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Go 考古:图灵奖得主 Ken Thompson 亲述,Go 语言是如何在 C++ 的“废墟”上诞生的

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/05/how-ken-thompson-developed-go-language-at-google.

大家好,我是Tony Bai。

为什么 Go 语言极其痛恨复杂的特性?为什么 Go 如此执着于编译速度?我们常说 Go 是一门“工程实用主义”的语言,它的设计哲学是“少即是多”。但你是否想过,这种近乎偏执的简洁,究竟是为了对抗什么?

这一切的答案,都藏在 2007 年 Google 内部的一场 C++ 标准委员会汇报演讲中。当图灵奖得主 Ken Thompson 发现自己竟然“看不懂”新的 C++ 特性时,一颗变革的种子就此埋下。

最近,我重温了这段 Ken Thompson(Unix 之父、Go 语言联合创始人)的珍贵访谈。在访谈中,老爷子毫无保留地讲述了 Go 语言诞生的前因后果。 故事的起点,并非某次高瞻远瞩的战略规划,而是一次“听不懂”的 C++ 技术分享,以及 Google 内部那令人绝望的 45 分钟编译时间。

本文基于 Ken Thompson 的访谈实录,带你回到那个决定性的瞬间,还原 Go 语言诞生背后的真实故事。

压死骆驼的最后一根稻草:C++ 的“新特性”

故事发生在 2007 年左右。当时,Google 内部有一位 C++ 标准委员会(ANSI C++)的代表。

有一天,这位代表刚开完标准会议回来,在 Google 内部做了一场技术分享,向大家介绍 C++ 即将引入的“新特性”(注:推测是指当时的 C++0x,即后来的 C++11 草案)。

Ken Thompson 就在台下。作为发明了 B 语言(C 语言的前身)并重写了 Unix 内核的宗师级人物,他在听完这场一小时的密集分享后,感受到的不是兴奋,而是困惑

“这所谓的‘新东西’,在我看来比语言本身还要大。”
“那些关于指针的形式,除了指针之外还意味着其他东西……我告诉你,我没听懂。”

想象一下,连 Ken Thompson 都直言自己“没听懂” C++ 的新特性,这说明了什么?

在他看来,这些所谓的“改进”,只是在不断地堆砌复杂度。这场演讲成为了催化剂。Ken 回到办公室,找到了同样对现状不满的 Robert GriesemerRob Pike

Ken 的不满在于语言的过度复杂,而 Rob Pike 的痛点则在于 Google 庞大的工程规模

Google 的工程噩梦:10 行代码与 500 万行编译

当时的 Google 面临着一个前所未有的工程挑战:Monorepo(单一代码仓库)的膨胀

Ken 在访谈中描述了一个令人窒息的场景:

“在 Google,你可以从任何源文件中引用库。你可能只写了一个 10 行的程序,但最终却需要处理 500 万行的编译量。”

这不是夸张。由于缺乏严格的依赖管理和可见性控制,一个微小的依赖引入,可能会像滚雪球一样,将底层的庞大库(如 Protocol Buffers、基础库等)全部卷入编译过程。

更糟糕的是,头文件(Header files)的包含机制导致了严重的重复劳动。

“像最简单的库,可能会被加载和检查成百上千次。”

虽然 Google 拥有当时世界上最强大的分布式编译集群(成百上千个 CPU 并行工作),虽然工程师们发明了各种缓存机制和 ifdef 技巧来避免重复包含,但物理定律是不可违背的。

编译一个简单的程序,需要等待 15 分钟,甚至 45 分钟。

Rob Pike 对此深恶痛绝。这种低效的开发循环,正在扼杀 Google 工程师的创造力。

三个火枪手与“一票否决权”

于是,在 Google 的一间办公室里,Ken Thompson、Rob Pike 和 Robert Griesemer 聚在了一起。

Ken 说出了那句改变历史的话:

“What are we going to do about it? Let’s write a language.”(我们该怎么办?让我们写个语言吧。)

这是一个完美的互补组合:

