AI 時代架構師的破局之道與進階之路，騰訊雲架構師技術沙龍圓滿落幕

        【每日科技網】

　　AI技術發展日新月異，AI在自動編程展現巨大的潛力，因此企業對開發者提出更高的要求，不僅會寫代碼，還需具備架構設計、産品思維等綜合能力。在這樣的背景下，AI 時代下架構師的價值定位是怎樣?面對技術的更新疊代，架構師如何規劃自身成長路徑，更好地增強競争力，以尋求破局之道?

　　4 月 20 日，由騰訊雲架構師技術同盟和騰訊雲 TVP 聯合主辦的「AI 時代，程序員隻剩架構師——騰訊雲架構師技術沙龍」在北京召開。本次沙龍彙聚行業頂尖架構師，多角度深入解析AI 時代架構設計的技術發展、落地應用，共同探尋 AI 時代架構師的進階路徑。

　　一、騰訊雲架構師技術同盟北京分會成立

　　2024年12月，騰訊雲架構師技術同盟正式揚帆起航。騰訊雲架構師技術同盟是騰訊雲為架構領域知名專家與從業精英打造的專業技術社交圈，通過多樣的技術交流會議、社群專業探讨、權威内容輸出，打造業界領先的架構師專業技術同盟。在過去幾個月裡，騰訊雲架構師技術同盟發展迅速，在多個城市開展各項活動，彙聚衆多行業專家，積極推動架構技術的創新發展。

　　會上，騰訊雲架構師技術同盟北京分會正式成立，旨在加強本地架構技術的交流，助力架構師的成長。同時，騰訊雲架構師技術同盟北京地區理事會也宣布成立，由14位資深架構師專家和行業領袖擔任理事。活動現場舉行授勳儀式，以表彰各位理事對北京分會的大力支持與無私貢獻。

　　騰訊雲架構師技術同盟北京理事會理事長 吳非表示，技術行業日新月異，新名詞層出不窮，難免産生技術焦慮。架構師技術同盟正是緻力于将這份壓力轉化為積極向上的動力。我們不僅希望将其打造為一個經驗交流的平台，更期望它成為療愈焦慮、激發熱情、照亮前路的同行者。無論年輕架構師，還是經驗豐富的資深架構師，都可以在這裡找到歸屬感與前進的方向。

　　騰訊雲架構師技術同盟理事會成員都是各領域的領軍人物，很榮幸能夠與衆多來自行業前沿的理事會成員共同努力，大家的加入使同盟更具凝聚力與影響力。

　　衷心感謝騰訊雲一直以來對技術同盟的大力支持，特别感謝運營團隊始終如一的用心與投入。他們深知技術人的所思所想，許多年輕的騰訊人更是以滿腔熱情、傾力奉獻，為組織注入了澎湃的生命力。他們的執着與熱愛，始終打動着我們。

　　面向未來，騰訊雲架構師技術同盟将持續彙聚多方技術力量，秉持開放協同、共創共進的理念，不僅關注技術發展，更關心每位架構師的成長。我們将紮實推進技術普惠的落地實踐，踐行“技術向善、惠及大衆”的初心。我堅信，在北京理事會的共同努力下，分會将不斷拓展這一使命的深度與廣度，為行業發展注入源源不斷的動力。

　　騰訊雲架構師技術同盟北京理事會理事長 吳非

　　騰訊雲架構師技術同盟入會成長主席 史海峰表示，在擔任架構師的多年職業生涯中，我積極參加各類行業活動，從中真切感受到相互學習與交流對于架構師的職業發展和成長的重要性。

　　北京作為中國頂尖的IT人才聚集地，騰訊雲架構師技術同盟北京分會擁有良好的人才基礎，承載更多的發展期望。我們緻力于讓每位參與者都能有所收獲，實現共同成長。根據“人力資本外部性”理論，在一個彙聚大量同行資源的社會組織網絡中，成員的思維碰撞和深度交流可以促進彼此的進步與成長。

