卷不過AI就去當CEO？架構師職業迎來“反向突圍”｜獨家對話哥大教授Arthur，M.，Langer

作者｜冬梅

審校｜蔡芳芳

采訪嘉賓｜Arthur，M.，Langer，

Arthur，M.，Langer，美國紐約哥倫比亞大學技術管理中心主任和專業實踐教授，《數字化時代的軟件架構》作者

在人工智能深度重塑軟件開發方式的當下，軟件架構師這一傳統技術角色正迎來前所未有的結構性變革。GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 等生成式編碼工具被多項研究證實可提升 30%–50% 的開發效率，低代碼與智能平臺進一步削弱了“代碼量”在生產力中的核心地位。技術棧快速演化、架構復雜性驟增、AI 系統的倫理與安全壓力上升，正在迫使架構師走出純技術崗位，轉向戰略決策、治理審視與組織領導力的更高維度。

在這一背景下，美國紐約哥倫比亞大學技術管理中心主任、專業實踐教授及《數字化時代的軟件架構》作者 Arthur M. Langer 近日接受 InfoQ 專訪，分享了他跨越咨詢、創業與學術三十余年的觀察。

Arthur 的職業路徑本身就是技術時代變遷的縮影。他最初在 Coopers & Lybrand（現 PwC）負責校園招聘，因參與哥倫比亞大學的顧問委員會，走上教學之路并最終加入學術界。從大型機時代到分布式系統再到 80 年代早期的專家系統，他幾乎經歷了信息技術的每一次關鍵周期。他同時也是創業者、咨詢者和管理學研究者，這使他對“技術如何塑造組織結構與商業競爭”的主題形成了系統沉淀與觀點體系。

“我始終關注技術如何成為商業、政治與全球經濟的核心組成部分。”他回憶道，“技術背景與商業背景的結合，讓我得以在不同變革節點看到長期趨勢。”

他指出，AI 時代的架構師已不再是“堆砌技術的工程師”，而是要具備審視自動化風險、主導多云和異構平臺治理、推動組織學習與變革的能力。他強調，硬件基礎設施仍滯后于軟件自動化的浪潮，而未來的架構將走向更加智能的“生態系統”模式——可組裝、可遷移、多終端同步，并以內置安全為核心。與此同時，架構師將比以往更頻繁地走向企業決策層，甚至成為下一代 CEO 的重要候選者。

當被問及對 Copilot 等工具提升開發效率的看法時，Arthur 給出了一個出乎意料但十分關鍵的判斷：“軟件生產會更快，但硬件創新仍嚴重滯后。”

他指出，全球核心金融體系仍依賴主機運行，操作系統與基礎設施并未迎上軟件自動化帶來的爆炸式增長。未來大規模系統將難以在舊有架構上持續擴展，也不足以保障新的網絡安全環境。

這意味著未來架構的根本變化不僅來自軟件層面的智能化，更來自底層硬件、系統軟件與安全模型的重建。

面對 AI 帶來的能力重構與職業路徑變遷，Arthur 認為，架構師必須主動重塑自身：學習管理學、風險分析與數字時代的市場洞察；加入更多專業組織建立共同標準；并以更開放的心態擁抱多元背景的技術人才，確保智能時代的創新能夠惠及更廣泛的群體。

在 Arthur 看來，這個時代的架構師必須承擔一個關鍵職責：“任何自動化處理都必須可以被架構師否決。”

他提出了一個重要原則——系統設計需要“不確定性”，確保攻擊者無法根據既定流程預測系統行為，同時也為人類干預留下空間。

他也呼吁建立持續審計機制，讓架構團隊能夠在 AI 決策鏈條中保持透明度和安全性。

以下為訪談實錄，經 InfoQ 翻譯整理：

InfoQ：Arthur 先生您好，能請您簡單介紹一下自己的從業經歷嗎？從早期在 Coopers & Lybrand、軟件公司，再到學術界（Columbia University 技術管理中心）以及出版多部著作，為什么會有寫書的想法？

