如果说一个人可以是云计算发展的"活教科书"达宝优配，Jeff Barr，无疑是最有资格的那一个。
那么这位 Jeff Barr，到底何许人也？
他是亚马逊云科技最早期的创始人之一，目前是亚马逊云科技的副总裁、首席布道师（Chief Evangelist）。
而他之所以能和"活教科书"这个称谓相匹配，是因为 Jeff 在推动云计算发展的路上，战绩完全可查——
20 余年，超过 3300 篇博客，近 150 万字，发表了 800 多场演讲。
这是 Jeff 自 2002 年加入亚马逊、2004 年参与创建亚马逊云科技以来，用近乎苦行僧般的坚持，所书写出来的技术传播的传奇；他以一己之力，几乎记录了亚马逊云科技的每一次重要产品发布与技术演进。
要知道，在那个 To B 技术传播还严重依赖官方营销的年代，Jeff 却打破常规，坚持以个人的视角去拆解复杂的技术。
这种"博客优先，公关在后"的模式，后来不仅成为了亚马逊云科技的传统，更开创了云计算行业社区沟通、开发者共生的新范式。
而若是把时间拨回到 2008 年，Jeff 眼光的前瞻性就显得更加明显了。
因为在这一年，Jeff 第一次来到中国，在北京做了一场演讲，但他当时所面对的，却是一群对"云"这个词汇充满好奇、甚至有些许茫然的开发者。
彼时，甲骨文的创始人拉里 · 埃里森还在公开质疑云计算是无稽之谈，而中国本土的云计算探索才刚刚萌芽；而 Jeff Barr 却带来了关于 EC2（弹性计算）和 S3（简单存储）的启蒙之火。
是的，他在国内播下了云计算的种子。
整整 16 年的时间，弹指一挥间。当这位白发苍苍的"云计算活教科书"再次踏上中国的土地，世界的语言体系已经彻底切换：人们口中的热词不再是"上云"，而是" AI 原生"。
这一次，他带来的不再是 S3 或 EC2，而是 Amazon Bedrock、Kiro 这样的生成式 AI 利器，以及一个更宏大、也更迫切的命题——下一代软件开发。
云计算"活教科书"眼中的下一代软件开发
我已经是个老头了，在美国都算是高龄公民，但我依然热爱创造。
这位从 1979 年就开始写代码的老程序员的开场十分诙谐幽默，但他接下来却以一种罕见的历史纵深感，为我们描绘了一幅软件开发范式持续跃迁的图景。
Jeff 的职业生涯横跨了从机器码、汇编语言、高级语言到如今 AI 编程助手的整个技术史。他坦言，自己曾亲手在计算机前板上拨动开关输入二进制指令，也曾在穿孔卡片时代为一行代码的错误懊恼数日。
正是这段跨越近半个世纪的亲历，让他对当下生成式 AI 与 Agentic AI 掀起的开发革命，既充满兴奋，又保持清醒。
AI 不是人类替代者，而是能力放大器
Jeff 在这场最新演讲中，首先做的就是打破了焦虑。
这种焦虑似乎已然在开发者群体中弥漫开来，即" AI 将写光所有代码"、"如果 AI 能编程，我又该充当什么角色"。
对此，Jeff 明确给出了他的判断：
AI 编程工具不是取代开发者，而是放大开发者已有的技能。
他将这一理念置于软件工程发展的长河中审视：从机器语言到汇编，再到 C、Python 等高级语言，每一次抽象层级的提升，都并没有消灭程序员，反而让更多人得以进入这个行业，并将精力从底层细节解放到更高阶的问题解决上。
Jeff 进一步解释说：达宝优配
今天的 AI 编程助手，本质上是我们过去几十年所积累的所有开发工具、语言特性、开源库、最佳实践的集大成者。
我们把整个行业的智慧"喂"给了大模型，现在它反过来帮助我们更高效地表达意图。
他以亚马逊推出的 AI 集成开发环境Kiro为例，展示了这种"能力放大"是如何具体实现的。
Kiro 支持两种模式：一是当下流行的氛围编码（Vibe Coding），适合个人快速构建小型应用；二是更结构化的规范驱动开发（Spec-Driven Development）。
在后者中，开发者通过与 AI 对话逐步细化需求，生成包含验收标准的详细规范文档，再由系统背后的 Agents 自动生成代码、单元测试，并在每个任务节点等待开发者审核确认。
