云计算“活教科书”语出惊人，指明程序员的进化方向

如果说一个人可以是云计算发展的" 活教科书 "，Jeff Barr，无疑是最有资格的那一个。

那么这位 Jeff Barr，到底何许人也？

他是亚马逊云科技最早期的创始人之一，目前是亚马逊云科技的副总裁、首席布道师（Chief Evangelist）。

而他之所以能和 " 活教科书 " 这个称谓相匹配，是因为 Jeff 在推动云计算发展的路上，战绩完全可查——

20 余年，超过 3300 篇博客，近 150 万字，发表了 800 多场演讲。

这是 Jeff 自 2002 年加入亚马逊、2004 年参与创建亚马逊云科技以来，用近乎苦行僧般的坚持，所书写出来的技术传播的传奇；他以一己之力，几乎记录了亚马逊云科技的每一次重要产品发布与技术演进。

要知道，在那个 To B 技术传播还严重依赖官方营销的年代，Jeff 却打破常规，坚持以个人的视角去拆解复杂的技术。

这种" 博客优先，公关在后 "的模式，后来不仅成为了亚马逊云科技的传统，更开创了云计算行业社区沟通、开发者共生的新范式。

而若是把时间拨回到 2008 年，Jeff 眼光的前瞻性就显得更加明显了。

因为在这一年，Jeff 第一次来到中国，在北京做了一场演讲，但他当时所面对的，却是一群对 " 云 " 这个词汇充满好奇、甚至有些许茫然的开发者。

彼时，甲骨文的创始人拉里 · 埃里森还在公开质疑云计算是无稽之谈，而中国本土的云计算探索才刚刚萌芽；而 Jeff Barr 却带来了关于 EC2（弹性计算）和 S3（简单存储）的启蒙之火。

是的，他在国内播下了云计算的种子。

整整 16 年的时间，弹指一挥间。当这位白发苍苍的 " 云计算活教科书 " 再次踏上中国的土地，世界的语言体系已经彻底切换：人们口中的热词不再是 " 上云 "，而是"AI 原生 "。

这一次，他带来的不再是 S3 或 EC2，而是 Amazon Bedrock、Kiro 这样的生成式 AI 利器，以及一个更宏大、也更迫切的命题——下一代软件开发。

云计算 " 活教科书 " 眼中的下一代软件开发

我已经是个老头了，在美国都算是高龄公民，但我依然热爱创造。

这位从 1979 年就开始写代码的老程序员的开场十分诙谐幽默，但他接下来却以一种罕见的历史纵深感，为我们描绘了一幅软件开发范式持续跃迁的图景。

Jeff 的职业生涯横跨了从机器码、汇编语言、高级语言到如今 AI 编程助手的整个技术史。他坦言，自己曾亲手在计算机前板上拨动开关输入二进制指令，也曾在穿孔卡片时代为一行代码的错误懊恼数日。

正是这段跨越近半个世纪的亲历，让他对当下生成式 AI 与 Agentic AI 掀起的开发革命，既充满兴奋，又保持清醒。

AI 不是人类替代者，而是能力放大器

Jeff 在这场最新演讲中，首先做的就是打破了焦虑。

这种焦虑似乎已然在开发者群体中弥漫开来，即 "AI 将写光所有代码 "、" 如果 AI 能编程，我又该充当什么角色 "。

对此，Jeff 明确给出了他的判断：

AI 编程工具不是取代开发者，而是放大开发者已有的技能。

他将这一理念置于软件工程发展的长河中审视：从机器语言到汇编，再到 C、Python 等高级语言，每一次抽象层级的提升，都并没有消灭程序员，反而让更多人得以进入这个行业，并将精力从底层细节解放到更高阶的问题解决上。

Jeff 进一步解释说：

今天的 AI 编程助手，本质上是我们过去几十年所积累的所有开发工具、语言特性、开源库、最佳实践的集大成者。

我们把整个行业的智慧 " 喂 " 给了大模型，现在它反过来帮助我们更高效地表达意图。

他以亚马逊推出的 AI 集成开发环境Kiro为例，展示了这种 " 能力放大 " 是如何具体实现的。

Kiro 支持两种模式：一是当下流行的氛围编码（Vibe Coding），适合个人快速构建小型应用；二是更结构化的规范驱动开发（Spec-Driven Development）。

