著者 | トゥ・ミン
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
「2,500件の求人応募を提出し、46件の面接を受け、1件の内定を受け取った」これは、今年初めにMetaによって解雇されたPMの驚異的な求職活動の旅である。
この目を引く数字の背後には、ChatGPT、GPT-4、Midjourney などの AIGC ツールの影響下で仕事を探している開発者やエンジニアの厳しい現実が反映されています。
新しいトレンドの出現に伴い、開発者は、新しいテクノロジーが古いテクノロジーにどの程度の影響を与えるかという問題に直面する必要があります。過去に学んだスキルは、この変化する時代でも活かせるのでしょうか？現在の外部の噂の主流は、誰もが従うべき目標なのでしょうか？
昨年の ChatGPT の開始後、CSDN と「新しいプログラマー」は、開発者、人工知能とモノのインターネット、クラウド ネイティブ、データベース、オペレーティング システム、チップ、オープン ソースの状況に関する詳細な調査アンケートを開始しました。さまざまな分野での生成AIの応用の進歩も統合し、最近ついに125ページの「2023年中国開発者調査報告書」を正式に作成しました。この報告書は、開発者の実際の生活条件を回復するために、大多数の開発者にとって現実的で生き生きとした状況を描くことを目的としています。
職場で奮闘中のベテランドライバーも、大学で技術を磨いている初心者ドライバーも、この調査レポートが心のモヤモヤを晴らし、「安心」となり、心の中のモヤモヤに答えていただければ幸いです。 。
重要な発見
調査報告書によると、主に次のような結果が得られました。
30歳未満の開発者は年々減少しており、現在では71％を占める
バックエンド開発に従事する開発者の割合が最も高く、月収が8,000～17,000元の範囲の開発者は昨年の49.2％から40.2％に低下した。
IT業界の人材の流れは想像以上に早くなく、2023年には転職していない開発者の割合が3割を超える
ソフトウェア開発ツールに関しては、Python の採用率が大幅に増加し、31.2% を占め、低レベルのアセンブリ言語は開発者の間で最も好まれないプログラミング言語となっています。
AI ツールに関しては、開発者の 26.6% が生成人工知能について楽観的であると回答し、開発者の 34% が ChatGPT を使用したことがあると回答し、開発者の 61% が現在の AI プログラミングでは開発者に取って代わることはできないと考えています。
人工知能、ビッグデータ、エッジコンピューティング、5Gなどの新興分野でクラウドネイティブが徐々に登場
従来のローカル データベースと比較して、クラウド データベースは多くの点で信頼性とセキュリティが高くなりますが、開発者の 83% は依然としてデータ セキュリティに懸念を抱いています
国内のオペレーティング システムと海外のオペレーティング システムの間には、機能とパフォーマンス、特にユーザー エクスペリエンス、使用習慣、アップグレードとメンテナンスのコスト、アプリケーションの互換性の点で依然として一定のギャップがあります。
チップ技術には多くの知識の蓄積と開発経験が必要ですが、この分野における国内の人材プールはまだ比較的小さいため、チップの研究開発の進歩は制限されています。
オープンソースは今日のテクノロジー界において不可欠なテクノロジーとなっており、開発者の 96% がオープンソース ソフトウェアを使用しています
2023 年の開発者の真の姿: 30 歳未満の開発者は削減され、給与は 8,000 ～ 17,000 に集中
「プログラマーは若者の食べ物を食べる」という格言は崩れつつある
「35歳時代」の不安は、テクノロジーとインターネットの急速な進歩によって常に払拭されています。
