Tony Bai - 一个程序员的心路历程

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大家好，我是Tony Bai。

Go 语言是否已经触到了天花板？在 Python 借力 AI 狂飙突进、Rust 备受追捧的今天，Go 的位置究竟在哪里？近日，Twitch工程师 Melkey 结合 JetBrains、Stack Overflow 以及 GitHub 的最新数据，发布了一份关于 Go 语言现状的深度分析。结论或许并不全是“好消息”，但却极其真实地反映了 Go 在工业界的稳固地位。

谁在用 Go？—— “云原生土著”的画像

JetBrains 的年度报告揭示了 Go 开发者的主要分布领域。数据显示，排名前三的应用场景分别是：

Web 服务（无 GUI）
网站后端
云服务与基础设施

Melkey指出，尤其是第三点——云服务，最能代表 Go 的核心竞争力。这与行业内的普遍印象高度一致：专业的 Go 开发者往往不仅仅是在编写业务逻辑，更多时候是在与 Kubernetes 集群、微服务架构、CI/CD 管道以及各类 CLI 工具打交道。

如果说 Python 是数据科学的通用语，那么 Go 已经牢牢确立了自己作为“云时代 C 语言”的地位——它是构建现代基础设施的首选工具。

新手不再爱 Go？—— 一个值得注意的信号

在解读 Stack Overflow 2025 开发者调查时，Melkey敏锐地发现了一个略显尴尬的趋势。

虽然在所有受访者中，Go 的使用率约为 16.4%，但在“正在学习编程的人”（Learning to Code）这一群体中，Go 的排名出现了显著下滑。绝大多数编程新手的入门首选依然是 Python 或 JavaScript。

然而，这并不意味着 Go 的衰落。相反，数据显示，在“专业开发者”群体中，Go 的使用率上升到了 17%。

Melkey分析认为，这意味着 Go 正逐渐成为一种“第二语言”。它不再是很多人的“初恋”语言，而是开发者在掌握了编程基础后，为了追求高性能、高并发和工程化能力而进阶选择的“成熟伴侣”。

薪资高，但别被“头衔”骗了

分享中提到，在美国，Go 开发者的年薪上限可达 50 万美元，平均薪资也极具竞争力。

但Melkey对此提出了冷静的见解。他指出，如果在 LinkedIn 等招聘平台上搜索，会发现纯粹招募“Golang Developer”的岗位并没有想象中那么多。大多数高薪岗位实际上招募的是“资深后端工程师”或“云基础设施专家”。

这传递了一个明确的信号：市场不缺会写 if err != nil 的程序员，缺的是懂分布式系统、懂架构、能解决复杂问题，并且恰好使用 Go 作为工具的工程师。真正值钱的不是 Go 的语法，而是用 Go 解决工程问题的能力。

TIOBE 排名下滑 vs GitHub 活跃度上升

数据层面出现了一个有趣的“冲突”。

在老牌的 TIOBE 指数2025年11月份数据中，Go 从去年的第 7 名下滑至今年的 第 11 名，跌出了前十。这似乎是一个危险的信号。

但如果转向 GitHub 的数据，Go 依然是开源项目活动增长最快的前三名语言（仅次于 Python 和 TypeScript）。GitHub 的趋势图显示，Go 的生态活跃度保持着陡峭的上升曲线，没有减速迹象。

Melkey认为，TIOBE 可能反映了大众搜索的热度，但 GitHub 反映的是开发者用脚投票的结果。Go 的生态依然在蓬勃发展，只是不再像早期那样具有话题性和炒作度，而是进入了成熟期和深耕期。

AI 时代：Go 是“铲子商”，不是“淘金者”

在 AI 席卷全球的当下，Go 的位置在哪里？Melkey给出了精准的定位：“Go 在构建 AI 基础设施方面表现出色，但缺乏原生的机器学习解决方案。”

Melkey结合自己在 Twitch 构建 ML 基础设施的经历印证了这一点：在 AI 领域，Python 用于模型训练（得益于 PyTorch, TensorFlow 等库），而 Go 则用于部署模型、构建大规模并发的推理服务以及搭建底层的 ML 基础设施。

Go 不会取代 Python 成为 AI 训练的语言，但在 AI 落地、服务化、工程化的“最后一公里”，Go 是绝对的主力。

小结：Go 的未来是“稳态”

基于上述数据，Melkey给出了自己的最终结论：

Go 不会消失，但也别指望它能像火箭一样再次爆发式增长。

它不会取代 Python 或 TypeScript 成为统治一切的通用语言。它正在进入一个“稳态”。在云原生、后端服务和基础设施领域，Go 已经建立了坚不可摧的壁垒。对于追求职业发展的工程师而言，它依然是一个稳定、高效且回报丰厚的选择。