  • Rob Pike:深刻理解 Google 的工程痛点(依赖地狱、构建速度、大规模协作)。
  • Ken Thompson:拥有深厚的语言和编译器构建历史。
  • Robert Griesemer:被称为“瑞士军刀般的语言专家”,熟悉理论上存在的所有语言特性,是团队的理论百科全书。

在设计 Go 语言时,他们制定了一个残酷但有效的规则:全员同意原则

“我们必须都同意某个特性,它才能被加入。仅仅因为‘我想要这个特性’是不够的。”

这个规则过滤掉了绝大多数“花哨但非必要”的特性。Go 语言之所以能保持如此干净、紧凑,正是因为这三位创始人在最初就把住了关口。

遗产与未来

Ken Thompson 在 Go 语言开源并走上正轨后,逐渐淡出了核心开发。但他对 Go 的后续发展给予了极高的评价,特别是对标准库。

“在我离开后,后来的人写了一套极其出色(magnificent)的标准库。”

那之后,这位图灵奖得主在 Google 的工作中,几乎只使用 Go 语言,并且几乎只使用标准库

他对 Go 的评价朴实无华:

“它很简单。任何人都可以在一小时内学会它。当你写代码时,它运行得足够快,给你即时的反馈。”

小结

重读这段访谈,我们就能理解:

  • 为什么 Go 甚至不愿意引入三元运算符?
  • 为什么 Go 的依赖管理(Go Modules)对版本控制如此严格?
  • 为什么 Go 编译器宁愿牺牲一些优化也要保证极快的编译速度?

因为 Go 从诞生的那一刻起,就是为了反抗 C++ 的过度复杂,和解决 Google 级别的工程规模问题

它不是为了在编程语言理论上创新,而是为了让像 Ken Thompson 和 Rob Pike 这样的工程师,不再需要在编译期等待 45 分钟,不再需要去猜测一段代码到底在通过指针玩什么花样。

Go 的诞生,是工程实用主义对无节制复杂性的一次伟大胜利。

资料链接:https://www.youtube.com/watch?v=NTrAISNdf70


你的“编译等待”时刻

45分钟的编译时间催生了Go语言。在你的开发生涯中,是否也经历过类似的“编译噩梦”?或者,你是否也曾被某些语言的“过度复杂”劝退过?

欢迎在评论区分享你的故事! 让我们一起致敬那些为了“简单”而努力的先驱。

如果这篇文章让你对Go语言的设计哲学有了更深的理解,别忘了点个【赞】和【在看】,并转发给身边还在忍受漫长编译的朋友!


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从工具到伙伴:Google 三巨头定义 2025 为“AI Agent 与推理元年”

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/26/google-2025-research-breakthroughs

大家好,我是Tony Bai。

“2025 年,我们见证了人工智能从一种‘工具’向一种‘实用效能 (Utility)’的根本性转变。如果说 2024 年是奠定多模态基础的一年,那么 2025 年则是 AI 开始真正思考、行动并与我们一同探索世界的一年。”

近日,Google 发布了由 大神Jeff Dean, 诺贝尔奖得主Demis Hassabis 和 James Manyika 三位顶级技术领袖联合署名的《2025 年度研发回顾》。这份报告是对 Google 过去一年技术成就的总结,更是一份关于 AI 未来发展方向的战略宣言。

从 Gemini 3 的推理能力突破,到 AlphaFold 在生命科学领域的持续深耕,再到量子计算的工程化落地,Google 用八大领域的进展,向世界展示了一个 AI 全面赋能科学与创造的新时代。

模型进化:Gemini 3 与“思考”的艺术

2025 年是 Google 模型能力突飞猛进的一年。Google 明确指出,AI 的进化方向已从单纯的“生成”转向了深度的“推理” (Reasoning)

  • Gemini 3 Pro:被誉为 Google 迄今为止最强大的模型。它不仅霸榜 LMArena,更在数学、编程和多模态推理上树立了新标杆。
  • Gemini 3 Flash:延续了“Flash > 上一代 Pro”的传统,以更低的延迟和成本提供了顶级的推理能力,成为性价比之王。
  • Deep Think:这是 Gemini 3 的核心能力之一。它让模型能够处理需要深度抽象推理的问题,甚至在国际数学奥林匹克 (IMO) 和国际大学生程序设计竞赛 (ICPC) 中达到了金牌水平。

