软件工程师从《异类》中得到的启示

虽然我们软件工程师常自嘲是“码农”，“码畜”，仿佛已经把自己定位成IT行业的挥汗如雨的体力工劳作者。

但实际上，“码农”们不仅仅是在机械地敲击键盘，更是在用“语言”+“算法”修建技术的教堂。对技术的追求、对创新的渴望、对完美的偏执是刻在软件工程师骨子里的浪漫主义。

拿破仑曾经说过：“不想当将军的士兵不是好士兵”。那么，如果有人具备上帝视角，它一定能在每一个深夜亮着的屏幕背后，看到“格子衫”包裹着的不甘平庸的心。

成功不仅仅关乎职位和薪资，更是对自己能力的证明和价值感的体现。那么怎么样才能成功呢？

爱迪生曾经说过：天才等于1%的天赋加上99%的汗水，我们中国文化也告诉我们天道酬勤、早期的鸟儿有虫吃。

那么在大家智商都达到基本线的情况下，是不是越努力就越能成功呢？

之前我的前东家经常会请业内的牛人、身边的技术专家来给大家做分享。大家也会时常问大牛们，他们对于成功有什么心得。有一个技术专家的回答非常有趣，他说：“鸟笼里有一群鸟，大家都在其中开心的玩耍，突然有一天，鸟笼被晃动了，有一只鸟扑棱扑棱的飞到了栖杆上，它就显得与众不同了”。

我想专家是在告诉我们，机遇的重要性。这倒是符合吕蒙正的名句“人道我贵，非我之能也，此乃时也、运也、命也”的精神。

那么我们是只管努力，然后把结果的控制权交给老天吗？感觉在积极的同时，又有点终极消极的感觉。

外国人喜欢搞方法论，美国的马尔科姆写的《异类》，对成功背后的结构因素做了系统性地揭示。他通过大量案例揭示了一个常备忽视的现实：成功并非仅靠个人努力，而是天时、地利、人和共同作用的结果。书中提到的观点，对软件工程师也能有启发：

一、10000小时定律：持续投入是基础

非常有名的“10000小时定律”由本书第一次提出。它指的是成为某个领域的专家需要大约一万小时的刻意练习。比尔盖茨读大二时从哈佛大学退学创办自己的软件公司时，他已经无间断的编写了7年的程序。著名的计算机科学家比尔乔伊也是因为有密歇根大学的每天8-10个小时的编程练习以及伯克利大学的继续自我训练，才做到了精通编程，为后续的BSD操作系统、TCP/IP、vi、NFS和C shell等惊人成就打好了基础。

联想到我个人的经历，我觉得作者总结的这个定律还是非常靠谱的。笔者01年入学计算机科学与技术专业时，连双击鼠标都得练习一会，C语言上机时更是被难用的Turbo C提示的编译错误搞的一头雾水。所以本科毕业时，编程经验也只限于课堂作业，以半吊子的水平毕业。找到工作后，进入实际项目后，持续修炼才终于成为一名合格的软件工程师，才有了技术上的进一步发展。

二、时代与机遇：站在浪潮之上

《异类》强调，成功往往与时代背景密切相关。软件行业的许多领军人物，如盖茨（1955年）、乔布斯（1955年），都出生在1950年代中期，正好赶上了个人电脑革命的浪潮。他们不仅有能力，更在正确的时间站在了正确的位置。正如今天的人工智能浪潮，也催生了一批新的“异类”——他们并非天赋异禀，而是抓住了技术变革的窗口期。

三、环境与资源：成长的土壤至关重要

《异类》中提到，家庭背景、教育资源、社会支持等“隐性优势”对成功影响巨大。在软件行业，很多优秀工程师的成长路径并非“寒门出贵子”，而是得益于良好的教育环境、早期的计算机资源、甚至父母的职业背景。例如，一些顶尖高校的学生，早在本科阶段就能参与国家级科研项目，而其他人可能连基础设备都难以接触。

