AI技术发展日新月异，AI在自动编程展现巨大的潜力，因此企业对开发者提出更高的要求，不仅会写代码，还需具备架构设计、产品思维等综合能力。在这样的背景下，AI 时代下架构师的价值定位是怎样？面对技术的更新迭代，架构师如何规划自身成长路径，更好地增强竞争力，以寻求破局之道？
4 月 20 日，由腾讯云架构师技术同盟和腾讯云 TVP 联合主办的「AI 时代，程序员只剩架构师——腾讯云架构师技术沙龙」在北京召开。本次沙龙汇聚行业顶尖架构师，多角度深入解析AI 时代架构设计的技术发展、落地应用，共同探寻 AI 时代架构师的进阶路径。
一、腾讯云架构师技术同盟北京分会成立
2024年12月，腾讯云架构师技术同盟正式扬帆起航。腾讯云架构师技术同盟是腾讯云为架构领域知名专家与从业精英打造的专业技术社交圈，通过多样的技术交流会议、社群专业探讨、权威内容输出，打造业界领先的架构师专业技术同盟。在过去几个月里，腾讯云架构师技术同盟发展迅速，在多个城市开展各项活动，汇聚众多行业专家，积极推动架构技术的创新发展。
会上，腾讯云架构师技术同盟北京分会正式成立，旨在加强本地架构技术的交流，助力架构师的成长。同时，腾讯云架构师技术同盟北京地区理事会也宣布成立，由14位资深架构师专家和行业领袖担任理事。活动现场举行授勋仪式，以表彰各位理事对北京分会的大力支持与无私贡献。
腾讯云架构师技术同盟北京理事会理事长 吴非表示，技术行业日新月异，新名词层出不穷，难免产生技术焦虑。架构师技术同盟正是致力于将这份压力转化为积极向上的动力。我们不仅希望将其打造为一个经验交流的平台，更期望它成为疗愈焦虑、激发热情、照亮前路的同行者。无论年轻架构师，还是经验丰富的资深架构师，都可以在这里找到归属感与前进的方向。
腾讯云架构师技术同盟理事会成员都是各领域的领军人物，很荣幸能够与众多来自行业前沿的理事会成员共同努力，大家的加入使同盟更具凝聚力与影响力。
衷心感谢腾讯云一直以来对技术同盟的大力支持，特别感谢运营团队始终如一的用心与投入。他们深知技术人的所思所想，许多年轻的腾讯人更是以满腔热情、倾力奉献，为组织注入了澎湃的生命力。他们的执着与热爱，始终打动着我们。
面向未来，腾讯云架构师技术同盟将持续汇聚多方技术力量，秉持开放协同、共创共进的理念，不仅关注技术发展，更关心每位架构师的成长。我们将扎实推进技术普惠的落地实践，践行“技术向善、惠及大众”的初心。我坚信，在北京理事会的共同努力下，分会将不断拓展这一使命的深度与广度，为行业发展注入源源不断的动力。
腾讯云架构师技术同盟入会成长主席 史海峰表示，在担任架构师的多年职业生涯中，我积极参加各类行业活动，从中真切感受到相互学习与交流对于架构师的职业发展和成长的重要性。
北京作为中国顶尖的IT人才聚集地，腾讯云架构师技术同盟北京分会拥有良好的人才基础，承载更多的发展期望。我们致力于让每位参与者都能有所收获，实现共同成长。根据“人力资本外部性”理论，在一个汇聚大量同行资源的社会组织网络中，成员的思维碰撞和深度交流可以促进彼此的进步与成长。
在此，我们衷心感谢腾讯云架构师技术同盟北京理事会成员的无私奉献与辛勤付出，期待未来在他们的带领下，腾讯云架构师技术同盟北京分会蓬勃发展，不断壮大，携手更多架构师共同推动中国架构技术的创新发展。
二、与AI同行：走进架构师的新时代
腾讯云架构师技术同盟入会成长主席 史海峰发表《与AI同行：走进架构师的新时代》的主题演讲，深入探讨在 AI 时代，架构师遇到的挑战与机遇，强调架构师持续成长的重要性。
面对很多开发者的疑问“AI 时代，先革程序员的命？”史海峰认为，基础编程岗位可能会因自动化工具和AI的发展而减少，但并不意味被替代。一直以来，技术进步会减少简单重复的基础工作，提升个人的生产力，同理，AI 将促使开发者将时间、精力、智慧投到更具创造性和更有价值的任务。面对时代的变革，开发者与AI同行已成必然趋势。