Arthur：我在 Coopers & Lybrand 會計師事務所（現普華永道 PwC）工作期間，負責哥倫比亞大學的應屆畢業生招聘。之后受邀加入哥倫比亞大學某學院的顧問委員會，進而以兼職講師身份開始授課。我從中發現了教學的樂趣，也意識到自己掌握的知識對學生具有價值。隨著職業生涯轉向創業，哥倫比亞大學向我提供了全職教職。哥倫比亞大學的教授需承擔研究與出版任務，而我也在技術管理領域找到了自己的專長方向，也就開始了我的寫書創作之旅。

InfoQ：您在“軟件開發生命周期”“組織學習”“下一代軟件架構”等方向有豐富著作和研究（如 《Analysis and Design of Next Generation Software Architectures》），在當前 AI + 開發工具高度演進的環境下，您怎樣看待自己早期研究與現在變局之間的聯系？

Arthur：我的大部分研究始終聚焦于技術如何演進，并成為商業、政治及全球經濟的關鍵組成部分。迄今為止，我對一些趨勢的預測是準確的，尤其是信息技術將滲透到競爭優勢的各個方面這一點。

憑借計算機科學的本科背景，我曾預判現有操作系統與硬件也需要升級迭代。我親歷了從大型機專有系統到兼容網絡系統的轉型，甚至在 20 世紀 80 年代就參與過作為人工智能前沿的專家系統研發。因此，軟硬件領域扎實的技術背景與商業背景的結合，讓我能夠更好地預見行業發展趨勢。

AI 時代架構師角色變革

InfoQ：近年我們看到 GitHub?Copilot、Cursor、Claude?Code 等 AI 編碼輔助工具被研究證實可將開發效率提升 30%-50%。在您看來，這對傳統軟件架構師最大的沖擊是什么？

Arthur：這意味著將能更快、更高效地產出更多軟件。但硬件創新相對滯后 —— 我們的核心金融系統仍在依賴大型機運行，如今是時候推出新型硬件與操作系統了。現有系統的容量已無法支撐更穩健的用戶開發體系，也難以提供更完善的網絡安全防護。

InfoQ：低代碼 / 智能開發平臺的興起，讓“代碼量”不再是核心瓶頸。作為架構師，您覺得現在更重要的是哪些能力或視角在發生變化？

Arthur：非技術人員需要的系統，應能將海量應用程序庫動態整合以完成各類任務。因此，現有的大型應用程序需拆解為更小的 “樂高積木” 式組件 —— 這些小型簡單的應用程序可能僅承擔一兩項基礎功能，通過這種方式提升其復用性，使用者只需拖拽這些可動態鏈接的小型應用程序，即可組合成大型應用。

InfoQ：在您的著作《數字化時代的軟件架構》中，您如何界定“智能生態架構”與“傳統軟件架構”的區別？能否分享一個典型案例？

Arthur：新型架構需要具備能夠處理傳入與傳出事務的前端封裝。這類 “區塊鏈” 式引擎將由第三方設計，內置基于賬本的事務處理功能及更復雜的網絡安全控制。最重要的是，這些安全控制將部署在應用層，而非過去的邊界架構 —— 傳統邊界架構已無法有效抵御高級別攻擊。另一重大變革在于數據的存儲方式及跨網絡共享模式。盡管中央數據庫仍會繼續存在，但數據將在物聯網設備中實現更多副本存儲，因此我們會看到多數據實例間的動態更新 —— 這正是區塊鏈設計的核心優勢。

InfoQ：工具越來越強，但越強也越可能過度依賴：從架構師視角，您如何確保“架構設計”不僅是工具的堆砌，而是真正支撐業務戰略、驅動創新？

Arthur：自動化是關鍵，但這并不意味著人機交互會消失。所有自動化都存在局限性與潛在風險，因此必須建立持續的審計機制，且人類需具備否決任何自動化操作的能力。架構設計還需具備 “不確定性”—— 我在書中對此有相關論述，即應允許人類交互動態改變各類處理路徑，使網絡攻擊無法依托可預測的處理流程實施。

