有人的地方就有江湖，开源世界也并不例外。 最近，一位长期参与开源项目的开发者愤怒指责，称自己深度维护了十多年的项目遭到了"恶意接管"，自己落了个被「踢出局」的下场。随后，这个项目 被一家非营利公司的开源总监接手了，其还大刀阔斧地移除了所有其他维护者，可谓一点情面也没留。 几天后，这些"移除"操作大部分被撤销，而这家组织的开源总监却轻描淡写地称这只是一次"错误"。令人没想到的是，他隔了几天又再次将所有维护者从 GitHub 组织中移除，给的理由是以安全之名。 如此儿戏般的剧情，目前正在主流编程语言 Ruby 社区上演，由此也引发了巨大的争议，其中 Apache CouchDB 的开发者、Relaxed 公司的创始人之一 Jan Lehnardt 在 Mastodon 上质问道："Ruby 到底发生了什么鬼事情？" "惨遭踢出局"的开源维护者 归根结底，这其实是一场关于开源项目管理权的问题，具体源头还得从 RubyGems 和 Bundler 这两款工具说起。 RubyGems 是 Ruby 的标准包管理器， Bundler 则是依赖管理器，它由非营利组织 Ruby Central 赞助。不过，多年来，这些工具由 ...

大语言模型：编程本质的颠覆性变革 和这个领域的大多数 "话痨" 一样，我一直密切关注生成式 AI 系统在软件开发中可能扮演的角色。 我认为，大语言模型（LLMs）的出现对软件开发的变革程度，堪比从汇编语言到第一代高级编程语言的转变。 Martin Fowler 是全球知名的软件开发专家，他是敏捷软件开发宣言的 17 位创始人之一，并在软件设计、重构和领域驱动设计（DDD）等领域具有深远影响。他最 著名的著作是《重构：改善既有代码的设计》，成为全球程序员必读的经典之一。 前段时间，小程程发过一些技术大佬关于 AI 或 LLM 的看法： 前段时间，Martin Fowler 也分享一篇关于对 LLM 看法的文章。 我把原文扔给大模型了，译文如下： 拥抱不确定性：软件开发的新生存法则 到目前为止，我只是浅尝辄止地接触过一些顶尖的生成式 AI 工具，但听朋友们和同事们分享他们的使用体验时，我还是深感着迷。 语言和框架的进一步发展，虽然提升了我们的抽象水平和生产效率，但并未从根本上改变编程的 "本质"。 而大语言模型带来的影响则达到了这一程度，而且其特别之处在于，它不仅提升了抽象层次，还迫使我们重新思考，使用非确定性工 ...