　　在此，我們衷心感謝騰訊雲架構師技術同盟北京理事會成員的無私奉獻與辛勤付出，期待未來在他們的帶領下，騰訊雲架構師技術同盟北京分會蓬勃發展，不斷壯大，攜手更多架構師共同推動中國架構技術的創新發展。

　　騰訊雲架構師技術同盟入會成長主席 史海峰

　　二、與AI同行：走進架構師的新時代

　　騰訊雲架構師技術同盟入會成長主席 史海峰發表《與AI同行：走進架構師的新時代》的主題演講，深入探讨在 AI 時代，架構師遇到的挑戰與機遇，強調架構師持續成長的重要性。

　　騰訊雲架構師技術同盟入會成長主席 史海峰

　　面對很多開發者的疑問“AI 時代，先革程序員的命?”史海峰認為，基礎編程崗位可能會因自動化工具和AI的發展而減少，但并不意味被替代。一直以來，技術進步會減少簡單重複的基礎工作，提升個人的生産力，同理，AI 将促使開發者将時間、精力、智慧投到更具創造性和更有價值的任務。面對時代的變革，開發者與AI同行已成必然趨勢。

　　史海峰深入探讨架構師與AI的關系。他表示，“若論架構師，先論架構，若論架構，先論系統。”史海峰回顧計算機發展史上的架構理論發展過程，進一步來介紹架構的本質是人與機器信息處理能力的擴展，是持續演進的結果。其中架構師的工作職責是以工程思維全面理解業務需求，滿足業務需求且保證系統質量，基于模型和基礎模式抽象簡化，在可預見的周期内具備擴展性，提出恰當的可行整體解決方案，在限定的資源範圍内完成明确目标，并在系統生命周期内持續演進。架構師的能力必須基于實踐，不是純技術，不是考個證、參加個培訓班就能夠具備的。

　　随着 AI 時代的到來，AI 作為一個強大的生産力工具，可以顯著提高架構師的工作效率。但在史海峰認為，AI 在相當長的時間内還無法完全替代人類的創造力。因此他倡議大家不要為“AI取代工程師”等言論而焦慮，反而要主動積極擁抱 AI、學習 AI，與 AI 同行。在日常工作中，架構師可使用 AI 來提升自我，相信 AI 讓架構師變得更強大。史海峰建議每位架構師做個“和自己賽跑的人”，保持學習、成長的心态，不斷超越自己。

　　三、AI時代的研發新範式

　　新浪微博高級技術總監、中國計算機學會 TF 架構 SIG 主席、騰訊雲架構師名人堂專家 李慶豐帶來《AI時代的研發新範式》的報告，探讨大模型發展與應用趨勢，AI Coding 如何重塑軟件研發新範式，AI為研發團隊帶來的機遇和挑戰，最後分享AI時代下的工程師成長心得。

　　新浪微博高級技術總監、中國計算機學會 TF 架構 SIG 主席、騰訊雲架構師名人堂專家 李慶豐

　　2022年被成為大模型元年，随着 OpenAI發布ChatGPT，大模型進入加速發展階段。2025 年，大模型從一家獨大、百模大戰，進入頭部内卷時代，DeepSeek 的橫空出世更是引燃大模型内卷之戰。毋庸置疑，AI 已開始深刻改變各行各業，其中，智搜、AI Coding、具身智能是最受行業關注的 AI 應用領域。 李慶豐表示，AI Coding 不僅是提效工具，而是變革生産方式的關鍵力量。潘多拉魔盒已打開，AI 技術革命開啟，我們必須與它同行。