史海峰深入探讨架构师与AI的关系。他表示，“若论架构师，先论架构，若论架构，先论系统。”史海峰回顾计算机发展史上的架构理论发展过程，进一步来介绍架构的本质是人与机器信息处理能力的扩展，是持续演进的结果。其中架构师的工作职责是以工程思维全面理解业务需求，满足业务需求且保证系统质量，基于模型和基础模式抽象简化，在可预见的周期内具备扩展性，提出恰当的可行整体解决方案，在限定的资源范围内完成明确目标，并在系统生命周期内持续演进。架构师的能力必须基于实践，不是纯技术，不是考个证、参加个培训班就能够具备的。
随着 AI 时代的到来，AI 作为一个强大的生产力工具，可以显著提高架构师的工作效率。但在史海峰认为，AI 在相当长的时间内还无法完全替代人类的创造力。因此他倡议大家不要为“AI取代工程师”等言论而焦虑，反而要主动积极拥抱 AI、学习 AI，与 AI 同行。在日常工作中，架构师可使用 AI 来提升自我，相信 AI 让架构师变得更强大。史海峰建议每位架构师做个“和自己赛跑的人”，保持学习、成长的心态，不断超越自己。
三、AI时代的研发新范式
新浪微博高级技术总监、中国计算机学会 TF 架构 SIG 主席、腾讯云架构师名人堂专家 李庆丰带来《AI时代的研发新范式》的报告，探讨大模型发展与应用趋势，AI Coding 如何重塑软件研发新范式，AI为研发团队带来的机遇和挑战，最后分享AI时代下的工程师成长心得。
2022年被成为大模型元年，随着 OpenAI发布ChatGPT，大模型进入加速发展阶段。2025 年，大模型从一家独大、百模大战，进入头部内卷时代，DeepSeek 的横空出世更是引燃大模型内卷之战。毋庸置疑，AI 已开始深刻改变各行各业，其中，智搜、AI Coding、具身智能是最受行业关注的 AI 应用领域。 李庆丰表示，AI Coding 不仅是提效工具，而是变革生产方式的关键力量。潘多拉魔盒已打开，AI 技术革命开启，我们必须与它同行。
大模型正在重塑研发范式，从最早的代码补全，到多文件编辑，再到 Agent 模式。随着大模型能力的提升，其辅助效率变得越来越高，人工参与变得越来越少。随之而来的，工程师的角色也逐渐发展变化。从传统 Coder 角色到 Reviewer 再到架构师，涉及编写代码的工作越来越少，架构规划越来越多。未来，有可能是由一位工程师带领一群 AI Agent 组成的单人小组来完成任务。李庆丰表示，这种工作模式的转变，不仅有效提高工作效率，还对工程师提出更高的要求，工程师需具备架构规划和管理能力才能形成独立团队。
李庆丰建议，在实际的开发中，研发团队可逐渐在项目部署大模型应用。例如项目上由小到大，业务上由简单到复杂，逐步扩大 AI Coding 的业务应用范围。另外，AI Coding 还可在需求分析、设计、审查等全流程中赋能，逐步实现全流程AI辅助开发，大幅度提升团队研发效率。与此同时，研发团队面临的三大 AI 挑战：选择外采还是自研AI Coding工具、不同级别的工程师提效差异以及 AI Agent 不靠谱时的应对策略，解决这些问题需要团队持续学习，根据实际情况来灵活应用 AI。
李庆丰强调，持续学习是技术人应对技术变革的最佳方法。AI 时代对工程师的要求更高，不仅要能写代码，还需具备管理、架构能力，产品、运维思维等综合能力。未来，在 AI 加持下，每个工程师都有机会成为超级个体。
四、AIGC在融媒领域的落地挑战与应用探索
新华社国家重点实验室总架构师、腾讯云架构师名人堂专家 蔡昌艳分享题为《AIGC在融媒领域的落地挑战与应用探索》的主题演讲。
新华社媒体融合生产技术与系统国家重点实验室聚焦媒体领域的科学基础研究，围绕人工智能在新闻生产流程中的应用，开展媒体融合科学技术应用基础研究。自研新语大模型，聚焦新闻生产全流程，支持新闻评论、综述、标题辅助生成等功能。基于多年的新闻稿件积累，构建知识图谱，建设主流价值观数据语料体系，基于严格的三审一校机制，确保数据的真实性和可信度。新华社国家重点实验室通过组建专家团队，对大模型进行专业评估打分，形成高质量的预训练规范性原始语料数据库。
