程序员只做技术够吗：一位AI创业先驱的反思录

导言技术是起点，但商业与沟通协作才是护城河

那是在2016年的时候，当时AI远远还没有成为全民都参与的那种浪潮，有一位名为徐宥（Eric Xu）的工程师，他做了一件特别疯狂的事情，这件事是什么呢，就是运用语言模型去理解代码，然后修改代码，接着生成代码，他还给自己的公司取了个名字叫ai.codes，这个名字所代表的意思是“用AI写代码”。

距今十年后的眼下这会儿， AI 编程已然成为现实状况了，然而他当年所开启的创业历程却在 2016 年就停歇下来了。这段往昔之事可不单单是针对技术即将出现爆发态势之前那段时期的记录，更是犹如一回镜子那般，映照出了程序员于职业发展过程当中最为关键的命题：仅仅只是从事技术方面的工作，这样就足够了吗？

技术狂想：当代码遇见AI

1. 超前的技术直觉

2014年，徐宥于Fitbit工作之际，便自发地把卷积神经网络引入到睡眠周期分类当中，属于业界最早把深度学习应用于可穿戴设备的团队之一。他敏锐觉察到：既然AI能够进行自然语言翻译，那为何不可以开展自然语言到代码的翻译工作呢？

2. 落地的产品实践

他不是沉溺于空想，而是径直去下载了GitHub上数量众多的开源代码，训练了具有4层结构的LSTM模型，当时Transformer还尚未问世。他着手开发了IntelliJ插件，达成了整段语句的补全，甚至于发明出这种被称为“三个斜线”的注释方式，创建并完成了那样“能让模型把自然语言转变为代码”可用程度的产品原型。

3. 技术之外的死结

然而，他很快察觉到一点，便是存在一个极大的死结，那就是他要想证明产品价值，就得有25万美元去训练更强的模型，可投资人呢，却是要看到产品价值才会愿意投钱来训练模型，这个死结，最终致使项目走向了失败。

创业复盘：技术人的“软肋”

1. 沟通的壁垒

徐宥回想起来，那时面对一位有着斯坦福MBA背景的投资人，那个人的关键问题并非是模型或者产品，而是“这项技术可不可以销售到中国去从而赚取钱财”。他察觉到，好多人压根就没有和他探讨同一个问题。搞技术的人常常过度估计了技术自身的说服力，却又过低估计了商业逻辑的重要性。

2. 融资的困境

处于硅谷之地，那些并无收入的公司常常估值是最高的一档，不过当你从事的是那种“几乎没有任何人能够理解”的事情之际，融资就会变得超乎寻常地困难起来。Y Combinator给出的反馈是“需要更多的信号才行”，然而“超前”这种情况本身恰好就意味着“缺少信号”。

3. 孤独的坚守

由于不存在恰当的共同合伙人，于是便全都由他独自承担起了技术方面的事务，以及产品相关的工作，还有融资这一事项。他清楚地记得深夜回到家中之时，妻子和孩子均已进入睡眠状态，那只小猫也蜷缩着身体，在他的脑海当中明明知晓未来的大致情形，然而在实际的现实状况里却无法迈出接下来的一步。这样的一种孤独感受，乃是众多从事技术领域创业之人所共有的痛苦之处。

程序员的“非技术”必修课

1. 技术是杠杆，但不是全部

你的下限由技术深度所决定，然而你的上限却是由业务洞察、协作沟通以及产品视角来决定。徐宥没成功不是因为技术不行，而是没办法把技术转而变成商业言语。在现实当中，许多程序员也碰到类似的困境：代码写得好看，可是项目推行不了，价值得不到认可。

2. 避免“唯技术论”

处于真实的职场环境当中，仅仅只是专注于编写代码，而对其他方面全然不顾，这样的情况很快就会遭遇发展的瓶颈。技术的终局是服务于用户的，并非是供开发者自我陶醉的。要明白业务是通过怎样的方式来获取收益的，如此才能够寻觅到具有高价值的需求；要掌握跨部门沟通的技巧，这样才可以促使优秀的技术得以实现落地应用。

3. 构建“T型”能力

身为程序员，则务必要将技术塑造成为“出众之长板”，然而绝不能单纯看作是“独一无二那个板”。需不断深入钻研技术，并且还要积极主动去补足业务、协作以及商业视角等方面，如此才能够把代码编写成能够影响数以千万计用户的产品，进而才会拥有无法被替代的价值。

写在最后

徐宥最后讲了个故事，2016年，有两个俄罗斯年轻人找到他，他们想用AI生成ACM竞赛题代码，他真诚地分享了经验，还祝愿他们成功，后来，这两个人成立了near.ai，不过最终转向了区块链，而其中一位，恰恰是Transformer论文的作者之一。

技术是船，然而商业以及沟通协作是帆，仅仅造船却不扬帆，最终很难远航。现实并非是呈线性地展开的，焦虑并不能够切实地助力我们去构建未来，关键在于在当下的边界范围之内，做出契合自己内心的选择。

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