Block 的首席技术官表示，‘完美的代码并不能造就一个伟大的产品，解决实际问题才是关键’——并以 YouTube 相较于 Google Video 的成功为例

Block Inc.（纽约证券交易所代码：XYZ）的首席技术官 Dhanji Prasanna 挑战了软件工程的一个核心信念，认为干净、优雅的代码并不能保证解决用户的实际问题的成功。

“完美的代码并不能造就伟大的产品，” Block 首席技术官表示

在周日的 Lenny 播客中，Prasanna 表示，太多工程师将技术完美与商业成功等同起来。

“很多工程师认为代码质量对构建成功的产品很重要，” 他说。

他补充道：“这两者之间没有任何关系。完美的代码并不能造就伟大的产品，解决实际问题才是关键。”

他强调，开发者常常忽视他们真正的使命，即构建解决用户问题的工具。

“只需专注于我们想要构建的内容以及我们想要为谁构建，” 他说。“所有这些代码明天都可以被丢弃。”

谷歌的 YouTube 与谷歌视频：不完美代码的教训

Prasanna 回忆起在谷歌工作期间学到的这个教训，当时公司在 2006 年收购了 YouTube。

“谷歌的工程师对视频网站的代码库和糟糕的架构感到震惊，” 他说。“这与它的架构设计好坏几乎没有关系。”

尽管基础混乱，YouTube 却成为谷歌最大的成功之一，而公司技术精良的谷歌视频项目却失败了。

Prasanna 补充说，追逐每一个新的技术趋势也是不必要的，他表示：“技术是为了服务于我们，如果我们有重要的存在理由，我们可以让它为我们服务。”

Nvidia 的 AI 芯片与 Telegram 的编码竞赛重新定义科技的未来

Telegram 首席执行官 Pavel Durov 表示，顶尖的工程人才并不是通过面试获得的，而是通过编码竞赛。

他解释说，竞赛揭示了真实的技能，并帮助识别已经熟悉 Telegram 平台的开发者。

Telegram 经常聘用竞赛获胜者加入其 30 人的工程团队，其中一个 Android 挑战提供了 100 万美元的薪水。Durov 在 2007 年在 VK 开始这种招聘方式，表示这取代了人力资源部门并加快了开发进程。

Nvidia Corp.（纳斯达克代码：NVDA）在 AI 基础设施峰会上推出了其 Rubin CPX GPU，专为大规模 AI 工作负载而设计，如百万标记编码和生成视频。

与 Vera CPU 和 Rubin GPU 配对，该平台在单个机架中提供了 7.5 倍的 AI 性能、100TB 的内存和每秒 1.7PB 的带宽。

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