这套模式，可以说是对软件开发流程的 AI 式重构。它不再是混乱的 Vibe，而是遵循着清晰的四步闭环：
Idea（想法）-> Intent（意图）-> Implementation（实现）-> Iteration（迭代）。
更重要的一点是，团队可以通过指导文档（Steering Documents）来注入自己的技术标准、文件结构和最佳实践。这意味着，AI 在辅助的同时，也受到了人类经验和团队规范的约束。
对此，Jeff 强调说：
这才是从原型走向生产的关键。
因为 Vibe Coding 对小型、个人项目非常高效，尤其适合非技术背景的人快速验证想法。但当项目走向中大型、团队协作时，它缺乏结构，容易失控。
整体来看，即便是 AI 时代的开发过程，开发者依然始终是操作者，但思想的边界却需要延伸和扩展。
这就对开发者本身而言提出了更高的要求。
AI 时代开发者的变与不变
当人们问我如何为 AI 未来做准备时，我的答案总是让他们惊讶，因为这无关技术。
诚然 AI 时代的开发者也需要"进化"，但 Jeff 给出的方向出乎很多人的意料，因为他的建议是——沟通（Communication）。
在他看来，开发者的角色正在发生深刻转变。
过去，开发者 80% 的时间在与机器沟通（写代码），20% 的时间与人沟通；未来，这个比例可能会颠倒过来。
以往的开发者需要熟记语法、操作符、数据结构，因为文档就是系统的全部边界；但在 LLM 时代，模型的能力边界是模糊且动态的，你无法读完一本手册就掌握它，只能通过不断交互去探索。
因此，AI 将接管大部分与机器沟通的工作，而开发者的核心价值在于：
向内沟通（与 AI）：能否清晰、准确地向 AI 传达你的意图（即上文提到的 Intent）。
向外沟通（与人）：能否深刻理解客户的业务问题，并与团队高效协作。
Jeff 在现场还演示了一个 demo：用中文提示词"写一个程序，输入两个数字，相加后输出结果"，通过 Amazon Nova 模型成功生成了正确代码。
Jeff 对展示这个例子背后的意图也做出了解释：
长期以来，编程世界被英语垄断。现在，LLM 让开发者能用自己的母语思考和创造，这将极大降低行业门槛，释放全球人才的潜力。
与此同时达宝优配，Jeff 还预言一个关键转变：开发者将从"主要写代码"转向"主要读代码"。
因为随着 AI 承担更多编码任务，人类的核心价值在于审查、理解、优化和整合。
然而，当前教育体系仍侧重如何写，而非如何读；所以怎么才能快速把握大型代码库的结构、逻辑与潜在风险，将成为未来开发者的核心竞争力。
在量子位与 Jeff 交流过程中，他也再次强调"我坚信，未来最成功的开发者，将拥有非常强大的人际沟通技巧"。
而 Jeff 本人更是早早地身体力行着这一理念。
早在十几年前，已经是亚马逊云科技资深元老的他，却决定重返校园，并于 2013 年获得华盛顿大学传播与数字媒体硕士学位，目的就是提高沟通与数字叙事的能力。
一言蔽之，沟通能力正成为比纯技术更重要的素养。
将涌现一批"短命应用"
除了软件开发，对于软件形态本身，Jeff 也做了一番深入的思考。
过去，应用因为开发成本高昂而被视为珍贵资产，需长期维护。但现在，Jeff 认为在 AI 驱动的快速开发范式下，一类"一次性应用"或"短命应用"（disposable code）将大量涌现。
这些应用的特点，是为解决特定临时问题而生，用完即弃，甚至每次使用都重新生成最新版本。
而与之相对的，数据的价值将空前提升，Jeff 解释道：
当代码变得易得，数据就成了真正的护城河。
我们会更谨慎地设计数据模型，更用心地治理和保护数据资产。
总结来看，这种"代码易逝、数据永恒"的新平衡，将重塑软件架构与企业战略。
下一个十年：云仍是底座，但开发方式会彻底改变
当量子位问及"云计算的下一个十年"相关问题时，Jeff 坦言预测未来极其困难："五年前，我们根本无法预测今天的景象。"
但他明确指出了两个确定性的趋势。
首先，云依然是基础设施的终极形态，但 AI 是其上的新变量。他认为：