　　大模型正在重塑研發範式，從最早的代碼補全，到多文件編輯，再到 Agent 模式。随着大模型能力的提升，其輔助效率變得越來越高，人工參與變得越來越少。随之而來的，工程師的角色也逐漸發展變化。從傳統 Coder 角色到 Reviewer 再到架構師，涉及編寫代碼的工作越來越少，架構規劃越來越多。未來，有可能是由一位工程師帶領一群 AI Agent 組成的單人小組來完成任務。李慶豐表示，這種工作模式的轉變，不僅有效提高工作效率，還對工程師提出更高的要求，工程師需具備架構規劃和管理能力才能形成獨立團隊。

　　李慶豐建議，在實際的開發中，研發團隊可逐漸在項目部署大模型應用。例如項目上由小到大，業務上由簡單到複雜，逐步擴大 AI Coding 的業務應用範圍。另外，AI Coding 還可在需求分析、設計、審查等全流程中賦能，逐步實現全流程AI輔助開發，大幅度提升團隊研發效率。與此同時，研發團隊面臨的三大 AI 挑戰：選擇外采還是自研AI Coding工具、不同級别的工程師提效差異以及 AI Agent 不靠譜時的應對策略，解決這些問題需要團隊持續學習，根據實際情況來靈活應用 AI。

　　李慶豐強調，持續學習是技術人應對技術變革的最佳方法。AI 時代對工程師的要求更高，不僅要能寫代碼，還需具備管理、架構能力，産品、運維思維等綜合能力。未來，在 AI 加持下，每個工程師都有機會成為超級個體。

　　四、AIGC在融媒領域的落地挑戰與應用探索

　　新華社國家重點實驗室總架構師、騰訊雲架構師名人堂專家 蔡昌豔分享題為《AIGC在融媒領域的落地挑戰與應用探索》的主題演講。

　　新華社國家重點實驗室總架構師、騰訊雲架構師名人堂專家 蔡昌豔

　　新華社媒體融合生産技術與系統國家重點實驗室聚焦媒體領域的科學基礎研究，圍繞人工智能在新聞生産流程中的應用，開展媒體融合科學技術應用基礎研究。自研新語大模型，聚焦新聞生産全流程，支持新聞評論、綜述、标題輔助生成等功能。基于多年的新聞稿件積累，構建知識圖譜，建設主流價值觀數據語料體系，基于嚴格的三審一校機制，确保數據的真實性和可信度。新華社國家重點實驗室通過組建專家團隊，對大模型進行專業評估打分，形成高質量的預訓練規範性原始語料數據庫。

　　早在 2018 年，新華社與搜狗合作推出 AI 主播，在客戶端廣泛應用。目前，新華社在 AI 的落地應用有諸多探索，例如打造基于 AIGC 的融合生産引擎“采編助手”，集成内容核查、智能搜索和政策問答等智能工具，有效提升新聞生産的效率和準确性。在體育報道中，通過分割模型可對賽事人物進行識别，自動檢測人員的球衣、号碼、人臉識别，再進行文本創作，有效提高記者的創作效率。新華社使用 AI 技術進行 AIGC 海報生成、AIGC 短視頻創作，打造“新華妙筆”AI公文寫作學習平台，權威思想智能問答學習平台“問道知識雲”，内容安全審核平台“新華校真”等，大大加快 AI 技術在融媒領域的落地應用。

　　最後，蔡昌豔分享三點關于 AI 時代架構師如何成長的思考：第一，胸有丘壑。架構師要懂業務，軟件架構是基礎，但更多是業務架構，成為最熟悉業務的專家，以增強自身競争力。第二，氣勢如虹，架構師在工作中進行有效溝通，團結各方力量來做事。第三，無畏探索，了解和緊跟技術前沿發展。