在后者中，开发者通过与 AI 对话逐步细化需求，生成包含验收标准的详细规范文档，再由系统背后的 Agents 自动生成代码、单元测试，并在每个任务节点等待开发者审核确认。

这套模式，可以说是对软件开发流程的 AI 式重构。它不再是混乱的 Vibe，而是遵循着清晰的四步闭环：

Idea（想法）-> Intent（意图）-> Implementation（实现）-> Iteration（迭代）。

更重要的一点是，团队可以通过指导文档（Steering Documents）来注入自己的技术标准、文件结构和最佳实践。这意味着，AI 在辅助的同时，也受到了人类经验和团队规范的约束。

对此，Jeff 强调说：

这才是从原型走向生产的关键。

因为 Vibe Coding 对小型、个人项目非常高效，尤其适合非技术背景的人快速验证想法。但当项目走向中大型、团队协作时，它缺乏结构，容易失控。

整体来看，即便是 AI 时代的开发过程，开发者依然始终是操作者，但思想的边界却需要延伸和扩展。

这就对开发者本身而言提出了更高的要求。

AI 时代开发者的变与不变

当人们问我如何为 AI 未来做准备时，我的答案总是让他们惊讶，因为这无关技术。

诚然 AI 时代的开发者也需要 " 进化 "，但 Jeff 给出的方向出乎很多人的意料，因为他的建议是——沟通（Communication）。

在他看来，开发者的角色正在发生深刻转变。

过去，开发者 80% 的时间在与机器沟通（写代码），20% 的时间与人沟通；未来，这个比例可能会颠倒过来。

以往的开发者需要熟记语法、操作符、数据结构，因为文档就是系统的全部边界；但在 LLM 时代，模型的能力边界是模糊且动态的，你无法读完一本手册就掌握它，只能通过不断交互去探索。

因此，AI 将接管大部分与机器沟通的工作，而开发者的核心价值在于：

向内沟通（与 AI）：能否清晰、准确地向 AI 传达你的意图（即上文提到的 Intent）。

向外沟通（与人）：能否深刻理解客户的业务问题，并与团队高效协作。

Jeff 在现场还演示了一个 demo：用中文提示词 " 写一个程序，输入两个数字，相加后输出结果 "，通过 Amazon Nova 模型成功生成了正确代码。

Jeff 对展示这个例子背后的意图也做出了解释：

长期以来，编程世界被英语垄断。现在，LLM 让开发者能用自己的母语思考和创造，这将极大降低行业门槛，释放全球人才的潜力。

与此同时，Jeff 还预言一个关键转变：开发者将从 " 主要写代码 " 转向 " 主要读代码 "。

因为随着 AI 承担更多编码任务，人类的核心价值在于审查、理解、优化和整合。

然而，当前教育体系仍侧重如何写，而非如何读；所以怎么才能快速把握大型代码库的结构、逻辑与潜在风险，将成为未来开发者的核心竞争力。

在量子位与 Jeff 交流过程中，他也再次强调 " 我坚信，未来最成功的开发者，将拥有非常强大的人际沟通技巧 "。

而 Jeff 本人更是早早地身体力行着这一理念。

早在十几年前，已经是亚马逊云科技资深元老的他，却决定重返校园，并于 2013 年获得华盛顿大学传播与数字媒体硕士学位，目的就是提高沟通与数字叙事的能力。

一言蔽之，沟通能力正成为比纯技术更重要的素养。

将涌现一批 " 短命应用 "

除了软件开发，对于软件形态本身，Jeff 也做了一番深入的思考。

过去，应用因为开发成本高昂而被视为珍贵资产，需长期维护。但现在，Jeff 认为在 AI 驱动的快速开发范式下，一类 " 一次性应用 " 或 " 短命应用 "（disposable code）将大量涌现。

这些应用的特点，是为解决特定临时问题而生，用完即弃，甚至每次使用都重新生成最新版本。

而与之相对的，数据的价值将空前提升，Jeff 解释道：

当代码变得易得，数据就成了真正的护城河。

我们会更谨慎地设计数据模型，更用心地治理和保护数据资产。

总结来看，这种" 代码易逝、数据永恒 "的新平衡，将重塑软件架构与企业战略。

下一个十年：云仍是底座，但开发方式会彻底改变

当量子位问及 " 云计算的下一个十年 " 相关问题时，Jeff 坦言预测未来极其困难：" 五年前，我们根本无法预测今天的景象。"

