去年深秋调试大模型训练框架时，服务器集群的指示灯如星海般闪烁，忽然想起 1987 年那个周末 —— 我蹲在县城供销社的维修间，看着师傅用烙铁焊接收音机电路板，锡焊融化的青烟里，他说 “技术这东西，得能解决真问题”。这句话，成了我四十年技术生涯的指南针。作为 1975 年出生的 “技术老兵”，我们亲历的不只是技术迭代，更是一场用代码改写生活、用创新打破困局的漫长远征。
一、萌芽：在稀缺里抠技术（80 年代 - 90 年代中）
80 年代的技术，是 “抢着用” 的稀缺品。1985 年，学校机房有两台苹果 Ⅱ 型电脑，每周只能轮上一节操作课。为了多练会儿 BASIC 语言，我每天提前一小时到校，帮管理员擦桌子换软盘，就为能多敲十分钟代码。记得第一次写 “猜数字” 程序，调试时总出现死循环，直到发现是 IF 语句少了冒号，那天抱着打印出的代码单，在操场跑了三圈 —— 那是我第一次尝到 “用技术解决问题” 的甜。
90 年代初的技术突破，藏在 “能不能用” 的困境里。1992 年，单位引进一套 DOS 系统的财务软件，却因打印机不兼容无法输出报表。厂家技术员来了三次都没搞定，我抱着《DOS 中断大全》啃了两夜，发现是打印机端口地址冲突，用 DEBUG 命令修改了端口配置后，报表顺利打出时，财务大姐激动地塞给我两个煮鸡蛋。那时才懂：技术不是说明书上的名词，是能让机器听话的真本事。
1995 年拨号上网的经历，至今想起来仍觉魔幻。为了下载一个 1.2M 的 Windows3.2 补丁，我半夜十二点拨号，调制解调器 “滴滴嘟嘟” 响了十分钟才连上，下到 80% 时突然断网，第二天顶着黑眼圈去单位，发现同事们也都在为同一个补丁熬夜 —— 那时候的互联网，是用耐心堆出来的 “奢侈品”，却让我们看到了连接世界的可能。
二、突围：Web 时代的生死时速（90 年代末 - 21 世纪初）
1999 年的 Web 浪潮，是 “不进则退” 的战场。我所在的公司要做电商网站，用 ASP 开发时遇到了大麻烦：用户并发量超过 50 就会崩。连续一周我住在办公室，把代码拆成模块化组件，用 Application 对象做数据缓存，最后在服务器上架了两台负载均衡器，上线那天凌晨三点，看着第一个用户下单成功的日志，我趴在键盘上睡着了 —— 醒来时，屏幕上满是 “订单提交成功” 的提示，那是中国电商萌芽期的珍贵印记。
XML 的 “神话与落幕”，藏着技术人的清醒。2002 年，我牵头做跨系统数据同步项目，当时行业都在追捧 XML，说它能 “统一所有数据格式”。我们花三个月开发 XML 解析引擎，却发现传输 100M 数据要耗时 20 分钟，远不如 CSV 格式高效。后来在项目里混用两种格式，XML 存结构化配置，CSV 传批量数据，才解决了效率问题。再后来 JSON 兴起，XML 逐渐退居幕后，我才明白：没有永远先进的技术，只有永远需要解决的问题。
2004 年 Java 生态爆发时，我面临职业生涯的 “技术转型”。为了掌握 Spring 框架，我把框架源码打印出来，逐行标注 IOC 容器的初始化流程，出差时就揣着源码本在火车上看。第一次用 Spring+MyBatis 搭建企业级系统，解决了之前 EJB 架构的臃肿问题，系统响应速度提升 60%，客户现场验收时，甲方技术总监拍着我肩膀说 “你们这架构，能撑五年”—— 后来那套系统，真的稳定运行了八年。
三、破局：从 “存得下” 到 “用得好” 的跨越（21 世纪 10 年代）
2010 年前后的存储革命，是 “能不能装下” 到 “能不能用好” 的进化。我记得 2011 年做视频监控项目，32 路摄像头一天产生 800G 数据，当时的硬盘阵列根本存不下一周。我们调研了分布式存储技术，用 GlusterFS 搭建了存储集群，还开发了智能转码系统，把高清视频自动转成标清归档，不仅解决了存储难题，还把调取历史录像的时间从 10 分钟缩短到 30 秒。那天甲方负责人说 “以后不用再天天换硬盘了”，我忽然觉得：技术进步，就是让复杂的事情变简单。
大数据技术的落地，藏在 “能不能算得快” 的挑战里。2015 年，我参与开发城市交通大数据平台，要处理每天 5000 万条车辆轨迹数据。最初用传统数据库分析，一条拥堵预测要算两小时，根本没法实时用。我们引入 Hadoop 集群，用 MapReduce 做分布式计算，再结合 Spark 做实时分析，最后把预测时间压缩到 5 分钟，系统上线后，主干道拥堵时长减少了 15%—— 当技术能实实在在改善城市生活，所有的熬夜都值了。
移动互联网的爆发，是 “能不能跟上” 的竞速赛。2013 年，公司要做手机 APP，我从零开始学 Android 开发，对着《第一行代码》敲了三个月，第一次用 RecyclerView 实现列表加载时，发现滑动卡顿严重，排查后才知道是图片没有懒加载。解决问题的那天，我在手机上反复滑动列表，看着流畅的动画，忽然意识到：移动时代的技术，要的是 “用户体验至上” 的细腻。
四、共生：与 AI 共舞的新战场（2020 年代至今）
大模型时代的技术，是 “能不能协同” 的新课题。2023 年，我们做企业级 AI 客服项目，最初用开源模型微调，却发现识别准确率只有 75%。团队攻坚了两个月，一方面优化训练数据，标注了 30 万条行业对话；另一方面改进模型结构，加入领域知识图谱，最后准确率提升到 92%。当第一个客户用 AI 客服解决了售后问题，反馈 “比人工响应还快” 时，我想起了 1987 年那个焊收音机的师傅 —— 技术始终在变，但 “解决真问题” 的初心没变。
现在调试大模型软硬件方案，常遇到 “新老碰撞” 的趣事。年轻同事用 Docker 部署环境，十分钟就能搭好测试框架；我则会提醒他们 “要考虑线下机房的网络带宽”，毕竟 2016 年做云迁移时，我们曾因忽视带宽问题，导致系统中断两小时。有次我们一起优化模型推理速度，他们提出用量化技术，我建议结合硬件加速卡，最后推理时间缩短了 40%—— 技术从来不是单向的传承，而是新老智慧的共生。

前几天整理旧物，翻出 2000 年的程序员证件，照片上的我穿着格子衫，胸前别着 U 盘 —— 那时的 U 盘只有 64M，现在我的手机存储是它的 2500 倍。四十年间，从焊电路板到调大模型，从 DOS 命令到 AI 框架，技术浪潮一波接一波，但真正支撑我们走下来的，从来不是对 “新技术” 的盲目追逐，而是对 “解决问题” 的执着。
感谢这个时代，让我们能用代码记录变迁，用技术参与成长。未来还会有量子计算、脑机接口吗？我不知道，但我知道，只要还有未解决的问题，还有想突破的困局，我们这些 “老技术人”，就永远年轻。

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