先优化碳基BIO核，再优化硅基CPU核
企业痴迷于 AI 的一个重要原因是，它有可能显著降低程序员的薪酬成本。如果一个公司需要 10 名程序员完成一项任务，而每个程序员的年薪为 20 万美元，那这就是一个每年 200 万美元的问题。如果 AI 能砍掉四分之一的成本，他们就能省出 50 万美元！如果能砍一半那就是 100 万美元！提高效率在程序员的薪资成本上会很快转化为利润！
这就是为什么我喜欢 Ruby！这就是我搞 Rails 的原因！过去 20 年，我一直坚信编程领域的趋势是：程序员的成本会越来越高，而计算机的成本却在不断下降。因此，聪明的做法是提高程序员的生产力，即使以牺牲计算机资源为代价！
很多程序员难以理解这一点 —— 他们实际上是非常昂贵的“生物计算核”，而且是真正稀缺的资源。而硅制计算内核却非常丰富，成本也在不断下降。所以随着时间推移，用计算机的时间换取程序员生产力的交易会越来越划算。AI 是实现此目标的方式之一，但像 Ruby on Rails 这样的工具从一开始关注的也是这个问题。
我们再看看那个年薪 20 万美元的程序员。你可以从 Hetzner 租用 1 个 AMD EPYC CPU核，年租金是 55 美元（批发模式，一台 48 核的服务器月租金 220 $元，所以 220 x 12 / 48 = 55）。这意味着一个生物核的价格，相当于 3663 个硅基核。如果你能让生物核的效率提高 10%，你就相当于节省了 366 个硅核的成本。如果你能让生物核的效率提高 25%，那你就相当于节省了接近一千个硅基核！
但是，许多“软绵绵的”生物编程内核对它们的硅制同类怀有一种独特的人类同情，这种情感超越了理性的数学计算。他们单纯地觉得 —— 自己可以花更多时间，通过使用对自己不高效、但对硅内核更高效的工具和技术，来减少硅内核的负担，而不是要求硅内核做更多的工作。对于某些人来说，减轻硅内核的负担几乎成了一种道德责任，似乎他们认为自己有义务尽量承担这些任务。
从艺术和精神层面上讲，我其实还挺尊重这种做法的！让计算机用更少的资源完成更多任务，确实有一种美好的感觉。我依然对 Commodore 64 和 Amiga 时代的 Demo 充满怀念。当年那些技术高手仅用 区区4KB[1] 就能让计算机呈现出惊艳的音画效果，实在是令人难以置信。
然而在大多数情况下，这种做法在经济上并不划算。当然，在计算性能的前沿阵地上依然需要有人去挖掘最后一丝性能。比如，需要有人从 NVIDIA 4090 显卡中榨干最后一滴性能，我们的 3D 引擎才能在 4K / 120FPS 下进行光线追踪。但这对于软件行业中的绝大多数业务场景都不现实 —— 它们的业务是写业务软件！对于这类工作，不需要什么史诗级优化，计算机在很久以前就已经足够快了。
这也是我过去 20 年来，我一直在做的工作！开发业务软件并将其作为 SaaS 销售。整个行业都在做同样的事情，带来了巨大的利润和就业机会。这是一次历史性的牛市行情，主要由使用高级语言解决业务逻辑的程序员驱动 —— 他们找出产品与市场的契合点（PMF）来推动进步。
所以，每当听到关于计算效率的讨论时，你应该想起这个“软绵绵的”生物核。世界上大多数软件的价格都是基于它们的人工成本，而不是所需的硅内核。因而哪怕只是稍微提高生物核的生产力，也值得在硅芯片采购上花大钱。而且这种成本效益的比例，只会年复一年更偏向于充分利用生物核。
—— 至少在 AGI 霸主到来前，生物核都不会彻底过时！但没有人知道这一天何时会来，或者是否会到来。所以最好着眼于当下的经济学，选择对你来说最能提高生产力的工具链，并相信快乐的程序员将是你投资中最划算的一笔。
作者：David Heinemeier Hansson，DHH，37 Signal CTO，Ruby on Rails 作者。译者：冯若航，PostgreSQL Hacker，开源 RDS PG —— Pigsty 作者，数据库老司机，云计算泥石流。
原文：优先优化生物内核，其次是硅内核[2] @ 2024-09-06
老冯评论
DHH 的博客一如既往地充满洞见 —— 虽然事实听上去可能并不讨喜，但程序员本质上也是一种生物计算核 （Bio Core），而很多程序员已经忘记了这一点。
实际上在一百年前，Computer 指的还是 “计算员” 而非 “计算机”；而在上世纪四五十 年代，算力的衡量单位更一度是 —— “Kilo-Girls”，即一千名女孩的计算速度，类似的单位还有 kilo-girl-hour 等。
当然，随着信息技术的突飞猛进，这些枯燥乏味的计算活计都交给计算机了，程序员得以专注于更高层次的抽象和创造。
对于数据库行业，我认为这篇文章能带给用户的一个启示是 —— 数据库的真正瓶颈早就不是 CPU 硅基核了，而是能用好数据库的生物核。对于绝大多数用例，数据库的瓶颈早已不再是 CPU，内存， I/O，网络，存储，而是开发者与 DBA 的思维，认知，经验，智慧。
因此，没人会在乎你的数据库能否支持 100 万 TPS，而是你的软件是否能用最小的时间成本，复杂度成本，认知成本解决问题。易用性、简单性、可维护性成为了竞争的焦点 —— 专注于此道的 RDS 数据库服务也因此大获成功（同理还有 Neon, Supabase，Pigsty 等）。
像 AWS 这样的云厂商拿着开源的 MySQL 和 PostgreSQL 内核一路杀到了数据库市场一哥的位置，是因为 AWS 比 Oracle / EDB 有更深的数据库内核造诣，懂得如何利用硅基核吗？非也。而是因为比起优化硅基核，他们更懂得如何优化生物核 —— 他们懂得如何让开发者，DBA，运维更容易用好数据库 —— 用好数据库，而非制造数据库，成为了新的核心瓶颈点。
传统数据库内核的重要性将不断下降，而真正的高科技与技术创新，将发生在数据库管控上 —— 用软件辅助、赋能、解放开发者，用好数据库内核与硅基CPU核，并提高生物核的生产力。降低认知成本，简化复杂度，提高易用性，将成为数据库行业的发展方向。
高科技行业就是要依靠技术创新驱动。如果你能用开源 PG 内核替代 Oracle ，SQL Server，那别人也能 —— 最好的结果无非就是甲骨文微软都放弃传统数据库转型做云服务，传统数据库成为低利润的制造业。
正如二十年的 PC 行业一样。二十年前 IBM 戴尔惠普都是国际玩家，中国联想说要做到世界一流。今天看联想确实做到了，但是 PC 行业早就不是高科技行业了，只是一个最无聊普通的制造业。
数据库的未来在于扩展、服务、发行版 —— 在于用软件，用大模型解决优质 DBA BIO 核匮乏稀缺的问题。如果选错了方向与赛道，选择去做边际收益无限趋近于零甚至负数的硅核优化，那所能期待的最好结局也不过是成为数据库行业的长虹，赚五个点的利润。然后被拿着开源PG内核提供服务的 云厂商 RDS 和本地优先 RDS 边缘化，成为数据库领域的 “Kilo-Girl”。
References
[1] 区区4KB: https://www.youtube.com/watch?v=wl6mXn_wHEw[2] 优先优化生物内核，其次是硅内核: https://world.hey.com/dhh/optimize-for-bio-cores-first-silicon-cores-second-112a6c3f