什么大家还有自信觉得旧秩序不会被AI打破,到处都是虽然AI厉害,但是“我的工作”它还不会做的言论。我觉得高级马公和低级马公,对AI来说也就差一两代最多了。
当石头(硅)都能思考以后,经济理论告诉我们,思考就不值钱了。那些靠出卖思考来换钱的行业退潮不应该吗?挣钱的方式有很多种,靠资本,靠关系,这些不会因为AI而改变,只是做题专家贬值了,历史上大力士贬值不也过来了吗?肯定开始的时候有的人说,那些力气比我小的先淘汰,我不会被淘汰,千斤顶发明了就都成历史了。
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Riverss
ai取代程序员这一点,与其说是他个人判断,不如说是行业领袖的共识
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ss4me
我自信是因为我知道目前的ai还只是一个概率模型,并不会真正思考
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Riverss
ss4me 发表于 2025-02-24 21:29
我自信是因为我知道目前的ai还只是一个概率模型,并不会真正思考

不会彻底全部取代,但是一个人可以做多个人的事情,就取代了很多人,我们公司已经在发生
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Fhu
heartinny 发表于 2025-02-24 21:23
这些押注,无一例外是为了躲避苹果和谷歌操作系统的垄断,虽然没有成功,但不尝试是更大的失败。
唯一的是程序员这件事,跟你举的例子没有关联,他是真的看到了AI的成长。我不知道为什么大家还有自信觉得旧秩序不会被AI打破,到处都是虽然AI厉害,但是“我的工作”它还不会做的言论。我觉得高级马公和低级马公,对AI来说也就差一两代最多了。
当石头(硅)都能思考以后,经济理论告诉我们,思考就不值钱了。那些靠出卖思考来换钱的行业退潮不应该吗?挣钱的方式有很多种,靠资本,靠关系,这些不会因为AI而改变,只是做题专家贬值了,历史上大力士贬值不也过来了吗?肯定开始的时候有的人说,那些力气比我小的先淘汰,我不会被淘汰,千斤顶发明了就都成历史了。

是的,浑身上下只剩点智商优越的人看到真觉得焦虑和悲哀
对这些顶点富人而言,如果我们不是可以提供漂亮基因的卵子,或者强壮的血液器官,可能没有存在的必要了
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Ascenk
他感觉就是个技术的投机分子。他除了Facebook,和手里买来的一些社交软件,对人类技术的发展还有啥推动和影响?为啥meta烧了那么多钱,就没啥拿的出手的产品,还不倒闭?为啥那股票还节节高?
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ajcvh
回复 4楼 heartinny 的帖子
这个解释用来做对董事会的托词不错,但是做技术公司的谁不是试图打破行业龙头的垄断呢,amd 要破除 intel 和nvidia的垄断, lyft 要破除 uber的垄断, 失败了就说不是我方无能是在是敌人太强大,这个说到底只是托词罢了不能简单说不试更不好, AI 替代脑力劳动是行业共识不假, 但是时间线也很重要,如果这个替代的过程需要几代人甚至更长的时间,现在就宣称可以完全替代了是不是过于前瞻了也会导致巨大代价呢? 就如同扎总以前的优良战绩一样:)