Block 的首席技術官表示，‘完美的代碼並不能造就一個偉大的產品，解決實際問題才是關鍵’——並以 YouTube 相較於 Google Video 的成功為例

Block Inc.（紐約證券交易所代碼：XYZ）的首席技術官 Dhanji Prasanna 挑戰了軟件工程的一個核心信念，認為乾淨、優雅的代碼並不能保證解決用户的實際問題的成功。

“完美的代碼並不能造就偉大的產品，” Block 首席技術官表示

在週日的 Lenny 播客中，Prasanna 表示，太多工程師將技術完美與商業成功等同起來。

“很多工程師認為代碼質量對構建成功的產品很重要，” 他説。

他補充道：“這兩者之間沒有任何關係。完美的代碼並不能造就偉大的產品，解決實際問題才是關鍵。”

他強調，開發者常常忽視他們真正的使命，即構建解決用户問題的工具。

“只需專注於我們想要構建的內容以及我們想要為誰構建，” 他説。“所有這些代碼明天都可以被丟棄。”

谷歌的 YouTube 與谷歌視頻：不完美代碼的教訓

Prasanna 回憶起在谷歌工作期間學到的這個教訓，當時公司在 2006 年收購了 YouTube。

“谷歌的工程師對視頻網站的代碼庫和糟糕的架構感到震驚，” 他説。“這與它的架構設計好壞幾乎沒有關係。”

儘管基礎混亂，YouTube 卻成為谷歌最大的成功之一，而公司技術精良的谷歌視頻項目卻失敗了。

Prasanna 補充説，追逐每一個新的技術趨勢也是不必要的，他表示：“技術是為了服務於我們，如果我們有重要的存在理由，我們可以讓它為我們服務。”

Nvidia 的 AI 芯片與 Telegram 的編碼競賽重新定義科技的未來

Telegram 首席執行官 Pavel Durov 表示，頂尖的工程人才並不是通過面試獲得的，而是通過編碼競賽。

他解釋説，競賽揭示了真實的技能，並幫助識別已經熟悉 Telegram 平台的開發者。

Telegram 經常聘用競賽獲勝者加入其 30 人的工程團隊，其中一個 Android 挑戰提供了 100 萬美元的薪水。Durov 在 2007 年在 VK 開始這種招聘方式，表示這取代了人力資源部門並加快了開發進程。

Nvidia Corp.（納斯達克代碼：NVDA）在 AI 基礎設施峯會上推出了其 Rubin CPX GPU，專為大規模 AI 工作負載而設計，如百萬標記編碼和生成視頻。

與 Vera CPU 和 Rubin GPU 配對，該平台在單個機架中提供了 7.5 倍的 AI 性能、100TB 的內存和每秒 1.7PB 的帶寬。

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