财务数据和关键指标变化 - 公司上半年每间可售房收入(RevPAR)增长1.8% [6] - 总系统规模增长7.7%，净系统规模增长5.4% [6] - 息税前利润(EBIT)增长13%，调整后每股收益(EPS)增长19% [7] - 已完成9亿美元股票回购计划的47%，预计今年将通过回购和股息向股东返还超过11亿美元 [7] - 美洲地区费用收入下降1%，尽管RevPAR增长1.5%且净单位增长约1.5% [11] 各条业务线数据和关键指标变化 - 签约超过51,000间客房，涉及324家酒店，较2024年增长15%(不包括并购和大规模组合转换) [6] - 品牌住宅业务表现强劲，目前有30处物业在售，主要集中在六善和丽晶等超豪华品牌 [32] - 旗下Garner品牌表现突出，上半年新开28家酒店，全球已有51家开业，138家酒店(13,000间客房)在筹备中 [78] - Ruby品牌整合顺利，已有16家酒店进入系统，年底前将再增加4家，并计划在美国推出该品牌 [40] 各个市场数据和关键指标变化 - 美洲市场RevPAR增长1.2%，系统规模增长0.3% [20] - 欧洲、中东和非洲(EMEA)市场RevPAR增长3%，签约量增长36%，开业量增长136% [91] - 大中华区市场正在触底反弹，第二季度表现优于第一季度，预计下半年将进一步改善 [68] - 中国出境游需求旺盛，带动东南亚、日本、韩国等市场实现两位数RevPAR增长 [71] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 持续投资技术领域，重点包括物业管理系统(PMS)、收益管理系统(RMS)和新应用程序开发 [36] - 通过共享服务中心、人工智能和流程优化实现成本节约，上半年成本下降4.5% [94] - 转换品牌(Vignette、Voco、Garner)表现强劲，签约和开业中转换占比分别达到39%和57% [108] - 会员计划渗透率提升至65%，美洲地区达到70%，处于行业领先水平 [117] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 认为美国市场基本面良好，就业市场强劲，企业投资旺盛，尤其是数据中心和AI基础设施领域 [15] - 中国经济增长正在触底，第二季度GDP增长约5%，出口增长超7%，酒店业供给不足将支撑未来复苏 [68] - 短期预订窗口仍然较短，约60%的预订在入住前7天内完成 [84] - 对全年利润和每股收益达成市场预期充满信心 [86] 其他重要信息 - 直接数字预订渠道占比提升2个百分点 [124] - 美洲地区集团预订在第二季度出现放缓，主要受3-4月市场波动影响 [56] - 中国地区酒店退出率略高于长期目标1.5%，但预计将逐步恢复正常 [81] 问答环节所有的提问和回答 问题1：当前交易情况及美洲费用收入下降原因 [10][11] - 公司不提供季度指引，但对全年预期保持信心 [15] - 美洲费用收入下降受高费用酒店退出、更多酒店装修、闰年效应等因素影响 [21][22] - 美洲开业量同比增长40%，但尚未完全体现费用增长 [24] 问题2：品牌住宅贡献和技术投资重点 [28] - 品牌住宅主要集中在超豪华品牌，为业主带来早期现金流 [32] - 技术投资持续多年，重点在保持系统竞争力而非一次性项目 [36] - 不披露具体技术投资金额，但强调所有项目都有良好回报 [35] 问题3：运营杠杆和中国市场展望 [45][60] - 美洲费用利润率提升390个基点，其中130个基点来自附加费用 [48] - 中国出境游需求强劲，带动周边市场增长，国内供给不足将支撑复苏 [68][71] - 预计中国RevPAR可能在今年转正，但具体时间尚不确定 [68] 问题4：净系统增长和转换品牌竞争 [75][100] - 上半年净系统增长5.4%，转换品牌贡献显著 [108] - 认为转换市场空间巨大，不仅限于独立酒店，更多来自其他品牌 [111] - 强调通过强大品牌和系统能力获取市场份额 [112] 问题5：成本节约和EMEA市场放缓 [88] - 上半年成本节约4.5%，预计全年为1%-2% [94] - EMEA市场RevPAR增长3%，受去年高基数影响 [91] - 强调签约和开业量强劲增长，显示长期潜力 [91] 问题6：中央成本构成和会员计划 [99][113] - 中央成本改善主要来自积分销售、信用卡收入、技术费用和成本节约 [103] - 会员注册量增长22%，但兑换量增长5%，反映新会员需要时间积累积分 [115] - 全球会员渗透率提升至65%，美洲达70%，显示计划成功 [117] 问题7：数字渠道份额和新签约分布 [122][127] - 数字渠道份额提升，主要来自语音渠道转移，未流失给第三方 [125] - 美洲新签约仅3%为新建筑，EMEA达51%，大中华区67% [127] - 强调拥有适合新建筑和转换的多元化品牌组合 [129]

业绩总结 - 2025年上半年收入为11.75亿美元，同比增长6%[23] - 2025年上半年运营利润为6.04亿美元，同比增长13%[23] - 2025年上半年调整后每股收益242.5美分，同比增长19%[22] - 2025年上半年自由现金流为3.02亿美元，较2024年上半年的1.31亿美元显著增长[15] - 2025年上半年费用业务收入为9.08亿美元，同比增长7%[23] - 2025年上半年费用业务的运营利润为5.90亿美元，同比增长14%[169] - 2025年上半年费用利润率为64.7%，同比提升3.9个百分点[23] 用户数据 - 2025年上半年，IHG的忠诚会员人数超过1.45亿，会员的直接预订概率是非会员的10倍，消费也高出20%[101] - 2025年上半年，IHG的系统规模中，美国占比45%，大中华区占比20%[86] 市场扩张 - 2025年上半年共开设31.4千间客房（207家酒店），创下记录，同比增长75%[15] - 2025年上半年，IHG的品牌扩展活动中，126家酒店开业，20300个房间，签约199家酒店，30300个房间，系统规模增长29%[72] - 2025年美洲地区开业酒店数量为9,400间，同比增长37%[184] - 2025年EMEAA地区开业酒店数量为31,900间，同比增长136%[186] - 2025年大中华区开业酒店数量为1万间（55家酒店），同比增长50%[190] 未来展望 - 预计2025年将回购超过11亿美元的股份，占开盘市值的5.9%[15] - 2025财年预计调整后的利息支出将增加至1.95亿至2.05亿美元，较2024财年的1.65亿美元有所上升[58] - 2025年上半年资本支出总额为1.24亿美元，较2024年上半年的1.51亿美元减少了24%[54] - 2025年上半年，IHG的资本支出预计为2亿至2.5亿美元，较2024财年的2.37亿美元有所增加[58] 新产品和新技术研发 - 2025年上半年信用卡合作收入预计到2025年将翻倍，到2028年将增长三倍以上[114] - 2024财年预计新增约2500万美元的费用收入，2025财年有望翻倍至约5000万美元[117] - 品牌住宅项目在15个国家有30多个项目开放或销售，预计到2031年行业细分市场将翻倍[118] 负面信息 - 2025年上半年净债务为33.61亿美元，调整后的EBITDA为12.59亿美元，净债务与调整后EBITDA的比率为2.7倍[56]

