CTO到底該不該寫程式?
CTO到底該不該寫程式?

醫療社群丁香園的 CTO 馮大輝離職了,炸出了科技產業裡的一個大問題:CTO到底應不應該寫程式?

具體來說,CTO在公司裡是幹嘛的?他/她到底寫不寫程式?該不該做程式審查(code review),親力親為給工程師做出榜樣?還是把握一下大方向、設計架構、管管工程師,提供一些培訓?抑或應該把行銷長以及「吐槽老東家」長的職位一併兼了?

在中國,大大小小的工程師們就這個問題已經吵成一團;那我們不妨去看看矽谷。帶著這些問題,我們問了一圈矽谷大小科技公司的 CTO、VP Engineering、技術合夥人,以及其他各種高階技術管理職稱上的朋友。


 矽谷 CTO 寫不寫程式? 

我們發現在矽谷,技術類公司比純網路產品公司多得多。大部分 CTO 不但會寫程式,程式也是他們日常最重要的工作內容。

Movidius 是一家研發低功耗視覺處理晶片的矽谷科技公司,現在已經擴張到了400多人的規模。 Movidius的 CTO David Moloney 在愛爾蘭都柏林工作,他負責管理一支超過 120 人的技術團隊,因此也設有一個 「CTO 小組」,每天花 10-15 分鐘聽取小組成員的報告並作出指示。他常用的溝通工具是 Slack。

儘管如此,David 仍然很享受親力親為的工作風格,也是公司的技術迭代的主要功臣。他告訴我們,他的日常工作主要包括設計演算法、寫專利聲明以及幫助解決成員提出的技術問題。

我們按照專案和任務分成小組工作,我本人經常寫 Octave(Matlab)、C/C++ 來開發演算法,日常使用 GCC 和 Visual Studio(兩種編程工具)。我們使用 GitHub 來管理所有的程式。

除此之外,David 還會親自撰寫很多的專利聲明,而非將其交給下屬以及其他法律顧問。

David Meloney

David Meloney

其實不只David,採訪中我們發現,在矽谷,捲起袖子上陣寫程式對於 CTO/技術合夥人/高階技術管理人員來說簡直是家常便飯,幾乎不分公司技術團隊人數多寡。

一家由機器人 SLAM(定位、識別和行動技術)公司的共同創辦人匿名接受了採訪。他告訴我,因為是技術公司沒有設立 CTO 的職位,自己和另外一個創辦人每天大約有 8 個小時在寫程式,剩下 4 個小時做管理和溝通工作。

寫程式是每天工作主要部分,語言包括 Python、Java、C++、C 等。

這家公司的技術團隊目前有 8 個人,一半在開發演算法,另外一半做開放系統。

看完小公司,讓我們看看大公司是怎麼搞的。一位前微軟員工告訴我們,「印像很深的是在微軟,一個高階總監管理多於 300 個技術人員,還在堅持對核心部件進行 code review,時不時自己寫程式,程式質量還很不錯。」

微軟現在不設 CTO 職位,每個主要業務單獨設立部門,由資深的技術負責人擔任SVP——這些大多擁有十年以上的微軟工作經驗。

Oculus VR 是世界上最知名的VR 技術公司之一,在被Facebook 收購後成長迅速,員工總數從去年的數百人成長到今年的逾千人,其中技術人員比例很高,但該公司的大神級CTO John Carmack 仍是一副不寫程式不舒服的樣子。他討厭管理,由其討厭開會,曾經在 Twitter 上說

沒有什麼比「取消:(某會議)」的郵件標題讓我笑得更開心了。

j-carmack-twitter

一位知情者告訴我,Carmack 超級不喜歡別人打擾他。他早年用過一些很奇怪的工具來提高自己的工作效率,比如工作的時候開始用CD 機放音樂,但凡有任何中斷(上廁所、收發郵件、被人闖進辦公室)就暫停,然後記錄一天下來暫停了多少次。著名遊戲開發者Richard Garriott曾這樣評價John Carmack在程式上的水平和造詣:

這個人啊,他的大腦分成兩個部分,一塊存儲Oculus的所有程式,另一塊存儲他創立的那個火箭公司的所有技術——而且跟內存一樣,他隨時能調取出任何一家公司、下屬專案裡面的任何一個程式細節。他真是讓我很沒自信……

John Carmack

John Carmack

  

 矽谷 CTO 怎麼看待不寫程式這件事? 