但他明确指出了两个确定性的趋势。

首先，云依然是基础设施的终极形态，但 AI 是其上的新变量。他认为：

我们将看到云与 AI 非常有趣的结合。AI Native 应用仍然需要依赖灵活、安全、可扩展的多种云服务，AI 只是这个菜单中的关键一环，而不是全部。

云的灵活性和 AI 的高效将形成强大的共生关系。

其次，个体的力量将被前所未有地释放。

在过去，要构建一个复杂的全球化应用，需要一个庞大的 " 双披萨团队 "（亚马逊内部术语，指团队规模大到需要两个披萨才能喂饱）。

而现在，Jeff Barr 在群访中却提出了一个极具震撼力的概念—— Unicorn built by a single developer（单人独角兽）：

我们还没有亲眼见到，但我相信这些工具（云 +AI）是如此强大，以至于 " 单人独角兽 " 的实现在我们有生之年是可能发生的。

云与 AI 的结合，给予了个体开发者前所未有的控制力和力量。

最后，当谈及 Jeff 时隔这么多年后对中国云计算发展的感受时，他表示大受震撼。

Jeff 回忆起 2008 年的北京之行时称，" 记得当时面对的是非常早期的开发者，他们对当时刚刚出现的云计算感到无比兴奋。那时，我们的云上大概只有 5 个服务，但他们已经理解了其中的价值和潜力。"

而这次，在他落地中国的短短 48 小时内，他所看到的是截然不同的景象。

我看到这里的公司，正在真正地理解并拥抱许多不同类型的云和 AI。

在这么短的时间内，中国取得了如此巨大的进步，这给我留下了极其深刻的印象。

从最初少数极客的兴奋，到如今整个行业对云和 AI 的深度拥抱，云计算 " 活教科书 "，可以说是亲身见证了中国开发者群体 16 年来的惊人跃迁。

传奇的云计算见证者

Jeff Barr 的传奇，不仅在于他能预见了趋势，更在于他用行动参与并记录了整个时代的演进。

正如我们前文提到的那串数字——从 2004 年到 2024 年，他以个人口吻撰写 3300 余篇博客，累计 150 万字。

这些文章不是冷冰冰的产品公告，而是带着调试日志、错误截图、场景推演的实战手记。

他坚持用第一人称，因为在他看来只有亲测，才有资格分享；而这种风格让开发者感到：亚马逊云科技不是高高在上的供应商，而是一个同行者。

2024 年，他正式退休博客岗位，转而面向全职的全球巡讲。今年，他已经走访了 15 个国家，并表示：

我不再写博客，但我仍在布道——只是从键盘走向了讲台。

尽管已拥有近 50 年的技术生涯，但他本人仍旧在学习的路上，仍然每天研究新模型、新工具。

因为他深知 AI 时代的一个重要特点，即创新的节奏从未如此之快。

而纵观 Jeff 至今在技术这条路上的历程，我们或许可以总结为一句 " 相信相信的力量 " ——

在云计算尚被嘲讽为泡沫的年代，他相信开发者需要一种更自由、更开放的基础设施；在 AI 引发失业恐慌的今天，他相信技术终将赋能而非取代人类。

他常说 " 开发者是创造未来的人 "，而他的使命，就是确保这些人拥有最好的工具、最清晰的路径、最坚定的信心。

真正的技术革命，从来不是由芯片或算法单独驱动的，而是由无数愿意动手建造的开发者，和那些愿意蹲下来解释第一行代码的人共同完成。

Jeff Barr，正是后者中最执着、最温暖的那一个。

Two More Things：

如果说十几年前让 Jeff 来对技术的发展做预测，他或许还是比较自信的，毕竟当年顶着那么大压力还是对云计算坚信不疑。

但今天提到预测相关的问题，即便是这位云计算 " 活教科书 " 也是显得有些不那么自信。

或许是因为 AI 时代的新技术和新应用的发展着实是过于快了，就连 Jeff 本人都说：

我在从西雅图来上海的飞机上还在想，是不是又出现了什么新的技术突破。

以及在去年亚马逊云科技的年度盛会 re:Invent 中，Jeff 表示，当他正式退休的时候，会把头发染回紫色。

但或许对于很多开发来说，他们更希望这头紫发来得更慢一些。

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— 完 —

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