早在 2018 年，新华社与搜狗合作推出 AI 主播，在客户端广泛应用。目前，新华社在 AI 的落地应用有诸多探索，例如打造基于 AIGC 的融合生产引擎“采编助手”，集成内容核查、智能搜索和政策问答等智能工具，有效提升新闻生产的效率和准确性。在体育报道中，通过分割模型可对赛事人物进行识别，自动检测人员的球衣、号码、人脸识别，再进行文本创作，有效提高记者的创作效率。新华社使用 AI 技术进行 AIGC 海报生成、AIGC 短视频创作，打造“新华妙笔”AI公文写作学习平台，权威思想智能问答学习平台“问道知识云”，内容安全审核平台“新华校真”等，大大加快 AI 技术在融媒领域的落地应用。
最后，蔡昌艳分享三点关于 AI 时代架构师如何成长的思考：第一，胸有丘壑。架构师要懂业务，软件架构是基础，但更多是业务架构，成为最熟悉业务的专家，以增强自身竞争力。第二，气势如虹，架构师在工作中进行有效沟通，团结各方力量来做事。第三，无畏探索，了解和紧跟技术前沿发展。
五、面向大模型时代的云存储架构
腾讯云存储研发总监 严俊明做《面向大模型时代的云存储架构》的主题报告。
据 OpenAI 研究显示，大模型的智能程度与算力、参数规模呈正相关。训练大模型所需的基础设施已达万卡级别，参数从亿级跃升至万亿级，大模型为存储带来巨大的机遇与挑战。在大模型采集、清洗、训练、推理、“智”理等环节，对存储基础设施提出规模、性能、稳定等多维度的要求。 其中，核心矛盾是大模型的海量数据需求和极致性能需求之间的矛盾。对此，严俊明表示，“大模型对存储的要求是既要、又要，既要海量低成本的存储引擎，同时又要很高的性能要求，然而企业实践的过程中，这两者往往很难兼顾。”
腾讯云尝试做了一些创新技术探索：构建统一的对象存储底座，加速数据流转，降低企业因为数据流转带来的边际成本；在对象存储 COS 上构建存储加速层，来提高原始数据清洗流程的效率，使数据处理更高效；在数据生产阶段，提供多元化数据处理能力，通过数据服务做到更智能的数据治理，实现更弹性、更高效、更智能的效果。
在数据采集阶段，腾讯云提供数据迁移平台进行稳定、高可靠的传输服务，在26个物理区部署存储服务，支持TB级别的公网技术带宽，通过3200个全球加速节点来满足企业在训练模型阶段所需要数据的采集性能效率。在存储阶段，基于自研对象存储YottaStore，单集群为100EB级别,具备多AZ容灾能力，持久性达12个9。在数据清洗阶段，自研 GooseFS 三级加速体系，提升数据使用效率。模型训练阶段，自研 GooseFS-X 高性能存储，提升大模型预训练效率；在分发阶段，通过 GooseFS AZ 来提升大模型分发效率。
此外，腾讯云还提供一站式安全解决方案来保障数据内容安全。例如针对 AIGC 生成的内容，一站式审核是否符合安全合规标准。腾讯云采用自研的数据水印技术，对数据进行知识版权。腾讯云推出跨模态检索工具MetaInsight，做到跨模态的数据检索，如以文搜图、以图搜图、文搜视频等。
严俊明表示，传统存储是提供一些接口和存储类型，让业务来适配存储接口。然而这样的存储方式无法满足 AI 时代各类场景需求，因此未来技术发展可能会朝着“场景定义存储”方向来演进。
六、大模型对软件工程领域的影响
软通动力研发总监、腾讯云架构师名人堂专家 鲍丹发表《大模型对软件工程领域的影响》的演讲。
鲍丹先介绍软件工程的演进发展，步入 AI 时代，工程师正将大模型应用到开发过程中。大模型擅长文本处理，知识问答，对大模型已有的知识进行输出，对文本进行总结提炼。但在一些业务逻辑运算上可能存在误差，同时信息茧房可能让大模型产生误导性答案，还有存在大模型幻觉问题。
对于人与大模型的关系，鲍丹认为如果不懂大模型，可能会被其“奴役”，过度依赖 AI 导致失去自我思考的能力。如果了解大模型，那么它将成为你的得力助手，例如开发者可借助大模型提速10%-20%效率。人不会被大模型替代，人只会被其他会使用大模型的人替代。同时，在工作中越需要和人打交道的工作，就越难被大模型替代。
