Naval Ravikant最新发帖重申：传统软件工程远未死亡
天使投资人兼创业者Naval Ravikant明确否认传统软件工程已死。软件工程师仍是地球上最具杠杆的人群之一，他们理解底层代码，能修复AI生成的泄漏抽象、bug与次优架构。AI编码工具虽强大，但在新型架构、高性能需求或训练数据分布外的问题上仍需人类手动介入。
他强调，市场是赢者通吃，没有对“平均水平”的需求；优秀工程师利用AI能远超纯“vibe coding”用户。
来源：公开信息
ABAB AI Insight
1）一句话结论：AI放大了软件工程师的杠杆而非取代他们，底层理解成为稀缺护城河
机制解释：所有AI抽象层都会泄漏（leaky abstractions），导致bug或性能瓶颈；懂底层系统的人能主动修补，而非被动依赖模型输出
2）历史同构案例：
案例A：1990s-2000s早期互联网浪潮中，脚本语言（如Perl、PHP）极大降低网页开发门槛，大量“HTML hacker”涌入，但真正构建高并发、可规模化系统的工程师（如Google早期团队）凭借对操作系统、网络栈的掌握，主导了搜索、广告等赢家通吃市场；浅层工具使用者大多被淘汰
案例B：2007-2015移动App爆发期，拖拽式构建工具（如App Inventor、早期PhoneGap）让非工程师快速出App，但iOS/Android高性能游戏、复杂原生应用仍由懂Objective-C/Swift、OpenGL、内存管理的工程师主导，造就Supercell、King等少数赢家，平均App迅速沉没
3）认知模型：杠杆来自“理解工具的工具”而非仅使用工具；越接近物理/硬件/系统底层的知识，越难被上层AI完全抽象掉
4）认知要点：
AI最擅长“已见模式”，最弱于“分布外创新”——高性能、新架构问题仍是人类主导区。
赢者通吃市场下，第二名无意义；AI降低平均门槛，只放大顶级工程师与niche专家的差距。
传统工程师用AI的效率远超非工程师用AI，因为他们知道何时信任、何时干预模型输出。
“成为世界最好”策略永恒适用：不断重定义你的专长，直到在某个细分中无人能及。
模型训练/调优者杠杆最高，但应用层构建仍需懂代码的人来“驾驭”这些基础工具。
市场拒绝平均App，就像拒绝平均搜索引擎或社交产品——质量差距决定接近100%份额。
抽象层越厚，泄漏越严重；越懂泄漏来源，越能在AI时代保持不可替代性。
历史反复证明：自动化工具（如编译器、IDE）从未消灭程序员，只消灭低端重复劳动并抬高胜出者天花板。