Go 的未来，或许不再是“无处不在”，但注定是“不可或缺”。

资料链接：https://www.youtube.com/watch?v=QjGduiCFHY4

你的体感如何？

数据是宏观的，但体感是微观的。

在你所在的公司或团队，Go 语言的使用是在扩张还是收缩？你认为 Go 在 AI 时代最大的机会是什么？

欢迎在评论区分享你的观察，让我们一起拼凑出更真实的 Go 生态图景！

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/10/russ-cox-interview-go-birth-evolution-future

大家好，我是Tony Bai。

他是 Go 语言的第二代掌门人，在长达十余年的时间里，引领着 Go 从一个内部实验项目，成长为云原生时代的霸主。他也是 Plan 9 的资深黑客，贝尔实验室精神的传承者。如今，他已将 Go 的帅印交给了下一代，转身投入到 AI 模型编码能力的研究中。

他就是 Russ Cox。

在 ACM ByteCast 的一场罕见的深度访谈中，Russ Cox 系统性地回顾了他从贝尔实验室的青葱岁月，到创立 Go 语言的初心，再到对 AI 时代编程语言未来的深刻思考。这既是一段个人回忆录，也是一部关于“如何构建持久的技术”的生动史诗，充满了值得每一位 Gopher 细细品味的智慧。

Go 的“前传”——源自贝尔实验室的“简单”基因

Go 语言对“简单”的极致追求，并非凭空而来，它的种子早已在贝尔实验室和 Plan 9 操作系统的沃土中埋下。

Russ Cox 的编程之旅，始于上世纪 90 年代末的贝尔实验室。作为一个高中生，他有幸在那个创造了 Unix 的传奇之地“厮混”，与 Brian Kernighan, Rob Pike, Ken Thompson, Dennis Ritchie 这些“上古巨神”一同午餐、交流。

“贝尔实验室和 Plan 9 给我最深刻的印记，就是对构建真正简单的事物的执着。那里的人们，那是一个小团队，他们在做着雄心勃勃的事情，而完成它们的最好方式，就是从简单的事情开始，构建那些真正坚固可靠的简单事物。”

这段经历，为他注入了“简单”的 DNA。然而，当他进入 MIT 读研时，他第一次遭遇了“现代 C++”的“恐怖与复杂”。他被当时的业界现状所震惊：多线程不可靠、异步回调横行…… 这让他深信：“一定有更好的方式。”

Go 的“创世纪”——“让我们做点让自己开心的事”

2008 年春天，当 Russ Cox 结束学业，准备进入工业界时，已经先行加入 Google 的 Rob Pike, Robert Griesemer 和 Ken Thompson 向他发出了邀请，他们正准备全职启动一个新语言项目。

这个项目的初心，极其纯粹和个人化。

“我们都曾在 Google 写过大量的 C++ 程序……我们只是再也不想写那种代码了。我们受够了。我们知道有更好的方式，并且我们确信能把它带给 Google 的工程师们。”

“我们想解决的问题是，我们想构建一个能让我们在 Google 开心地编写程序的系统。”

Go 语言的诞生，并非一次自上而下的战略规划，而是一场由几位顶尖工程师发起的、旨在解决自身痛苦的“自救运动”。他们见识过更好的开发环境（Plan 9, Modula-3, Smalltalk），他们无法忍受现代 C++ 的复杂性。Russ Cox 甚至坦言：“说实话，我当时愿意付钱换取和他们一起工作的机会，而 Google 反而付钱给我。这对我来说是双赢。”

Go 的“演进哲学”——稳定压倒一切

从 Plan 9 的“无人问津”，到 Go 的巨大成功，Russ Cox 对开源社区的建设和语言的演进，有着极其深刻的理解。他认为，Go 的成功，很大程度上源于其对“稳定”的执着。

“进步可以有多种形式，一种是不稳定的进步，一种是稳定的进步。我们竭尽全力去寻找稳定的形式，而这通常意味着做得比人们要求的更少，但同时又能让他们解决自己的问题。”

他举了 go test 与 JUnit XML 格式集成的例子。社区曾强烈要求 go test 直接输出 JUnit 格式的 XML。但 Go 团队拒绝了，因为他们不想成为一个复杂 XML 格式的“专家”和“维护者”。

Go 团队的解决方案是：

定义一个极其简单的、稳定的、机器可读的 JSON 输出格式。Go 团队只承诺维护这个简单格式的稳定性。
告诉社区：“然后，你们可以自己写一个从这个 JSON 到你们所需 XML 的转换器。现在，你们可以自己解决自己的问题，而无需等待我们来解决。”

这种“授人以渔”而非“授人以鱼”的哲学，通过提供稳定、正交的底层构建块(build block)，赋能社区在其上构建自己的“进步”，这正是 Go 生态能够健康、蓬勃发展的核心秘诀。

AI 时代的“灵魂拷问”——我们还需要 Go 吗？

如今，Russ Cox 的工作重心已转向“理解和提升 AI 模型的编码能力”。对于 AI 是否会取代程序员这个终极问题，他给出了一个充满历史纵深感的、冷静的回答。