技术选型与性能表现 - 公司原有技术栈以Ruby和Node.js为主，面临支持10万并发用户的实时服务需求时，Ruby被确认不适合该场景 [2][3] - 团队进行四种语言概念验证（Elixir、Rust、Ruby、Node.js），Rust版本由新手开发者编写但仍以显著性能优势胜出：速度最快、内存占用最少 [5][8] - Elixir在并发处理中表现优异，Node.js受限于单线程需分布式部署，Ruby性能垫底 [9][10] Rust的采纳与开发过程 - 团队最终选择Rust因其通用性潜力，包括网络编程、Web服务及多语言SDK开发等战略价值 [10] - 项目时间紧张，由单一开发者采用极简架构实现：基于WebSocket的API，内存哈希表存储，事件推送至Kafka [13][14] - 开发效率极高：2周完成第一版，1-2周部署，一个月内扩展功能，稳定运行零故障 [15][18] 性能优化与管理层冲突 - 服务在50万并发用户活动前招聘3名Rust开发者优化，最终单台64核机器支持100万并发（P99延迟10ms）、200万并发（P99延迟25ms） [19][21] - 管理层因服务过于稳定质疑团队价值，强制要求转用Ruby/Node.js，导致3名Rust开发者离职 [20][22] - 禁用Rust后尝试Node.js重写失败，因单线程无法处理高负载，最终依赖第三方服务仍性能不足 [24][25][26] 结果与行业启示 - 原Rust服务持续在生产环境稳定运行但无人维护，成为"被遗忘的英雄" [28][29] - 技术决策受管理层变动显著影响，人力资源倾向主流技术栈（如Node.js/Ruby）与性能需求存在矛盾 [22][23] - 极端稳定性反成团队风险，揭示技术成功与管理预期错位的悖论 [1][29]

技术选型与项目背景 - 公司是一家疫情期间快速成长的独角兽初创公司，主力应用采用Ruby on Rails编写，视频处理工具使用Node.js实现，初期未采用高性能编译型语言如Rust或Go [2] - 公司计划开发实时服务以显示用户在线状态和操作行为，初期需支撑10万并发用户，团队普遍认为Ruby不适合实现此类系统 [2] - 技术选型阶段团队倾向Rust，但管理层要求进行多语言原型对比测试，最终测试语言包括Elixir、Rust、Ruby和Node.js [3] Rust技术表现 - 基准测试结果显示Rust版本速度最快、内存占用最低，Elixir次之，Node.js受限于单线程运行时，Ruby表现最慢 [3] - Rust原型虽存在小bug（高负载下阻塞运行时几秒），但对熟悉Rust的开发者来说易于修复 [3] - 团队综合考虑性能、易用性和公司适配性后最终选择Rust实现实时服务，原本偏好Elixir的开发者实际使用后也投票支持Rust [4] - Rust服务MVP版本仅用两周完成，再花两周部署上线，稳定支撑10万并发用户无压力，后续功能扩展也未出现故障 [5] 项目发展与团队变动 - 公司战略调整导致实时功能被搁置，Rust服务转入维护模式，原开发团队解散 [6] - 公司筹备大型活动时预计需支撑50万并发用户，管理层招聘3名Rust工程师优化服务，调整系统配置后性能显著提升：支持100万并发（p99延迟10ms）和200万并发（p99延迟25ms） [6] - 服务过于稳定导致Rust工程师无事可做，新管理层上任后认为团队冗余，强制要求Rust工程师转岗或离职 [7][8] - 3名Rust开发者全部离职，公司放弃推广Rust的宝贵机会，尽管存在多个业务场景亟需高性能组件 [8] 技术重写与行业反响 - 管理层决定将Rust服务重写为Node.js版本以便现有团队维护，但首次重写尝试失败 [9] - Node.js受限于单线程运行时，需重构架构（多进程、多节点、队列或数据库中转）才能支撑百万连接，实现复杂度远高于Rust方案 [9][10] - 目前Rust服务仍在运行但缺乏维护团队，扩展需求被放弃或改用次优方案替代 [10] - 开发者社区普遍反映类似情况在各公司常见，新管理层常因不理解技术价值而做出破坏创新能力的决策 [10]