　　五、面向大模型時代的雲存儲架構

　　騰訊雲存儲研發總監 嚴俊明做《面向大模型時代的雲存儲架構》的主題報告。

　　騰訊雲存儲研發總監 嚴俊明

　　據 OpenAI 研究顯示，大模型的智能程度與算力、參數規模呈正相關。訓練大模型所需的基礎設施已達萬卡級别，參數從億級躍升至萬億級，大模型為存儲帶來巨大的機遇與挑戰。在大模型采集、清洗、訓練、推理、“智”理等環節，對存儲基礎設施提出規模、性能、穩定等多維度的要求。 其中，核心矛盾是大模型的海量數據需求和極緻性能需求之間的矛盾。對此，嚴俊明表示，“大模型對存儲的要求是既要、又要，既要海量低成本的存儲引擎，同時又要很高的性能要求，然而企業實踐的過程中，這兩者往往很難兼顧。”

　　騰訊雲嘗試做了一些創新技術探索：構建統一的對象存儲底座，加速數據流轉，降低企業因為數據流轉帶來的邊際成本;在對象存儲 COS 上構建存儲加速層，來提高原始數據清洗流程的效率，使數據處理更高效;在數據生産階段，提供多元化數據處理能力，通過數據服務做到更智能的數據治理，實現更彈性、更高效、更智能的效果。

　　在數據采集階段，騰訊雲提供數據遷移平台進行穩定、高可靠的傳輸服務，在26個物理區部署存儲服務，支持TB級别的公網技術帶寬，通過3200個全球加速節點來滿足企業在訓練模型階段所需要數據的采集性能效率。在存儲階段，基于自研對象存儲YottaStore，單集群為100EB級别,具備多AZ容災能力，持久性達12個9.在數據清洗階段，自研 GooseFS 三級加速體系，提升數據使用效率。模型訓練階段，自研 GooseFS-X 高性能存儲，提升大模型預訓練效率;在分發階段，通過 GooseFS AZ 來提升大模型分發效率。

　　此外，騰訊雲還提供一站式安全解決方案來保障數據内容安全。例如針對 AIGC 生成的内容，一站式審核是否符合安全合規标準。騰訊雲采用自研的數據水印技術，對數據進行知識版權。騰訊雲推出跨模态檢索工具MetaInsight，做到跨模态的數據檢索，如以文搜圖、以圖搜圖、文搜視頻等。

　　嚴俊明表示，傳統存儲是提供一些接口和存儲類型，讓業務來适配存儲接口。然而這樣的存儲方式無法滿足 AI 時代各類場景需求，因此未來技術發展可能會朝着“場景定義存儲”方向來演進。

　　六、大模型對軟件工程領域的影響

　　軟通動力研發總監、騰訊雲架構師名人堂專家 鮑丹發表《大模型對軟件工程領域的影響》的演講。

　　軟通動力研發總監、騰訊雲架構師名人堂專家 鮑丹

　　鮑丹先介紹軟件工程的演進發展，步入 AI 時代，工程師正将大模型應用到開發過程中。大模型擅長文本處理，知識問答，對大模型已有的知識進行輸出，對文本進行總結提煉。但在一些業務邏輯運算上可能存在誤差，同時信息繭房可能讓大模型産生誤導性答案，還有存在大模型幻覺問題。

　　對于人與大模型的關系，鮑丹認為如果不懂大模型，可能會被其“奴役”，過度依賴 AI 導緻失去自我思考的能力。如果了解大模型，那麼它将成為你的得力助手，例如開發者可借助大模型提速10%-20%效率。人不會被大模型替代，人隻會被其他會使用大模型的人替代。同時，在工作中越需要和人打交道的工作，就越難被大模型替代。

　　當我們采用大模型進行需求設計時，最終的設計文檔必須要人工校驗和調整。另外在評估工作量時，需要考量的内容太多，不建議使用大模型來評估工作量。在團隊協作中，大模型是可以扮演多個角色，共享同一段背景上下文來協同完成任務，因此需注意不要将大模型當成一個人，而是一個團隊。因此開發者的角色變為架構師+管理者，需要将任務分解，做标準化，管理大模型協同工作，監督檢查成果。

