活久見！連Linux之父等“頑固派”大佬，都在用AI編程了

作者 | 木子、允毅

程序員中的超級“保守派”、Linux 之父Linus Torvalds，現在也用起了 AI 編程。

圖源：GitHub

最近，Linus 在 GitHub 上悄悄上傳了一個小項目。項目本身不大，但特別的是，它是他用一款谷歌系 AI 編程助手進行Vibe Coding完成的。

這個倉庫很快就被眼尖的網友挖了出來，目前已經收獲了1600+ 顆 Star。

Linus 締造的 Linux，與 Windows、macOS 一起，構成了當今計算世界的三大通用操作系統陣營之一。

不過他曾直言：“在過去將近 20 年里，我并沒有從事編程工作?！边@并不是他遠離技術，而是早就從親手寫代碼的人，轉變成了為整個系統長期演進負責的人。

在這種角色下，這位老哥過去對“AI 幫你寫代碼”這套敘事，一直保持高度警惕甚至是嗤之以鼻——他關注重點的不是代碼寫得快不快，而是代碼在多年之后是否還能被理解、維護和演進。

而現在，Linus 對 AI 編程的態度可謂是“大轉彎”：不僅開始親自嘗試 Vibe Coding，還公開表示自己對這種方式“相當積極”。

這些事情的沖擊力并不在于“AI 又進步了”，而在于連最不吃 AI 編程這一套的人，也開始松動了。

反 AI 編程的“頑固派”們，

也開始接受 Vibe Coding 了

在生成式 AI 席卷軟件行業的當下，有這么一群特殊的 “頑固派”， 他們定義了現代計算機的技術基石，卻曾長期對 AI 編程嗤之以鼻，甚至公開潑冷水。

比如 Linux 之父 Linus Torvalds、Java 之父 James Gosling、Redis 之父 antirez（Salvatore Sanfilippo），個個都是編程界的殿堂級人物。

但有意思的是，隨著 AI 工具能力的突飛猛進，這群昔日的 “反 AI 先鋒”，正以各自的方式重新劃定 AI 的邊界：有人有限度擁抱，有人批判中認可，還有人干脆徹底轉身。

比如Linus 老哥，之前對生成式 AI 一直保持觀望的態度。

他并不否認 AI 的潛力，但極度厭惡圍繞 AI 的過度炒作。在一次開源峰會上，他直言當前關于生成式 AI 的討論“90% 是行銷炒作，只有 10% 是現實”，并毫不掩飾自己的反感。正因為討厭炒作，他選擇在相當長一段時間內主動忽略 AI 熱潮。

Linus 之前一直沒有使用各種 AI 編程工具。不過，這并不代表他對新范式抱有敵意。相反，他對Vibe Coding 總體持正面態度，只是并未急于親自下場。

而現在，隨著工具逐漸成熟、噪音開始下降，Linus 也終于對 Vibe Coding 上手了。

他用上了谷歌的智能體優先開發平臺 Antigravity，靠 Vibe Coding 搞定了項目里的 Python 音頻采樣可視化工具。

從最初的 “搜索 + 照貓畫虎”，到后來直接讓 AI 寫代碼，甚至自定義組件，最終效果比他手寫的還要好。

面對內核社區里 AI 生成補丁泛濫的爭議，他的立場很清醒：問題不在于 AI 本身，而在于維護者是否真正理解代碼、承擔責任。在他眼里，AI 可以當幫手，但不能當甩手掌柜。

而Redis 創始人 Salvatore Sanfilippo（網名：antirez）的轉變更具戲劇性。

這位以 “簡潔、可預測” 為信仰的系統級程序員，曾固執地堅持一行行手寫代碼，對自動化工具保持高度警惕。

但最近，他公開拋出了一句顛覆自己過往理念的話：

“對于大多數項目而言，除非是為了娛樂，現在自己寫代碼已經不再明智了。”

讓他改口的，是實打實的體驗。

在使用 Claude Code 的過程中，他發現 AI 在極少人工干預的情況下，就能完成原本需要數周的系統級任務：修復 Redis 測試中的并發與時序問題、重寫核心庫、復現復雜的數據結構改動。

更夸張的是，他只提出需求，Claude Code 5 分鐘就生成了一個 700 行的純 C 庫，用于 BERT 類嵌入模型推理，性能僅比 PyTorch 慢約 15%；而他耗時數周完成的 Redis Streams 內部改動，AI 根據設計文檔，20 分鐘便復刻完成。