InfoQ：在多云、混合云、邊緣計算、模型微服務化的背景下，您認為架構師在“平臺選擇”“模型治理”“持續演化”方面最應警惕哪些坑？

Arthur：所有系統都會不斷演進，部分系統終將淘汰 —— 因此必須始終具備平臺遷移的能力。這意味著應用程序與數據格式需遵循行業統一標準。但實際上，企業級系統的遷移向來難度較大。我的建議是，架構師與首席信息官（CIO）應要求供應商及軟件開發人員遵守相關標準 —— 這需要更強的監督力度，或許可參考律師、工程師、會計師等行業的做法，建立同行組織以確保標準落地。政府也應遵循此類標準，避免制定相互沖突的法律法規，而這正是我目前擔憂的情況。

InfoQ：您提到在組織學習中，“反思 - 行動 - 再反思”是關鍵（TPT 方法）。將此方法應用于“智能架構”設計，您建議架構團隊如何體系化地實踐？

Arthur：最重要的是要優化領導能力。這一領域對領導力的成功至關重要。沒有任何管理模式是萬能的。我們身處一個技術淘汰加速的時代 —— 即任何解決方案的 S 型增長曲線都在不斷縮短。在這個難以精準預測的世界里，快速行動比周密規劃更為重要。許多組織往往缺乏前瞻性，不愿在系統淘汰前主動發起變革，這顯然會增加風險。

InfoQ：隨著架構師從技術細節中解脫，他們是否有機會更多地參與到企業的核心戰略決策中？您是否看到了架構師角色向 C-Level（如 CTO、甚至 CEO）延伸的趨勢？能舉一些例子嗎？

Arthur：我培養的許多架構師如今已擔任 CIO 或 CEO，因此答案是肯定的。技術背景的員工未來很可能成為備受青睞的 CEO 人選，但前提是他們需培養基于風險的戰略思維。看看如今執掌大型科技公司的技術人才 —— 未來又有哪家公司不會成為科技公司呢？高盛集團多年前就曾公開表示，他們已不再是金融機構，而是一家科技公司。

InfoQ：AI 驅動的系統引入了新的復雜性、不可預測性和倫理問題（如偏見、問責制）。架構師在設計和審批這類系統時，需要承擔哪些新的責任？應建立怎樣的“護欄”？

Arthur：我認為這一問題至關重要，但這需要由資深同行組成的專業機構進行監督并制定相關標準 —— 或許可參考醫生、律師、會計師的執業許可制度，通過這種方式實現必要的治理。

一定要轉型嗎？

InfoQ：其實隨著智能化滲透到生活的方方面面，人們也在探討“數字包容”這部分內容。當開發工具變得越來越“智能”和“高端”，這是否會加劇技術領域的“數字鴻溝”？我們如何確保這些進步是包容性的，能讓更廣泛背景的人參與到軟件架構的創造中，而不是成為一個只屬于少數精英的封閉俱樂部？

Arthur：這一問題確實關鍵，我也在該領域發表過諸多相關研究。哈佛大學著名教授波特（Porter）曾提出，企業需吸納本地社區的員工才能維持成功。理解不同群體的需求，是洞察消費者基礎的核心。

InfoQ：對于想成為“智能架構師”的架構師的技術人，您建議他們現在開始哪些學習或實踐？有哪些技能或思維方式是必備？

Arthur：應參與涵蓋 AI 應用管理技能、領導能力、風險分析及數字時代市場營銷等內容的培訓項目。

InfoQ：對于一位有 10 年經驗的傳統架構師，他應該如何系統性地規劃自己的轉型，以跟上 AI 和智能平臺的步伐？您會給他哪三條最重要的建議？

Arthur：我覺得下面三個問題都挺重要的。

• 報名參加聚焦數字技術、市場營銷及組織領導力的管理培訓項目

• 加入專業同行組織，拓展人脈并了解行業最新趨勢

• 主動重塑自身角色 —— 不必被動等待安排，同時確保所任職的公司支持個人職業發展