四、个性与坚持：不是决定因素，但不可或缺

虽然《异类》指出个性并非成功的决定性因素，但在软件行业，坚持、专注、自我驱动仍是不可或缺的品质。很多优秀程序员并非天赋最高，但他们愿意在孤独中反复调试代码、在失败中不断迭代。这种“工程师精神”，正是10000小时定律得以实现的关键。

让我们再从《异类》视角来看看软件行业的成功人士的成功路径吧！

一、雷军

1.10000小时定律

大学两年修完武大计算机128 学分，大三靠加密软件Bitlok赚到第一个 100 万，还开发了杀毒软件、中文系统以及各种实用小工具；

金山时期每天12 点下班，被称“中关村劳模”；40 岁再创业依旧 7×16 小时工作制，用程序员 Debug 方式迭代商业模型——先小批量公测，收集数据，快速 patch，再放量。

2.时代与机遇

1992年进金山，赶上 PC 软件从 DOS 向 Windows 迁移，用 6 年把 WPS 从“盗版绝境”带到香港上市。

2010 年做小米，踩到移动互联网爆发前夜，把 Android rom 做成“可刷机 OS”，用互联网直销砍掉渠道溢价，四年做到 450 亿美元估值。

一句“Are you OK”鬼畜出圈，抖音 2000 万粉，直播带货 2 小时卖 3 亿元；把 CEO 当产品运营，使小米省掉每年数十亿元品牌广告费。

二、黄仁勋

1.10000小时定律

20 岁向女友许诺“30 岁当 CEO”，靠每天写代码到凌晨 3 点完成“技术 10000 小时”打底；30 岁兑现诺言，用 4 万美元贷款和两张信用卡创办英伟达。

创业后坚持“每 6 个月性能翻倍”的芯片迭代节奏，把行业平均 12–18 个月周期硬生生砍一半，用 25 年走完别人 50 年的技术密度。

2.时代窗口

1993 创业，两次踩中“计算范式”换轨。

(1)个人电脑从2D 到 3D 的拐点（1993–1999）

英伟达成立当年，微软刚发布DirectX，游戏画面从像素块走向多边形，黄仁勋把全部身家押在“3D 加速卡”（RIVA 128），四个月卖出 100 万片，让公司活过第一个 30 天死亡线。

(2)并行计算从图形到AI 的拐点（2006–2016）

在没人看好时，他坚持给GPU 做软件生态 CUDA，连续 10 年每年砸 5–10 亿美元，把显卡从“游戏配件”变成“通用算力”，等来了 2012 年 AlexNet 的百倍增速，直接点燃深度学习浪潮。

(3)生成式AI 从实验室到万亿市场的拐点（2022–2025）

ChatGPT 发布前夜，他亲手把全球第一台 DGX-1 超级计算机捐给 OpenAI，提前锁死大模型训练入口；2025 年 CES 发布桌面级 AI 超算 Project DIGITS，把 4 万亿美元市值公司再往前推一步。

3.文化：把中式“长期主义”与美式“快速迭代”同时写进公司

员工平均任期7.8 年，硅谷罕见地“低流动率”——像亚洲家族企业一样养人，又像硅谷公司一样随时换赛道。

内部强调“我们离破产只有 30 天”，却连续 30 年把毛利的 20%+ 投入下一代研发，用“末日感”逼出“技术信仰”。

对外则把GPU 生态开放给游戏、科学计算、自动驾驶、机器人等 400 万开发者，形成“越多人用→越多场景→越多订单”的飞轮。

三、梁文锋

1.时代窗口+10000小时定律

2008 年金融危机，国内量化交易几乎空白。梁文锋毕业后没进大厂，而是跑到成都，把机器学习搬进 A 股，用 8 万元本金跑高频策略。

2010 年沪深 300 股指期货上线，他正好把模型嫁接到新品种，七年时间完成原始积累——市场传闻 8 万做到 5 亿，数字或有夸张，但量级跃迁真实存在 。

这是典型的“时代红利 + 提前 10000 小时”：当多数人还在用 K 线图“看图说话”，他已经抢跑了整条赛道。

2. 技术复利：从金融到 AGI 的“曲线救国”

