AI热榜 作者｜Tina 采访嘉宾｜黄东旭、徐昊、滕昱（按文中出场顺序） “我现在陷入到一种巨大的虚无主义里，AI 什么都能写。
” TiDB 联合创始人兼 CTO 黄东旭在完成 db9 项目后这样说。
做 db9 之前，他心里预设过一个终点：复杂到某个阶段，AI 总该做不下去。
结果是，每次系统看起来要撞墙，调整 harness、任务拆分和 agent 协作方式之后，它又继续往前走。
三个月后，一两个人参与、100 多万行代码的数据库项目跑了出来。
最后，他发现自己没有等到那个边界。
“我做 db9 过程中，最大的体会就是，我没看到边界。
这已经是我能想到最复杂的软件了，但还是没有看到边界。
” 那些让我们争得头破血流的东西，都没了 “没看到边界”的第一层含义，是过去很多被视为长期锁定的东西，开始松动了。
语言、框架、数据库选型，曾经都是软件工程里最重的决策。
一个系统写进某种语言、某个框架、某个数据库以后，技术栈会慢慢长成组织结构。
招聘按它来，测试体系按它来，部署方式按它来，线上事故的处理经验按它来，工程师的身份认同也按它来。
时间越久，这个选型越不像一个技术选择，而更像一条公司命运线。
所以选型是一个漫长、谨慎、充满验证成本的过程。
用 Rust 还是 Go？
React 还是 Vue？
MySQL 还是 Postgres？
每有更换技术栈的事情，社区里都会为是否值得吵上好一阵。
而且类似的迁移在过去往往是以“年”为单位的工程。
Meta 从 Java 迁到 Kotlin，哪怕高度依赖自动化工具，也跑了整整 4.5 年；微软把 TypeScript 编译器用 Go 重写，也花了约 14 个月。
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