データによると、過去 3 年間で 30 歳未満の開発者の数は年々減少しており、2021 年には 81%、2022 年には 78%、そして今年は 71% となっています。まったく対照的に、40歳以上の開業医の数は昨年の3％から今年は7％に増加した。
その中で、開発者の 61% が、注目のテクノロジーを学ぶことでキャリアを向上させたいと回答しました。
これに基づくと、開発者の 35% は退職まで技術職に留まると回答しました。また、関連する開発スキルが特定の要件を満たしている場合、開発者の 49.9% がマネージャーになりたいと表明しました。これは、開発の最前線で長期間戦いたいと考える実務家が増えていることを意味します。
全体的な給与は減少し、最も給与の高い業界は金融から通信機器製造に「変わった」
昨今、世界経済の成長が鈍化し、多くの企業が「生き残り」を第一の目標としており、コスト削減のため、CEOから最前線の開発者までトップの給与削減を行う企業が増えています。
昨年のデータと比較すると、給与が 5,000 元未満の開発者の割合は、昨年の 5.5% から今年は 13.7% に増加しました。同時に、月収が8,000〜30,000元の範囲にある開発者は、昨年の49.2％から40.2％に減少した。
回答者に過去 1 年間に給与が変化したかどうかをさらに尋ねたところ、6% の開発者が給与がマイナス成長となったと回答し、43% の開発者は給与に変化はなかったと回答しました。過去 1 年間に賃金が増加したと回答した開発者は 51% のみでしたが、2022 年には 62% でした。
また、記事冒頭のIT人材の就職状況のように、全体的な環境を考えると、やみくもに辞めるのは得策ではありません。データによると、過去1～2年に転職を経験した人は3割未満、転職経験がない人は34.1％となっている。
同時に、例年金融業界が高所得層の割合が最も高かったが、今年の調査データによると、今年は通信機器製造業が高所得層の割合が最も高かった。月給が8000元以上ある。
一線都市は依然として開発者にとって重要な集積地であり、彼らの給与は新しい一線、二線、三線都市よりも良い
地域分布の観点から見ると、一線都市や新一線都市が多くのインターネット企業のベースキャンプとなっているのは理解に難くない。開発者コミュニティにとって、ここには二級都市や三級都市よりも多くのチャンスがあります。
データによると、北京と広東省は開発者がより多く集まる地域であり、全国の28.2％を占めている。上海と江蘇の開発業者の割合は第二段階に属し、全国全体の15.1％を占めている。
ここでは高給与も得やすいです。データによると、月給1万7000元以上の上位10地域のうち、北京と上海で働く開発者の半数近くが月給1万7000元以上で、その他の地域は約30％にとどまっている。
教育レベルも給与レベルに影響を与える重要な要素です。データから判断すると、高学歴の開発者は高所得層の割合が比較的高い。修士号や博士号を取得した開発者のうち、50％以上の給与は1万7000元以上だ。
勤務時間が長いほど給料が高くなる場合もあります。データによると、労働時間が55時間以上72時間未満の開発者のうち、収入が1万7000元以上の開発者が50％と最も多くなっている。
プログラマーの日常生活: 主な仕事は会議を開催し、次にコードを書くことであり、毎日 101 ～ 200 行のコードを出力する割合が最も高くなります。
業界外の多くの人から見れば、プログラマは毎日コンピュータを手に持ち、キーボードを打ち続け、様々な英字で構成されたコードを出力しているように見えます。実際、データによると、日々の業務において、コードの作成に時間の 70% 以上を費やしている開発者は 9% 未満です。毎日半分以上の時間コードを書く人は 30% 未満です。
コードの結果によると、開発者の 75.5% が 1 日あたりの有効コード行数が 300 行以下です。1 日に 101 ～ 200 行を書く開発者が 20.2% と最も高い割合を占めています。
では、プログラマーの時間はどこに行くのでしょうか?
