原文图片：Google DeepMind 预训练负责人相关视频画面
AI 时代程序员最容易犯的错误，是以为竞争在于谁更会使用模型。
Vlad Feinberg 的采访指向了一个不同的答案：有价值的技能不是让 AI 写更多代码，而是让模型、数据、算力、推理服务和真实产品作为一个稳定系统协同运转。
这篇文章不是又一个关于程序员失业的恐慌故事。它是一个更有用的提醒：普通程序员并没有被前沿 AI 拒之门外。入口变了。它不再只是业务代码的速度，而是基础设施、推理成本、内核优化、分布式系统、可复现实验、开源贡献，以及可见的工作证明。
同样的逻辑也适用于 We0.ai。如果技术能力停留在本地文件夹、GitHub 提交或私聊中，其他人就很难理解。一旦它变成展示网站、技术案例研究、SEO/GEO 内容和可信的项目证据，它就能成为长期的机会资产。
快速要点：AI 不会淘汰程序员，但会削弱被动的程序员
过去的程序员优势 | AI 时代的新优势 |
快速编写业务代码 | 定义问题、拆解系统并验证结果 |
熟悉框架和语法 | 理解模型服务、推理成本、数据路径和可靠性 |
交付被要求的功能 | 将 AI 连接到真实产品，并对结果负责 |
在简历中列出项目经验 | 展示开源工作、技术写作、案例页面和可复现演示 |
关注职位头衔 | 成为帮助团队真正让 AI 运转起来的人 |
实际要点很简单：组织付费并不只是为了聪明的答案。他们愿意为那些值得信赖、能够让系统运转、降低成本并对结果负责的人付费。
1. 前沿实验室并不只需要“研究员”或“工程师”
许多人把前沿 AI 实验室想象成两类人：写论文的人和写代码的人。现实要复杂得多。预训练、后训练、推理服务、搜索集成、产品评估和可靠性，都同时需要研究判断和工程执行。
Vlad 的观点是，语言模型和产品之间的边界如今已经模糊得多。只有当训练稳定、推理可负担、事实性经过评估、引用可靠，并且延迟低到足以服务真实用户时，一个模型才会变得有用。
这意味着普通程序员并不需要在第一天就发明一种新架构。更实际的入口是围绕模型展开的工作：让它更快、更便宜、更稳定，并且更容易提供服务。
2. 脏活可能是最有价值的工作
最令人印象深刻的故事之一，并不是关于顶会论文。它讲的是 Jeff Dean 发放的一笔即时奖金。Vlad 的贡献从光鲜程度上看很小：监督式微调、超参数调优、压缩内存，以及让早期 Bard 版本在有限硬件上运行起来。
这听起来可能并不光鲜。但在大模型系统中，战场往往就在那里：少浪费一块 GPU、少一次失败的训练运行、更低的延迟、更高的吞吐量，以及更好的利用率。
如果你是后端工程师，这是一个机会。这些问题与传统工程技能深度相关：分布式系统、缓存、队列、负载均衡、性能分析、存储抽象、故障恢复和资源调度。
AI 时代并不会降低工程的价值。它会把工程推向更高价值的更深层次。
3. Gemini 与 DeepSeek 看起来是一场模型竞赛，但它同样是一场服务竞赛
外界喜欢通过排行榜来比较 Gemini、DeepSeek、OpenAI 和 Anthropic。但这次访谈揭示了一种更现实的压力：模型在真实流量下也必须足够快速、稳定且成本可承受。
对于 Gemini 2.0 Flash 来说，一个挑战是在以低延迟服务搜索场景的同时保持质量。专家混合模型可以提升容量，但也会带来通信和内存压力。团队不得不重新思考服务方式、专家放置、流水线式预填充，以及如何将通信隐藏在计算之后。
这是大多数读者很少看到的一面：一个模型获胜，并不只是因为它在训练时足够聪明。它获胜是因为它能够在真实的服务约束下运行。
原文图片：访谈中的 Vlad Feinberg
4. 转型路径：从使用模型转向将模型整合进业务
对普通程序员最有用的例子是 Nate Lintz。据报道，他并非出身于光鲜的 AI 研究背景，而是从搜索领域的后端基础设施起步。通过帮助一条产品线采用大模型并解决推理和系统问题，他成为了 DeepMind 内部的关键技术贡献者。
这条路径是现实可行的。你不需要先拿到前沿实验室的 offer，才能做与前沿相关的工作。你可以从当前产品内部开始：降低推理成本、构建缓存、将 LLM 服务连接到搜索、客服、运营、内容或开发工作流，并让结果可评估、可追踪。
转型方向 | 具体项目想法 |
推理服务 | 使用 vLLM、SGLang 或 TensorRT-LLM 进行吞吐量、延迟和 KV Cache 实验 |
内核与底层优化 | 通过小规模复现学习 CUDA、ThunderKittens 以及类似 FlashAttention 的思想 |
业务集成 | 将 LLM 连接到搜索、知识库、客服、代码评审或内容工作流 |
