活久见!连Linux之父等“顽固派”大佬,都在用AI编程了

程序员中的超级“保守派”、Linux 之父Linus Torvalds，现在也用起了 AI 编程。

图源：GitHub

最近，Linus 在 GitHub 上悄悄上传了一个小项目。项目本身不大，但特别的是，它是他用一款谷歌系 AI 编程助手 进行 Vibe Coding 完成的。

这个仓库很快就被眼尖的网友挖了出来，目前已经收获了 1600+ 颗 Star。

Linus 缔造的 Linux，与 Windows、macOS 一起，构成了当今计算世界的三大通用操作系统阵营之一。

不过他曾直言：“在过去将近 20 年里，我并没有从事编程工作。”这并不是他远离技术，而是早就从亲手写代码的人，转变成了为整个系统长期演进负责的人。

在这种角色下，这位老哥过去对“AI 帮你写代码”这套叙事，一直保持高度警惕甚至是嗤之以鼻——他关注重点的不是代码写得快不快，而是代码在多年之后是否还能被理解、维护和演进。

而现在，Linus 对 AI 编程的态度可谓是“大转弯”：不仅开始亲自尝试 Vibe Coding，还公开表示自己对这种方式“相当积极”。

这些事情的冲击力并不在于“AI 又进步了”，而在于连最不吃 AI 编程这一套的人，也开始松动了。

在生成式 AI 席卷软件行业的当下，有这么一群特殊的 “顽固派”， 他们定义了现代计算机的技术基石，却曾长期对 AI 编程嗤之以鼻，甚至公开泼冷水。

比如 Linux 之父 Linus Torvalds、Java 之父 James Gosling、Redis 之父 antirez（Salvatore Sanfilippo），个个都是编程界的殿堂级人物。

但有意思的是，随着 AI 工具能力的突飞猛进，这群昔日的 “反 AI 先锋”，正以各自的方式重新划定 AI 的边界：有人有限度拥抱，有人批判中认可，还有人干脆彻底转身。

比如 Linus 老哥，之前对生成式 AI 一直保持观望的态度。

他并不否认 AI 的潜力，但极度厌恶围绕 AI 的过度炒作。在一次开源峰会上，他直言当前关于生成式 AI 的讨论“90% 是行销炒作，只有 10% 是现实”，并毫不掩饰自己的反感。正因为讨厌炒作，他选择在相当长一段时间内 主动忽略 AI 热潮。

Linus 之前一直没有使用各种 AI 编程工具。不过，这并不代表他对新范式抱有敌意。相反，他对 Vibe Coding 总体持正面态度，只是并未急于亲自下场。

而现在，随着工具逐渐成熟、噪音开始下降，Linus 也终于对 Vibe Coding 上手了。

他用上了谷歌的智能体优先开发平台 Antigravity，靠 Vibe Coding 搞定了项目里的 Python 音频采样可视化工具。

从最初的 “搜索 + 照猫画虎”，到后来直接让 AI 写代码，甚至自定义组件，最终效果比他手写的还要好。

面对内核社区里 AI 生成补丁泛滥的争议，他的立场很清醒：问题不在于 AI 本身，而在于维护者是否真正理解代码、承担责任。在他眼里，AI 可以当帮手，但不能当甩手掌柜。

而 Redis 创始人 Salvatore Sanfilippo（网名：antirez） 的转变更具戏剧性。

这位以 “简洁、可预测” 为信仰的系统级程序员，曾固执地坚持一行行手写代码，对自动化工具保持高度警惕。

但最近，他公开抛出了一句颠覆自己过往理念的话：

“对于大多数项目而言，除非是为了娱乐，现在自己写代码已经不再明智了。”

让他改口的，是实打实的体验。

在使用 Claude Code 的过程中，他发现 AI 在极少人工干预的情况下，就能完成原本需要数周的系统级任务：修复 Redis 测试中的并发与时序问题、重写核心库、复现复杂的数据结构改动。

更夸张的是，他只提出需求，Claude Code 5 分钟就生成了一个 700 行的纯 C 库，用于 BERT 类嵌入模型推理，性能仅比 PyTorch 慢约 15%；而他耗时数周完成的 Redis Streams 内部改动，AI 根据设计文档，20 分钟便复刻完成。