AI 已不再只是概率性的文字接龙,它开始具备逻辑推导和解决复杂问题的能力。这标志着 AI 从“知其然”向“知其所以然”迈出了关键一步。

开发者工具:AI Agent 的崛起

在软件开发领域,Google 正式吹响了 AI Agent (智能体) 的号角。

  • Google Antigravity:这是一个划时代的 AI 辅助软件开发平台。它不再是简单的代码补全工具,而是一个能够理解项目上下文、执行复杂任务、甚至与开发者协作的Agentic System
  • MCP (Model Context Protocol) 支持:Google 宣布在其服务中全面支持 MCP 协议,这是一个开放标准,旨在让 AI 模型能够标准化地连接和控制外部数据与工具。这标志着 Google 在构建开放、互操作的 AI Agent 生态方面迈出了坚实的一步。

开发者与 AI 的关系正在重塑。AI 将从“副驾驶”升级为能够独立执行任务的“队友”,而 MCP 协议的引入,将极大地加速这一进程。

科学发现:AI 成为科学家的“超级大脑”

Google DeepMind 继续在“AI for Science”领域领跑,将 AI 的力量注入到基础科学的探索中。

  • AlphaFold 的五年:作为诺贝尔奖级的成果,AlphaFold 在发布五年后,依然是生命科学领域的灯塔,服务于全球 190 个国家的 300 万研究人员。
  • AlphaChip 与 Ironwood:Google利用 AI (AlphaChip) 设计出了新一代 TPU —— Ironwood。这是一款专为推理时代设计的芯片,展示了 AI 自我进化的潜力:用 AI 设计更强的 AI 芯片
  • 量子计算的新篇章:随着量子纠错算法 Quantum Echoes 的发布,以及 Google 科学家 Michel Devoret 荣获诺贝尔物理学奖,Google 在通往实用量子计算机的道路上又迈进了一大步。

创造力与物理世界:AI 的“具身”时刻

AI 的影响力正在溢出屏幕,进入物理世界和创意产业。

  • RoboticsGemini Robotics 1.5Genie 3 的发布,标志着通用世界模型 (World Models) 的成熟。AI Agent 开始具备理解物理规律、并在真实世界中执行任务的能力。
  • 生成式媒体:从 Veo 3.1 (视频生成) 到 Imagen 4 (图像生成),再到 Nano Banana 系列模型,Google 为创作者提供了前所未有的表达工具。

责任与安全:AI 发展的“刹车系统”

在追求速度的同时,Google 依然强调“负责任的 AI”。

  • Frontier Safety Framework:Google 加强了其前沿模型的安全框架,Gemini 3 被称为“迄今为止最安全的模型”。
  • AI 内容水印:在 Gemini 应用中引入了对 AI 生成视频和图像的验证功能,致力于解决 AI 内容的深度伪造问题。

小结:向 AGI 迈进的坚实一步

Jeff Dean 等人的这份报告,描绘了一个令人激动的未来:AI 正在从一个被动的查询对象,进化为一个主动的、有推理能力的、能与物理世界交互的智能体

2025 年,不仅是技术的突破之年,更是 AI 范式转移的关键一年。无论是对于开发者、科学家还是普通用户,学会与这些“会思考”的 AI Agent 协作,将成为新时代最重要的生存技能。

资料链接:https://blog.google/technology/ai/2025-research-breakthroughs/


从“看客”到“领航者”:构建你的 AI 原生开发工作流

Google 的 2025 年度报告为我们描绘了 AI Agent 的宏大未来:AI 将不仅是代码补全的工具,更是具备推理能力、能独立解决问题的“队友”。

但对于此时此刻的开发者来说,最大的挑战在于:如何将这些“飞在天上”的未来技术,落地到我们每天的写代码、修 Bug 和架构设计中?

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