评估与真实性 | 构建来源质量检查、引用流程、幻觉审查和人工审批闭环 |
技术展示 | 将实验转化为案例页面、技术博客、可复现演示和开源 PR |
5. 不要只写简历。要创造可信信号。
Vlad 给候选人的建议很直接：拿出证据。手动实现一个 Transformer。完成缩放定律练习。记录过程。展示数学和代码。
更深层的逻辑很清楚。前沿团队并不需要更多自称对 AI 感兴趣的人。他们需要证明你能够拆解难题、在困难中坚持，并将论文、代码、系统和结果连接起来。
对于普通开发者来说，这种信号不必只停留在面试材料中。它可以成为一项长期资产：技术作品集、一系列文章、开源拉取请求、持续运行的演示，或结构清晰的案例研究网站。
这正是 We0.ai 的用武之地。技术能力需要一个展示窗口。展示型网站可以组织项目背景、问题、方法、指标、源代码、FAQ、对比和联系方式，然后通过 SEO 和 GEO 让搜索引擎和 AI 助手都能理解它。
6. AI 无法承担法律责任。最终仍需要人类签字确认。
Vlad 用法律作为一个鲜明例子：模型可以阅读所有案例，但它不能在法庭上代表你，因为它不会失去律师执照。
同样的原则也适用于程序员。AI 可以编写代码、修复 bug、生成测试。但当系统宕机时，谁来负责？谁来调查故障？谁来批准安全风险？谁来解释业务损失？必须由真实的人和真实的组织来承担结果。
因此，程序员的价值并不会消失。它会发生转移。过去，你可能通过写更多代码来证明自己。现在，你需要证明的是判断力、验证能力、架构能力、责任边界以及交付质量。
7. 不要让恐惧营销左右你的职业发展
这次采访中最好的信息是，人们应该停止被恐惧营销牵着走。与其无休止地担心 AI 是否会制造一个永久性的底层阶级，不如问一个更有用的问题：我现在能否利用 AI 变得更高效、更值得信赖，并更擅长解决真实问题？
真正的行动是去构建。运行模型。连接系统。写下优化过程。复现实验。把你的推理和结果放到其他人能够找到的地方。
未来的机会不会只属于那些谈论 AI 的人。它们会属于那些能够让复杂系统运转起来、清晰解释它们，并展示证据的人。
8. 这对 We0.ai 意味着什么：展示型网站会放大技术信号
在 AI 时代，许多个人和团队并不缺乏能力。他们缺少的是一种展示这种能力的结构。GitHub 提交、技术笔记、截图、评估数据和客户案例往往分散在各种工具和平台上。分散的证明并不容易转化为信任。
We0.ai 不只是生成一个网页。它帮助将技术能力、产品、服务、案例研究和成长路径转化为一个展示型网站。
路径是 构建 → 展示 → 增长 → 线索。构建网站，展示能力，获得 SEO/GEO 可见度，并将关注转化为机会、咨询、客户或职业信号。
对程序员来说，未来的问题不是“我会使用 AI 吗？”而是“我能否使用 AI 产出可信的工作，并让这些工作可被发现、可被理解、值得信任？”
最终要点
这次 DeepMind 采访的真正价值，并不在于五个人连续奋战四十天的戏剧性故事。它揭示了大模型竞争背后的更深层逻辑：模型之外，还有工程、系统、成本、信任和责任。
普通程序员不需要假装自己已经是前沿研究员。更实际的路径是从工程优势出发，走向 LLM 基础设施、推理服务、评估系统、开源贡献和真实产品集成。
如果你持续展示这些能力，它们就不再只是简历上的一行文字。它们会变成一种可搜索、可引用、能建立信任的资产。
常见问题
AI 会取代程序员吗？
不会简单地取代。只等待任务的程序员可能会变得更加被动，但能够定义问题、构建系统、验证结果并承担责任的人仍然会有价值。
后端工程师还能进入 AI 领域吗？
可以。后端基础设施、推理服务、缓存、队列、分布式系统和性能优化，都是实际 LLM 部署中不可或缺的部分。
前沿 AI 实验室看重什么？
它们看重研究背景、数学成熟度、工程执行力、底层系统理解、韧性，以及有用工作的具体证明。
为什么不那么光鲜的工程工作也很有价值？
在大模型规模下，每一点内存、延迟、吞吐量和可靠性都很重要。保持系统运行本身就是高价值工作。
程序员如何创造职业信号？
构建可复现项目、开源贡献、性能实验、技术文章、案例页面和技术作品集，清楚说明问题、方法、结果和代码。
这与 We0.ai 有什么关系？
We0.ai 可以将技术能力转化为展示型网站，利用 SEO/GEO、案例和增长工具，让项目更容易被发现并获得信任。
相关工具
• Gemini
• vLLM
• SGLang
• We0.ai
来源
• 原始参考文章
• Business Insider：通往前沿 AI 工作的路径
• The Peterman Pod：Google DeepMind 预训练负责人