開発者の 42.7% が頻繁なミーティングのオプションに投票しました。第二に、気が散る作業環境や不明確な作業プロセスなどの要因が、作業効率に影響を与える主な「要因」となっています。
上記の要因に加えて、今の若者は反抗的で関わりたがらないと言われています。
調査データから、開発者の 30% 以上が週 40 時間働く必要があり、開発者のほぼ 40% が 1 日あたりの残業時間が 3 時間以下であることがわかります。
開発者にとって、労働時間が長ければ長いほど不満は大きくなります。週40時間（標準労働時間）働く労働者の不満度は4％と最も低い。
私生活と高額な残業を同じレベルで比較すると、回答者の 56% が「週の大小」を断固として拒否し、通常の休憩時間を望んでいます。もちろん、開発者の 23% は、高い給与を得るために「大小週」勤務システムを導入する意向があると回答しました。
ソフトウェア開発ツール: AI のおかげで Python が台頭しており、開発者の 34% が ChatGPT を使用しています
開発者が生き残るために依存するツールの観点から見ると、プログラミングの分野では、過去 1 年間に Java 言語を使用した開発者の数は 42.9% を占めました。人工知能の発展に伴いPythonの利用は徐々に増加しており、仕事でPythonをよく使う開発者は31.2％となった。
Ant Group の Yuque チームの安定性マネージャーである Li Jing 氏は、Python には優れた可読性、柔軟性、より強力な科学計算機能が備わっており、そのため多くの開発者が Python に強い関心を持ち始めています。また、非常に活発な生態系も持っています。現在、開発者の 4 分の 1 以上が、来年中にこの言語を学習してマスターする予定です。ChatGPT や Midjourney などの大規模モデルの登場により、誰もが AI の魅力を認識するようになり、コンピューティング能力の向上、データセットの充実、モデルトレーニング技術の進歩により、大規模モデルが徐々に中小規模のモデルに取って代わると予想されています。単一スキルの生産性は将来的には NLP モデルのサイズに置き換えられ、コスト削減と効率向上という現在の目標とも一致します。
対照的に、低レベル言語アセンブリは開発者にとって最も好ましくない言語であり、38% を占めています。さらに、C および C++ は、使用が難しいため、一部の開発者にとっては気が遠くなることがあります。
近年、Web 開発において Vue.js の人気が高まっており、データによると、開発者の 36.1% が Vue.js を使用して多くの開発を行っていることが示されています。対照的に、jQuery の使用率は年々減少しており、昨年の 29.1% から 23.3% となっています。
Visual Studio Code は、軽量のクロスプラットフォーム ツールとして、開発者の 38% が日常業務で使用しており、第 1 位にランクされています。
大規模な AI モデルの開発に伴い、開発者の開発効率を向上させる AI ツールがますます増えており、開発者の 45% が AI プログラミング関連ツールを使用したことがあると回答し、開発者の 34% が ChatGPT を使用したことがあると回答しました。
現在、国内の大型モデルの急速な台頭により、AI プログラミング支援の割合は増加するばかりで、減少することはありません。
AI がプログラミングに役立つようになって以来、AI が開発者の代わりになれるかどうかについて多くの議論が行われてきました。開発者の 61% は、現在の AI プログラミングでは開発者に代わることはできないと考えています。もちろん、少数の開発者の中には、AI プログラミングが既存の開発者に取って代わることが期待されていると感じている人もいます。
これを考慮して、ファインマン ソフトウェアの創設者である魏永明氏は、新しいテクノロジーが人間全体、人間の一部、または特定の職業を置き換えるかどうかは、置き換えコストによって決まると考えています。今日の規模に達するコンピューター ソフトウェアの開発は、ソフトウェアの層を積み重ねた結果です。たとえ AGI テクノロジが独自にオペレーティング システム、コンパイラ、データベースを設計および実装できたとしても、これを行うために AGI にお金を払う人は誰もいません。経済的に言えば、これは非常に不経済だからです。したがって、代替は行われるでしょうが、それは当面はアプリケーション レベルでのみです。
AIGC がまったく新しいトラックを作成しました
ChatGPT は新しい生成 AI トラックの融合となっており、リリースされると世界のテクノロジー企業を大規模モデル開発のお祭り騒ぎに導き、新たな市場需要と新たな機会の出現を継続的に推進し、多くの企業を魅了してきました。この波に才能のある人たちが集まっています。
データによると、開発者の 41% が 2022 年に AIoT 関連の開発作業に手を出し始める予定です。