当我们采用大模型进行需求设计时，最终的设计文档必须要人工校验和调整。另外在评估工作量时，需要考量的内容太多，不建议使用大模型来评估工作量。在团队协作中，大模型是可以扮演多个角色，共享同一段背景上下文来协同完成任务，因此需注意不要将大模型当成一个人，而是一个团队。因此开发者的角色变为架构师+管理者，需要将任务分解，做标准化，管理大模型协同工作，监督检查成果。
在使用大模型开发的过程中，我们需注意以下几点：一是收敛，大模型输出的结果需要人工确认；二是解放双手而非大脑；三是脚手架+大模型的组合，配合起来很好用；四是稳定结果，一旦不稳定，将来维护起来会有难度。此外，大模型可用于辅助测试，但也需要专家来评估，要注意投入产出比。
七、原生AIOS：智算时代操作系统的破局与探索
腾讯研发工程师、OpenCloudOS 社区核心贡献者 赵振做题为《原生AIOS：智算时代操作系统的破局与探索》的报告。
赵振表示，“AI 时代的操作系统需要革命”。传统操作系统主要基于CPU相关的业务和计算场景，然而随着 AI 的发展，数据量急速膨胀，GPU 等新设备的出现，对于传统操作系统的冲击巨大。AI 时代，对操作系统的要求有软件生态、性能、安全性、稳定性、兼容性等。操作系统是计算机系统的灵魂，亟待迎来变革。
OpenCloudOS 是一款基于Linux面向服务器的操作系统，为应对智算时代的挑战，积极探索破局之路：
自建pypi，配合上游 pypi，补全使能。以Python3.1.1+Glibc 2.38 为基础，逐渐补全各GPU软件栈支持，归纳近 4000-5000 个相关的软件库，逐个测试和适配，发布兼容OpenCloudOS第三方软件库，制作PIP版本，便于用户快速开箱部署。
提供尽量多的制作容器，覆盖热门场景的开箱支持。针对热门AI场景提供大量容器支持，包括Pytorch和Tensorflow版本。提供上游支持，例如3FS可支持OpenCloudOS。
此外，OpenCloudOS还做了大量的优化工作，例如并行计算编译的优化；基于某GPU，开发新模型格式和推理引擎，经测算，相对vllm，提升明显；RDMA集成官方驱动，对用户来说更稳定；GPU 热迁移优化，联合国内外 GPU 厂商希望在操作系统层达到某种程度的统一，便于用户使用。在MLOps的支持上，将相应的产品进行联动分析，逐渐产品化，致力于建立标准，提高用户体验。
目前，OpenCloudOS全线接入AI，AI 赋能 OpenCloudOS 发展，例如操作系统涉及大量开源软件的维护工作，每天的PR次数和代码量庞大的，过去需要人工进行review，现在引入AI辅助review，大大提高效率。大模型加持下，发行版研发更加自动化，可使用 AI 进行自动化修复CVE。OpenCloudOS引入TAI工具，用户在使用操作系统时，通过chat形式和操作系统进行交互，快速满足应用需求。
未来，操作系统不仅支撑AI程序的运行，更需融入AI能力，提供智能化服务。此外，操作系统不仅提供AI基础能力，也要接入AI的基础能力。赵振预判，AI原生时代，操作系统形态将迎来大变样。针对未来操作系统实现“千人千面”的畅想，赵振表示，之前觉得很难，但是随着大模型的发展，这种畅想可能变成现实情况。
八、结语
在本次腾讯云架构师技术沙龙上，我们迎来腾讯云架构师技术同盟北京分会的首次启航。未来腾讯云架构师技术同盟北京分会将积极搭建本地技术交流学习平台，汇聚更多优秀架构师，共话架构新未来。
在本次活动中，围绕当前技术人关注的热门话题“AI 时代，程序员只剩架构师”，盛邀行业顶尖架构师，从架构技术的发展、研发范式的变革、真实企业落地案例、架构师成长路径等架构师关心的内容，多视角探讨 AI 时代，优秀架构师的破局之道、进阶之路，帮助大家理清思路，蓄力前进。期待未来，继续与各位架构师携手，一同探索架构未来发展，为中国架构技术发展添砖加瓦。