我们将看到云与 AI 非常有趣的结合。AI Native 应用仍然需要依赖灵活、安全、可扩展的多种云服务，AI 只是这个菜单中的关键一环，而不是全部。
云的灵活性和 AI 的高效将形成强大的共生关系。
其次，个体的力量将被前所未有地释放。
在过去，要构建一个复杂的全球化应用，需要一个庞大的"双披萨团队"（亚马逊内部术语，指团队规模大到需要两个披萨才能喂饱）。
而现在，Jeff Barr 在群访中却提出了一个极具震撼力的概念—— Unicorn built by a single developer（单人独角兽）：
我们还没有亲眼见到，但我相信这些工具（云 +AI）是如此强大，以至于"单人独角兽"的实现在我们有生之年是可能发生的。
云与 AI 的结合，给予了个体开发者前所未有的控制力和力量。
最后，当谈及 Jeff 时隔这么多年后对中国云计算发展的感受时，他表示大受震撼。
Jeff 回忆起 2008 年的北京之行时称，"记得当时面对的是非常早期的开发者，他们对当时刚刚出现的云计算感到无比兴奋。那时，我们的云上大概只有 5 个服务，但他们已经理解了其中的价值和潜力。"
而这次，在他落地中国的短短 48 小时内，他所看到的是截然不同的景象。
我看到这里的公司，正在真正地理解并拥抱许多不同类型的云和 AI。
在这么短的时间内，中国取得了如此巨大的进步，这给我留下了极其深刻的印象。
从最初少数极客的兴奋，到如今整个行业对云和 AI 的深度拥抱，云计算"活教科书"，可以说是亲身见证了中国开发者群体 16 年来的惊人跃迁。
传奇的云计算见证者
Jeff Barr 的传奇，不仅在于他能预见了趋势，更在于他用行动参与并记录了整个时代的演进。
正如我们前文提到的那串数字——从 2004 年到 2024 年，他以个人口吻撰写 3300 余篇博客，累计 150 万字。
这些文章不是冷冰冰的产品公告，而是带着调试日志、错误截图、场景推演的实战手记。
他坚持用第一人称，因为在他看来只有亲测，才有资格分享；而这种风格让开发者感到：亚马逊云科技不是高高在上的供应商，而是一个同行者。
2024 年，他正式退休博客岗位，转而面向全职的全球巡讲。今年，他已经走访了 15 个国家，并表示：
我不再写博客，但我仍在布道——只是从键盘走向了讲台。
尽管已拥有近 50 年的技术生涯，但他本人仍旧在学习的路上，仍然每天研究新模型、新工具。
因为他深知 AI 时代的一个重要特点，即创新的节奏从未如此之快。
而纵观 Jeff 至今在技术这条路上的历程，我们或许可以总结为一句"相信相信的力量"——
在云计算尚被嘲讽为泡沫的年代，他相信开发者需要一种更自由、更开放的基础设施；在 AI 引发失业恐慌的今天，他相信技术终将赋能而非取代人类。
他常说"开发者是创造未来的人"，而他的使命，就是确保这些人拥有最好的工具、最清晰的路径、最坚定的信心。
真正的技术革命，从来不是由芯片或算法单独驱动的，而是由无数愿意动手建造的开发者，和那些愿意蹲下来解释第一行代码的人共同完成。
Jeff Barr，正是后者中最执着、最温暖的那一个。
Two More Things：
如果说十几年前让 Jeff 来对技术的发展做预测，他或许还是比较自信的，毕竟当年顶着那么大压力还是对云计算坚信不疑。
但今天提到预测相关的问题，即便是这位云计算"活教科书"也是显得有些不那么自信。
或许是因为 AI 时代的新技术和新应用的发展着实是过于快了，就连 Jeff 本人都说：
我在从西雅图来上海的飞机上还在想，是不是又出现了什么新的技术突破。
以及在去年亚马逊云科技的年度盛会 re:Invent 中，Jeff 表示，当他正式退休的时候，会把头发染回紫色。
但或许对于很多开发来说，他们更希望这头紫发来得更慢一些。
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— 完 —
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