特定のアプリケーション シナリオでは、開発者の 30% 近くが AI ポートレート復元ツールを使用することになります。AI ポートレート復元テクノロジは、開発者がポートレートを自動的に修復および強化し、アプリケーション デバイスでの顔検出の効果と精度を向上させるのに役立ちます。
また、この方向性に基づいて、一部の開発者は、9.9元で大ヒット写真のロックを解除する「 Miaoya Camera 」というアプリを開発しており、最近多くのユーザーの注目を集めています。
AI テクノロジーのブレークスルーに関しては、開発者の 26.6% が生成人工知能について楽観的であり、次いで大規模データセットと大規模モデルのオープンソースがそれぞれ 23.4% と 20.9% を占めています。
AIoT の継続的な発展により、将来的には人間の作業の一部またはすべてが代替される可能性があります。調査データによると、開発者の 90% 以上がスマート デバイスが仕事の遂行に役立つと信じていますが、スマート デバイスが人間の代わりにはならないと考えている開発者はわずか 8% です。
人工知能が意識をもつかどうかについてさらに議論を進めると、開発者の41％が人工知能が意識を生み出す可能性があると考えており、シリコンベースの生命体については依然として豊かな想像力を持っている人が多いようだ。
AIoT技術の広範な適用は、倫理的、法的、社会的な一連の影響をもたらし、私たちの生活、社会、経済にも変化をもたらすことは無視できません。
したがって、AIoT テクノロジーが完全に普及する前に、広範な社会的、文化的、倫理的な議論と研究が必要です。開発者の36％は、できるだけ早く議論を開始すべきであり、基礎研究の段階で倫理的、法的、社会的影響を考慮すべきだと回答した。また、製品化・サービス化後にソーシャル利用や実装を見直すことも可能であると同数の開発者が述べている。
Zhiyuan Research Institute の客員主任研究員であり、シンガポール工学アカデミーの会員であり、AAAI、ACM、IEEE、IAPR フェローでもあるヤン・シュイチェン氏は、この調査によると、AIoT 開発者エコシステムは自由化と拡大の傾向を示しており、その傾向は次のように述べています。製品アプリケーションの普及も進み、多様化はAIのセキュリティ問題という重要な問題をもたらします。AI のセキュリティ問題には、次のようないくつかの側面が含まれます。
1つ目はAIのデータセキュリティであり、AIoTの最大の応用分野は、製造、金融、物流、医療、セキュリティ、自動運転など、いずれも極めて高度なデータセキュリティが求められる業界である。元データのセキュリティとAI分析後の結果データのセキュリティを保護しながら、プライベートデータをうまく活用します。
2つ目はAIのシステムセキュリティであり、AIoTが主に適用されるこれらの主要分野では、セキュリティに対する要求が非常に高く、ハッカーがAIシステムの脆弱性を突いて攻撃すると、データの窃取や結果の改ざんなど、甚大な被害が発生します。開発者エコシステムの自由化と拡大は、これに大きな課題をもたらしており、AI システムをどのように保護するかは、将来的に特別な注意を必要とする問題でもあります。
3 つ目は、AI 自身の意識の形成によってもたらされる倫理的セキュリティです。現時点では、開発者の半数以上が、AI が将来的に自己意識を形成する可能性がある、または確実に自己意識を形成すると信じています。このプロセスは微妙な場合があり、準備が必要です」事前に作られること。
クラウド ネイティブ テクノロジーはビジネスの成長を促進する重要な原動力となっています
クラウド ネイティブは、新しいインフラストラクチャの重要なサポート テクノロジとして、人工知能、ビッグ データ、エッジ コンピューティング、5G などの新興分野で徐々に登場してきました。クラウド ネイティブに関心のあるグループの調査と統計によると、自社のサービスがクラウド サービスにデプロイされていないと回答した開発者はわずか 20% でした。
クラウド ネイティブの利点は、開発者がクラウド ネイティブの使用を好む理由でもあり、開発者の 44% は、クラウド ネイティブによって開発効率が向上すると回答しました。もちろん、開発効率に加えて、ビジネスの機敏性の向上も開発者を引き付ける重要な理由です。
具体的な技術的方向性に関しては、開発者の 45% が主にマイクロサービス アーキテクチャに携わっており、クラウド ネイティブの分野におけるマイクロサービス アーキテクチャの重要性を示しています。
Wanbo Zhiyun CTO Sun Qi 氏は、コンテナ技術の継続的な改善により、マイクロサービス アーキテクチャの適用がますます増えており、DevOps ツールセットはマイクロサービス プロジェクトの実装を確実にするための重要な保証であると述べました。