2015 年成立幻方量化，2019 年自研“萤火一号”训练平台，一次性堆进 1100 块 GPU；2021 年“萤火二号”扩到 1 万张 A100，成本只有英伟达 DGX 一半，能耗降 40% 。

注意：这些卡最初只是为了训练选股模型，却意外攒下国内仅次于大厂的AI 算力储备。

2023 年 GPT 浪潮一来，他立刻把金融引擎“换轨”到大模型，发布 DeepSeek-V2、V3，把 API 价格打到 GPT-4 Turbo 的 1%，2025 年 1 月 R1 模型上线即登上《Nature》封面 。

从“用 AI 炒股”到“用炒股赚的钱砸 AGI”，梁文锋把技术复利玩成了中国版的“OpenAI 诞生记”。

4. 个人特质：好奇心驱动的“长期主义”

见过他的人形容：瘦削、普通话蹩脚、不擅寒暄，一聊算法就停不下来。

他自己总结：“核心是好奇心的驱动，对 AI 能力边界的好奇。”

这种“技术极客 + 冷启动自律”的组合，让他能在 2008 年量化无人区、2023 年大模型红海两次踩准节奏，完成 16 年连续跃迁。

四、王兴兴

1. 少年极客：英语 28 分，却用 200 元做出第一台机器人

1990 年出生，宁波普通工薪家庭，高考英语仅 3 次及格，靠语文、数学拉分才挤进浙江理工大学机械专业。

大一冬天，他把 200 元生活费全砸在淘宝买 Arduino 和铝型材，在宿舍捣鼓出能走路的小双足，被同学嘲笑“不务正业”，却第一次验证了低成本也能做出高性能机器人的执念。

2. 10000 小时定律：从 2 万元 XDog 到全球最早电驱动四足

2013 年读研，他用导师给的 1 万元科研经费，花 3 个月手工打磨出 XDog：电机直驱、总重 18 kg、成本 2 万，而同期波士顿动力液压版动辄百万人民币。

2015 年，XDog 拿到上海机器人设计大赛二等奖，奖金 8 万。

他比波士顿动力早一年公开电驱动方案，踩准了“液压→电机”的技术换轨窗口，为后来低成本爆款埋下伏笔。

3. 时代红利：2016 年创业，恰好踩上“中国智造＋短视频”双风口

2016 年 5 月，他放弃大疆 offer，在杭州民房注册宇树科技。

2017 年推出 Laikago，定价 3–5 万元，仅为波士顿动力 Spot 的 1/20，通过 B 站、YouTube 病毒式传播，第一条机器狗雪地拉货车视频播放量破千万，订单从全球高校、研究所飞来。

2021 年春晚，24 只 Unitree Go1 与明星同舞，把“机器狗”第一次送进国民级场景，当年出货量破 1 万台，占全球四足销量 70%，把冷门品类直接做成大众市场。

黄仁勋、王兴兴等技术领袖的成长路径进一步告诉我们：个人的成功绝非简单的天赋与勤奋的线性叠加，而是一场个人奋斗与时代机遇的精密结合。

没有1968年那台稀有的分时计算机，比尔·盖茨的“一万小时”练习无从谈起；没有中国智能制造和AI浪潮的兴起，王兴兴的四足机器人可能只是实验室的展品。

被称之为“异类”的领袖们凭借超凡的才智和努力，牢牢抓住了时代赋予的“机遇之门”。

然而，这并非否定个人努力的价值，而是将其置于更宏大的框架中理解。

真正的智慧在于：既要有持续深耕、苦练“一万小时”的定力，也要有抬头看路、洞察时代趋势的敏锐。我们或许无法选择自己的出身和年代，但可以选择如何利用时代的馈赠——在AI浪潮中学习新技能，在技术变革中寻找自己的 niche（利基市场）。

愿每一位开发者都能在个人奋斗与时代机遇的交汇处，找到自己的坐标，不仅成为代码的书写者，更成为自己命运的“异类”，共同编写这个智能时代的未来。