氛围编程（Vibe Coding）概念 - 前OpenAI研究员Andrej Karpathy提出"氛围编程"概念，展示即使不会Swift也能靠AI在一小时内开发iOS应用[1] - AI辅助编程已成趋势，开发者工具Cursor正挑战VS Code地位[3] - 腾讯推出AI编程助手CodeBuddy，是中国首个支持MCP协议的代码助手[3] 氛围编程的商业化案例 - 开发者利用氛围编程在30天内打造AI产品，实现$7,000月收入（MRR）[5][7] - 项目开发仅用AI工具完成全流程：Cursor构建+AI冷启动邮件投放+ChatGPT/Gemini获取市场洞察[7] - 策略核心为AI全流程闭环，单人即可完成创业流程[8] 行业争议与观点 - Ruby on Rails创始人DHH认为AI应作为辅助工具而非完全外包，强调编程本身应具有乐趣[11][13][15] - 开发者反驳称AI能处理重复代码，让人专注核心逻辑；现实工作中技术债问题使AI成为必要工具[18][21] - 市场压力迫使开发者使用AI提升效率，否则可能失去竞争力[23] - AI降低编程门槛，使非程序员也能参与创作，实现"人人都是开发者"[24] 技术哲学视角 - 编程语言本质是抽象层，AI只是抽象过程的延续[22] - 资深工程师认为AI可作为合作者，但人类仍需掌握主导权[25] 行业动态 - 腾讯入局AI编程领域，CodeBuddy具备Agent智能体和MCP协议支持[3] - 开发者社区涌现AI工具组合创业案例，验证氛围编程的商业可行性[4][7]

行业与公司 * 行业涉及人工智能、高性能计算、数据中心基础设施、光通信、机器人及自动驾驶[1][2][10] * 公司为英伟达（NVIDIA），其发布了新一代AI芯片、交换机和AI模型及应用[1][2][9] 核心观点与论据 算力硬件升级 * 发布Blackwell Ultra NVLink 72（GB300）方案，带宽是前代GB200的两倍，计划于2024年下半年出货[2] * 发布Rubin架构芯片，其中VR Ruby（NVLink 144版本）计划于2026年下半年出货，性能是GB300 NVLink 72的3.3倍，推理速度比当前Blackwell芯片高一倍多，支持高达288GB快速内存[3] * 发布Rubin Ultra（NVLink 576版本），性能是GB300 NVLink 72的14倍，支持CX9网卡且带宽达115.2T，采用288张卡在一个机柜内的新架构[3][4] * 算力密度提升推动PCB（用量增长）、电源和液冷需求增长，因新架构在机柜内集成更多芯片[5] 互联技术突破 * 发布两款CPU交换机：Quantum X系列（IB架构）计划2024年下半年出货，Spectrum X系列（以太网版本）计划2026年下半年出货[6] * Quantum X交换机总带宽为115.2T，由4个ASIC、每个ASIC搭载6个光引擎小单元（每个含3个光引擎）、共72个硅光引擎组成，每个光引擎带宽1.6T（单通道200G，八通道）[6][7] * 光引擎通过Socket连接器与交换机芯片连接，实现可插拔设计，降低维护成本并可能促进下游CSV厂商采用[8] AI应用与模型 * 推出AI推理软件Dynamo，在运行DeepSeek R1模型时，每个GPU生成的token数提高超过30倍，通过动态调整GPU资源和优化数据卸载提升效率[9] * 推出通用机器人基础模型N1，采用双系统架构（快速思考动作模型和慢速思考决策模型），支持抓取、移动物体等动作[10] * 推出端到端自动驾驶全栈安全系统HALOS，结合汽车硬件、软件和AI研究以确保安全[10] * 强调推理需求将大幅提升，因模型引入强化学习导致token数量增加，看好算力产业链（包括海外和国内）[11] 其他重要内容 * 架构变化：NVLink 576版本机柜布局分为四个部分，每个部分类似NVLink 72结构，使用Compute Blade和Switch Blade，中间通过PCB互联（材料特殊且用量增长）[4][5] * 行业影响：可插拔光引擎设计略超预期，可能加速CPU交换机 adoption[8] * 未来计划：GTC将持续发布更新信息[11]