他坦言，對抗浪潮沒什么意義，不如主動擁抱：

“忽略人工智能對你或你的職業生涯都沒有好處?；◣字軙r間仔細研究，而不是五分鐘淺嘗輒止?！?/blockquote>

但 antirez 強調，這不是編程樂趣的終結，而是轉移：“真正有趣的事情，已經從‘如何寫代碼’，變成了‘要做什么、為什么這樣做’?！?/p>

當然，這位技術極客也沒丟掉警惕性。他擔憂 AI 技術的集中化風險。少數公司掌握核心能力，可能引發程序員失業、技術權力失衡等問題。

相比前兩位，Java 之父 James Gosling的態度要尖銳得多。他多次炮轟，當前的 AI 熱潮 “基本上是一場騙局”，AI 已經淪為“自帶誤導屬性的營銷術語”。

在他看來，生成式 AI 編程的本質，不過是對已有代碼和模式的重組，根本談不上真正的創造力。那些看起來驚艷的演示，一旦碰上復雜項目就露餡：“剛開始接觸氛圍編程，會覺得它特別酷炫。可一旦項目變得稍微復雜一點，氛圍編程就會很快耗盡開發者的腦力。”

Gosling 的核心質疑點很明確：AI 只能復刻見過的代碼，但專業軟件開發的精髓，在于開拓性的創新 —— 這些內容從來不在現成的代碼庫里。

不過，他也沒把話說死。他承認 AI 技術背后的數學與統計原理很復雜，也認可它的實用價值，不是取代程序員，而是 “生成沒人愿意去寫的文檔”，或者解釋現有代碼的功能。說到底，AI 更像一個智能搜索引擎，而非編程大神。

他還不忘吐槽一把資本：“科技行業里騙子和炒作者的數量之多，令人難以置信。風險投資者只關心成功獲利，而不是開發出真正有用的技術?！?他甚至預言，“絕大多數 AI 投資都會被燒個精光?！?/p>

說到底，這三位大佬的轉變，都不是向 AI “投降”。

他們認可的，是 AI 在重復勞動上的效率；他們堅守的，是人類程序員不可替代的核心價值，對復雜系統的理解、對工程架構的判斷、對長期維護的責任，以及開拓性的創新能力。

對 Linux 內核開發，

Vibe Coding 還欠火候

需要說明的是，雖然 Linus 現在對 Vibe Coding 的態度很積極，但他也直言稱，這種方式并不適用于 Linux 內核開發。

一個重要原因在于，今天的計算機系統早已比他學習編程的年代復雜得多。Linus 曾回憶，當年他接觸的一些輸入程序，甚至是從計算機雜志上照著敲下來的。

雖然他已經很久沒有深度參與具體功能編程，長期為整個內核的演進負責。在他的“系統維護者”視角下，穩定性、安全性和可維護性，遠比“寫得快不快”更重要。

這一點，其實在他最近上傳到 GitHub 的那個項目里有所體現：AI 主要寫的只是對 Python 可視化工具部分，核心 C 語言部分（音頻效果的數字信號處理等）還是他親自寫的。

在 Linus 看來，Vibe Coding 在小項目和探索性場景中確實優勢明顯：進入門檻低、反饋速度快，能迅速把模糊的想法變成可運行的程序，用來生成樣板代碼、輔助腳本，或者“先跑起來看看”，都非常合適。

但這種方式的短板同樣明顯——生成代碼往往風格不穩定、抽象邊界模糊、依賴隱性假設，短期能用，長期卻很難維護。

而 Linux 內核，恰恰是一個對“可維護性”極端苛刻的系統：代碼需要被不同年代、不同背景的維護者反復閱讀、修改和重構，任何一次“看起來省事”的生成式決策，都可能變成未來十年的技術債。

不過話說回來，即便不能“全靠 AI 寫代碼”，“部分交給 AI”本身，就已經在重塑程序員的工作方式。

在另一條時間線上，有些工程師甚至已經開始用 AI 來開發 AI 本身。

比如Boris Cherny。作為 Anthropic 工程師、也是Claude Code的創造者，他已經幾乎不再以傳統方式寫代碼了，而是把自己打造的 AI 編程工具玩兒出了花：

他讓 Claude Code 自己參與開發自己，然后竟在一年內完成了 1096 提交。

這個工具已成為全球最受歡迎的 AI 編程工具之一，去年還給 Boris 帶來了超過10 億美元（約合人民幣 70 億元）的收入。

https://github.com/torvalds/AudioNoise

https://www.theregister.com/2025/11/18/linus\_torvalds\_vibe\_coding/

https://antirez.com/news/158

https://www.bnext.com.tw/article/81200/linus-torvalds-gen-ai-bubble

https://x.com/bcherny/status/2009072293826453669

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