那家機器人技術公司的共同創辦人向我表示,如果技術人員不多,比方說10-50 名的話,CTO 不寫程式是一件挺不可思議的事,「與一般技術人員不同,他們只負責一小部分,我們需要了解系統的每一部分。」

但是在那些擁有50名以上技術人員的中型甚至大型公司裡,情況會根據公司而變化。

一個普遍的觀點是,CTO 應該根據公司需要轉變職能,甚至偶爾身兼多職。 Peloton Technology 的首席網路架構師Tony Li 認為,當公司需要擴張,那麼CTO得設計好系統架構;如果公司需要一個技術傳教者(比如在融資、招人或公關的時候),那麼CTO 也得是一個好的演講者……

當然,如果公司還是需要好工程師,那 CTO 照樣還得寫程式。總而言之,CTO 應該捲起袖子上陣的心態還是被大部分創立於21世紀的美國科技公司所接受。

Movidius 的 David Moloney 1985 年開始工作,曾在多家半導體業界知名公司擔任工程師、主任設計師、技術總監等職位。他認為CTO的確不用寫程式就可以管理,有什麼事情交給團隊成員也行——儘管他強調那不是他的風格。

如果我這樣做了,會感覺很不舒服。我認為作為CTO,首先應該是一個技術問題上的破冰者。

集客式行銷公司 HubSpot 總部位於馬薩諸塞州,已於早年上市,現在員工人數也超過了500人。其 CTO Dharmesh Shah 2014 年曾經回答過「CTO 應不應該寫程式」的問題。 他認為 CTO 應該寫程式,就像銷售 VP 得去銷售一樣。

Dharmesh Shah

Dharmesh Shah

除非那種已經很龐大的公司,在新創公司裡,每個人都要親力親為。我從來不相信純粹的管理職位。

 不寫程式的 CTO 就失職了嗎? 

或者:寫程式應該成為 CTO 的核心競爭力嗎?

這才是見仁見智的地方。大多數採訪對像都會告訴我,他們認為 CTO 不寫程式可以理解。比如有些經驗豐富,任職於大公司的 CTO,確實應該花更多精力把握大方向,設計架構、分配工作、優化整體性能、確保系統的穩定和安全。具體的執行和實現,由部屬來完成。

比如,有些大的公司不設 CTO 而是設工程副總裁 VP Engineering,但也能見到 VP Engineering 轉職 CTO(比如 Facebook),或者兩個職位共存的情況。曾在多家公司擔任 CTO 的 Vijay Venkatesh 認為,VP Engineering 更多負責現有產品,而 CTO 擔負的是設計未來專案,讓它與現有產品在技術上能夠更好融合的責任。

在這樣的公司裡,CTO 應該有著比普通工程師更全面的技能和更大局觀的視野。 不可否認的是,CTO的程式能力越強大,越能跑好把公司規劃、業務需求透過技術落實的這個流程。程式能力是應該是讓CTO 龐大的技能樹更好地生根發芽的養分,而不是樹根本身。

CTO 應該會寫程式嗎?應該。寫程式是核心工作內容嗎?不應該是。用程式寫得好不好評價 CTO 合適嗎?不合適。

 ——這不是採訪對象們說的,是我總結的。


事實上,無論在矽谷還是中國,不少小型新創公司的早期技術員工都面臨這樣的狀況:行動端和web開發都得懂,平時還得維護自己的郵件/日曆系統,公司斷網了又要負責檢修和給營運商打電話,拉條電話線都得親自出馬。這哪裡是技術長,分明就是首席全棧苦力嘛。

而當公司發展起來之後,中美的情況卻發生了變化。

矽谷這些 CTO(除了 Carmack 大神),要不是一人扛起整個公司的技術運轉,就是在投入巨大精力親力親為。他們會這麼做的原因,也在最一開始提到過:技術對於這些公司的重要性,比技術對於中國大部分新創公司的重要性,都高得多;而CTO們需要考慮的技術之外的因素,也少得多。

而在中國,CTO 卻往往沒有辦法這麼去做了。中國科技圈太崇拜靠營運、靠打仗和修建城池獲得成功的神話。微信、淘寶、微博,哪一個不是這樣成功的呢?相比之前,技術的重要性太低,太不被外界重視。技術不會決定生死,產品做得差不多就行,靠推廣甚至靠搏眼球才能成功。這也是為什麼在矽谷,新創公司的CTO 們往往捲起袖子寫程式,而在中國這樣的環境裡,一名合格甚至優秀的新創公司CTO 卻得去考慮程式以外其他很多事,他們的價值,也就不能僅僅用程式來衡量。

所以,對於一個沒有技術缺陷、擅長營運、具備網紅人格,還為其帶來了巨大的影響力的 CTO,卻用單純用「寫不寫程式」來評價功過,並不太合適。特別是當我聽說,整件事情幕後真相的討論點已經從「匿名指責CTO不寫程式」過渡到「團隊拒不兌現 CTO 期權」的時候,我就更明白了:

指責CTO 不寫程式不過是一盆潑出去用來轉移視線的髒水,背後藏的,卻是希望藉著「程式之爭」來達到其否定CTO 價值、繼而撕毀契約目的的厚臉皮和小算盤。

本文授權轉載自:PingWest

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
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從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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