　　在使用大模型開發的過程中，我們需注意以下幾點：一是收斂，大模型輸出的結果需要人工确認;二是解放雙手而非大腦;三是腳手架+大模型的組合，配合起來很好用;四是穩定結果，一旦不穩定，将來維護起來會有難度。此外，大模型可用于輔助測試，但也需要專家來評估，要注意投入産出比。

　　七、原生AIOS：智算時代操作系統的破局與探索

　　騰訊研發工程師、OpenCloudOS 社區核心貢獻者 趙振做題為《原生AIOS：智算時代操作系統的破局與探索》的報告。

　　騰訊研發工程師、OpenCloudOS 社區核心貢獻者 趙振

　　趙振表示，“AI 時代的操作系統需要革命”。傳統操作系統主要基于CPU相關的業務和計算場景，然而随着 AI 的發展，數據量急速膨脹，GPU 等新設備的出現，對于傳統操作系統的沖擊巨大。AI 時代，對操作系統的要求有軟件生态、性能、安全性、穩定性、兼容性等。操作系統是計算機系統的靈魂，亟待迎來變革。

　　OpenCloudOS 是一款基于Linux面向服務器的操作系統，為應對智算時代的挑戰，積極探索破局之路：

　　自建pypi，配合上遊 pypi，補全使能。以Python3.1.1+Glibc 2.38 為基礎，逐漸補全各GPU軟件棧支持，歸納近 4000-5000 個相關的軟件庫，逐個測試和适配，發布兼容OpenCloudOS第三方軟件庫，制作PIP版本，便于用戶快速開箱部署。

　　提供盡量多的制作容器，覆蓋熱門場景的開箱支持。針對熱門AI場景提供大量容器支持，包括Pytorch和Tensorflow版本。提供上遊支持，例如3FS可支持OpenCloudOS。

　　此外，OpenCloudOS還做了大量的優化工作，例如并行計算編譯的優化;基于某GPU，開發新模型格式和推理引擎，經測算，相對vllm，提升明顯;RDMA集成官方驅動，對用戶來說更穩定;GPU 熱遷移優化，聯合國内外 GPU 廠商希望在操作系統層達到某種程度的統一，便于用戶使用。在MLOps的支持上，将相應的産品進行聯動分析，逐漸産品化，緻力于建立标準，提高用戶體驗。

　　目前，OpenCloudOS全線接入AI，AI 賦能 OpenCloudOS 發展，例如操作系統涉及大量開源軟件的維護工作，每天的PR次數和代碼量龐大的，過去需要人工進行review，現在引入AI輔助review，大大提高效率。大模型加持下，發行版研發更加自動化，可使用 AI 進行自動化修複CVE。OpenCloudOS引入TAI工具，用戶在使用操作系統時，通過chat形式和操作系統進行交互，快速滿足應用需求。

　　未來，操作系統不僅支撐AI程序的運行，更需融入AI能力，提供智能化服務。此外，操作系統不僅提供AI基礎能力，也要接入AI的基礎能力。趙振預判，AI原生時代，操作系統形态将迎來大變樣。針對未來操作系統實現“千人千面”的暢想，趙振表示，之前覺得很難，但是随着大模型的發展，這種暢想可能變成現實情況。

　　八、結語

　　在本次騰訊雲架構師技術沙龍上，我們迎來騰訊雲架構師技術同盟北京分會的首次啟航。未來騰訊雲架構師技術同盟北京分會将積極搭建本地技術交流學習平台，彙聚更多優秀架構師，共話架構新未來。

　　在本次活動中，圍繞當前技術人關注的熱門話題“AI 時代，程序員隻剩架構師”，盛邀行業頂尖架構師，從架構技術的發展、研發範式的變革、真實企業落地案例、架構師成長路徑等架構師關心的内容，多視角探讨 AI 時代，優秀架構師的破局之道、進階之路，幫助大家理清思路，蓄力前進。期待未來，繼續與各位架構師攜手，一同探索架構未來發展，為中國架構技術發展添磚加瓦。