AI 只是进化的又一级台阶

他认为，AI 与编程语言的关系，是计算机发展史上“抽象层次不断提升”这一宏大叙事的延续。

40年代：我们通过手动连接电线来编程。后来，我们发明了解释器，用“数据”代替了“电线”。
50年代：我们有了 FORTRAN，用 ax² + bx + c 这样的公式，代替了手写机器指令。
今天：AI 正在将一些我们曾认为“只有人能做”的工作自动化，比如编写样板代码、调试简单问题。

“我认为 AI 将融入同样的模式……我们会将一些关注点交接出去，然后我们会找到更新、更大的事情来专注。每当我们的能力增长，或者我们将一些工作卸载给机器时，我们的雄心也会随之增长。”

AI 不会让我们失业，它只会让我们站到更高的起点，去挑战更宏大的问题。

编程语言不会消亡，清晰性永恒

Russ Cox 坚信，无论 AI 如何发展，人类可读、行为确定的编程语言都不会消亡。

“英语不会成为编程语言，因为它的歧义性太高了……最终，我们描述的依然是一门编程语言。”

“拥有一门人类可以阅读、理解的编程语言，这一点仍然至关重要。这样，当计算机行为不端时，你可以看着代码说：‘哦，我明白了为什么在这些指令下，它没有做正确的事。’”

AI 可能会帮助我们编写代码，但代码本身，作为人与机器之间那个最基础、最可靠的契约，其地位无可替代。

Go 在 AI 时代的定位

Go 诞生的初衷，是为了解决 20 年前兴起的“多核网络系统”这一巨大挑战。Russ Cox 认为，AI 很有可能在未来提出另一个同等级别的挑战，催生一门全新的语言。

“也许会有一门专为训练模型而生的新语言。Python 目前表现出色，但很容易相信你可以用一门定制语言做得更好。但整个世界并不会都在训练模型。”

他认为，世界上有大约 300 万 Go 开发者，但需要编写模型训练代码的人远少于此。这意味着，Go 作为一门为构建大规模、高并发网络服务而生的语言，其核心价值主张在 AI 时代不仅没有过时，反而愈发重要——因为所有的 AI 模型，最终都需要通过稳定、高效的服务来提供价值。

给后辈的忠告——如何构建持久的事业？

在访谈中，Russ Cox 还给所有有志于创造持久价值的年轻工程师，分享了两条极其宝贵的建议：

花时间去真正理解问题：“很多时候，人们很容易满足于第一个能工作的方案。而我做过的大部分有价值的事，都来自于回头审视一个问题，然后感觉：‘实际上，我还没有完全理解它，我应该再试一次。’” 深入挖掘，直到你发现一个更简单、更根本的解决方案。
找到让你兴奋的环境：“如果你对一件事感到兴奋，你早上醒来就想继续做它，那么你最终能完成的工作，将远超那些只为完成 8 小时任务的人……去找到那些能真正激励你的事情。”

领导力的传承 —— “最重要的期末考试，是退到一旁”

在访谈的最后，Russ Cox 分享了他对领导力，特别是开源项目领导力传承的深刻见解。这或许是整场对话中最具智慧和温度的部分。

他认为，开源社区的领导力，本质上是一种“社会性事业” (social endeavor)，沟通、协作、建立共识的能力，远比纯粹的编程能力更重要。而一个领导者最终极的考验，并非是他能做出多少贡献，而在于他能否以及何时选择“退到一旁”。

“最终，对领导者来说最重要的期末考试，就是退到一旁，然后说：‘好吧，我甚至不需要再在这里了。现在你可以领导这个了。’ 而这很难。”

Russ Cox 坦言，做自己擅长的事情是舒适和安全的，但他清醒地认识到，“项目需要新的想法和新的视角”。他回顾了 Go 领导权的两次交接：

从 Rob Pike 到 Russ Cox：一次非正式的、渐进的交接。Rob Pike 邀请他加入，并在某个时刻悄然地“把项目交给了我，我突然就负责了”。
从 Russ Cox 到 Austin Clements：一次更正式的交接。在领导 Go 长达十年之后，Russ Cox 在 2023 年正式将帅印交给了 Austin Clements。

他强调，这种传承的意义在于：

“确保项目能超越某个特定的人而存在，并且也能获得它们所需要的新视角和新想法。”

这不仅仅是一次权力的交接，更是一位卓越领导者对项目未来的深谋远虑和无私奉献。它确保了 Go 这艘大船，能够在新船长的引领下，继续朝着更广阔的海域航行。

结语

从贝尔实验室的“简单”初心，到 Go 语言的“稳定”哲学，再到对 AI 时代的冷静远见，Russ Cox 的这场访谈，为我们描绘了一位顶尖工程师和技术领袖的心路历程。

他的故事告诉我们，构建持久的技术，其秘诀不在于追逐一时的潮流，而在于深刻地理解问题，坚守核心的原则，并始终保持对创造的热情。这或许也是 Go 语言之所以能穿越喧嚣，成为今天这个样子的根本原因。

资料链接：https://learning.acm.org/bytecast/ep78-russ-cox