他坦言，对抗浪潮没什么意义，不如主动拥抱：

“忽略人工智能对你或你的职业生涯都没有好处。花几周时间仔细研究，而不是五分钟浅尝辄止。”

但 antirez 强调，这不是编程乐趣的终结，而是转移：“真正有趣的事情，已经从‘如何写代码’，变成了‘要做什么、为什么这样做’。”

当然，这位技术极客也没丢掉警惕性。他担忧 AI 技术的集中化风险。少数公司掌握核心能力，可能引发程序员失业、技术权力失衡等问题。

相比前两位，Java 之父 James Gosling 的态度要尖锐得多。他多次炮轰，当前的 AI 热潮 “基本上是一场骗局”，AI 已经沦为“自带误导属性的营销术语”。

在他看来，生成式 AI 编程的本质，不过是对已有代码和模式的重组，根本谈不上真正的创造力。那些看起来惊艳的演示，一旦碰上复杂项目就露馅：“刚开始接触氛围编程，会觉得它特别酷炫。可一旦项目变得稍微复杂一点，氛围编程就会很快耗尽开发者的脑力。”

Gosling 的核心质疑点很明确：AI 只能复刻见过的代码，但专业软件开发的精髓，在于开拓性的创新 —— 这些内容从来不在现成的代码库里。

不过，他也没把话说死。他承认 AI 技术背后的数学与统计原理很复杂，也认可它的实用价值，不是取代程序员，而是 “生成没人愿意去写的文档”，或者解释现有代码的功能。说到底，AI 更像一个智能搜索引擎，而非编程大神。

他还不忘吐槽一把资本：“科技行业里骗子和炒作者的数量之多，令人难以置信。风险投资者只关心成功获利，而不是开发出真正有用的技术。” 他甚至预言，“绝大多数 AI 投资都会被烧个精光。”

说到底，这三位大佬的转变，都不是向 AI “投降”。

他们认可的，是 AI 在重复劳动上的效率；他们坚守的，是人类程序员不可替代的核心价值，对复杂系统的理解、对工程架构的判断、对长期维护的责任，以及开拓性的创新能力。

需要说明的是，虽然 Linus 现在对 Vibe Coding 的态度很积极，但他也直言称，这种方式 并不适用于 Linux 内核开发。

一个重要原因在于，今天的计算机系统早已比他学习编程的年代复杂得多。Linus 曾回忆，当年他接触的一些输入程序，甚至是从计算机杂志上照着敲下来的。

虽然他已经很久没有深度参与具体功能编程，长期为整个内核的演进负责。在他的“系统维护者”视角下，稳定性、安全性和可维护性，远比“写得快不快”更重要。

这一点，其实在他最近上传到 GitHub 的那个项目里有所体现：AI 主要写的只是对 Python 可视化工具部分，核心 C 语言部分（音频效果的数字信号处理等）还是他亲自写的。

在 Linus 看来，Vibe Coding 在小项目和探索性场景中确实优势明显：进入门槛低、反馈速度快，能迅速把模糊的想法变成可运行的程序，用来生成样板代码、辅助脚本，或者“先跑起来看看”，都非常合适。

但这种方式的短板同样明显——生成代码往往风格不稳定、抽象边界模糊、依赖隐性假设，短期能用，长期却很难维护。

而 Linux 内核，恰恰是一个对“可维护性”极端苛刻的系统：代码需要被不同年代、不同背景的维护者反复阅读、修改和重构，任何一次“看起来省事”的生成式决策，都可能变成未来十年的技术债。

不过话说回来，即便不能“全靠 AI 写代码”，“部分交给 AI”本身，就已经在重塑程序员的工作方式。

在另一条时间线上，有些工程师甚至已经开始用 AI 来开发 AI 本身。

比如 Boris Cherny。作为 Anthropic 工程师、也是 Claude Code 的创造者，他已经几乎不再以传统方式写代码了，而是把自己打造的 AI 编程工具玩儿出了花：

他让 Claude Code 自己参与开发自己，然后竟在一年内完成了 1096 提交。

这个工具已成为全球最受欢迎的 AI 编程工具之一，去年还给 Boris 带来了超过 10 亿美元（约合人民币 70 亿元） 的收入。

参考链接：

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