主要观点总结
文章主要讨论了技术的学习和成长过程中的一些观点，包括技术的更新换代、个人经验的价值、技术思想的应用以及AI技术的发展和影响。
关键观点总结
关键观点1: 技术更新换代与个人成长
文章指出时代进步快速，学过的技术和掌握的工具可能很快过时，但个人走过的路、经历过的挑战对成长仍有帮助。作者通过自己数据库优化的经验分享，说明了即使技术过时，但其中的思想在新场景下仍有价值。
关键观点2: 技术与产品的转化
文章强调了从技术到产品的转化过程中，不仅需要技术本身，更需要品味和设计师的敏感性。作者提到AI虽然强大，但在产品设计方面仍缺乏真正的架构能力，优秀的设计师的核心价值在于品味和对技术的深刻理解。
关键观点3: AI的影响与应对
文章讨论了AI技术对工作和职业的影响，指出AI取代的是没有思想的工具人。作者提倡在利用AI的同时，要提升个人的技术品味和架构理解力，以应对复杂产品的开发需求。作者还提到了AI编程中遇到的问题以及所需要的能力。
正文
但是，一些思想是继承的，新的时代，新的场景，就没有负载问题，就没有性能问题了么？当然有，而且解决这些问题仍然是有巨大价值的，比如说你们看DeepSeek为什么能脱颖而出，他们在工程上的优化创新，我研究过公开的一些技术描述，很多思想和我们当年的一些运维优化有相似之处，当然，场景不同，优化难度也不同，我肯定说我是没能力应付他们的挑战，但其中一些基本的优化理念，确实有不谋而合之处，比如我也遇到过内存资源限制无法对大数据做分析的场合，我也会用舍弃长尾非重要信息的方式来减少内存占用，我也会做一些类似重要信息和非重要信息区别对待的方式来优化处理逻辑，这些都是通用的优化思维，DeepSeek的具体实现肯定不是我能碰瓷的，但类似的技术思想其实是很多有经验的架构师都能理解并应用到不同场合的。
我和pingcap的创始人吃过饭，我说看过他们的一些技术资料和文档，很多都是当年我头疼过的问题，各种骚操作试图解决的瓶颈问题，现在人家数据库产品已经解决的很好了。因为我经历过那些优化瓶颈的过程，所以我知道，在什么场景，会出现怎样的问题，然后基于这个认知，如何去阅读最新的一些技术文档，我大概可以知道，什么产品可以解决什么问题。这就是，虽然当年的技术方案落伍了，但是这个认知，在新的场合下，还是有意义的。而一些没有经验的人，他们可能并不知道潜在的瓶颈在哪里，选择市场上技术方案的时候，可能也会无视一些关键的指标，从而做出不合理的选择，而这样的案例也比比皆是。