これに基づくと、開発者の 63% は、Docker や K8s などのテクノロジーを習得して使用することが最も重要であると考えています。もちろん、開発者の 44% はマイクロサービス アーキテクチャも非常に重要であると考えています。
安定性はすべての開発者にとって最大の関心事であり、サーバーレスの使用も例外ではなく、開発者のほぼ半数が安定性を懸念しており、2 番目に開発効率の向上を懸念しています。
しかし、多くの開発者はクラウドネイティブ テクノロジーを使用する際に依然として懸念を抱いています。開発者の 40.1% は、API インターフェイスの標準化が緊急に改善する必要がある問題の第一位にあると考えています。中程度のマイクロサービス分割と統合構成管理は同等で、それぞれ 30.5% と 31.5% を占めています。
国内データベースは技術革新と繁栄の新たな段階に入った
データベース技術は 70 年以上開発されており、中国では 40 年前から開発されています。これまでのところ、開発者の 31% は国内データベースが急速に発展しており、大きな可能性と発展の見通しを示していると感じています。
彼らの意見では、独自の理論的オリジナルコンテンツ (38%)、他のデータベースとは異なる機能的特徴 (34%)、工学分野で世界の最先端を行っている (32%)、既存のデータベースに基づいた独自のコーディング実装があると考えられています。理論 (32%) は国内データベース革新の基礎です。
Tencent Database のチーフ アーキテクトである Li Haixiang 氏は、データベース テクノロジの次の革命は、基本的な理論レベルでのブレークスルーでなければならないと考えています。確かなことは、理論研究にリソースを投資する意欲のある人は誰でも恩恵を受けるということです。
これらの側面に基づくと、データは、TiDB データベースが他の競合他社をリードし続けており、開発者にとって最も馴染みのある国内データベースの 1 つであることを示しています。同時に、AliSQL と OceanBase も強力な開発の勢いを維持します。
アプリケーションに関しては、オープンソース データベースの利用率が 39% と最も高く、コストやカスタマイズ性の点でオープンソース データベースの利点が大きいことがわかります。
同報告書はまた、国内データベースの開発は安定し改善しているものの、データベースの移行と互換性のコストが国内データベースの開発を制限しているため、国内データベースの開発においてもこれらの問題に注意を払い、技術研究を強化する必要があると指摘した。開発とチームの構築、データ移行と互換性の機能を改善して、ユーザーへのサービスを向上させます。
データベースの将来の開発方向に関して、開発者の見解は主に次の側面に焦点を当てています。
マルチモード データベース。つまり、1 つのデータベースで複数の目的に使用できます。このデータベース開発技術は、さまざまなアプリケーションに必要なさまざまなデータを 1 つのデータベースに統合し、52% を占める複数のアプリケーション シナリオのニーズを満たすことができます。
AI融合データベースも人気の方向性となっている。人工知能技術と組み合わせたデータベースは、データベースのインテリジェントで自動的な運用と保守を実現し、データベースのパフォーマンスを向上させ、51%を占めます。
新しいタイプのデータベース技術として、クラウド コンピューティングと深く統合されたデータベースは、データ分析とデータ処理能力を大幅に強化し、40% を占めます。
オペレーティング システムのシェルは急速な進化の時期にあります
同国は情報セキュリティとデータ主権を重視するため、国内のオペレーティングシステムの開発にますます注目が集まっています。国内のオペレーティングシステムの開発において、一部の開発チームと企業は革新と独立の精神を堅持し、中国の独立した研究開発能力を強化し、オペレーティングシステムのローカライゼーションを実現しました。開発者の 23% は、現在の国内オペレーティング システムが日常のニーズを満たしていると回答しました。
外国の主流のオペレーティング システムと比較すると、国内のオペレーティング システムは、特にユーザー エクスペリエンス、使用習慣、アップグレードとメンテナンスのコスト、アプリケーションの互換性の点で、依然として多くの課題や問題を抱えています。
アプリケーションの互換性は開発者が懸念する最も重要な問題の 1 つであり、66.71% もの開発者が国内のオペレーティング システムにはアプリケーションの互換性に問題があると考えています。外国の主流のオペレーティング システムと比較すると、国内のシステム アプリケーションの種類と量は、より多くの拡張とサポートが必要である可能性があります。アプリケーションの互換性の問題に加えて、開発者の 48.19% は、国内のオペレーティング システムにはユーザー エクスペリエンスにも問題があると考えています。開発者の 33% は、開発者の 23.62% は使用習慣を懸念しており、アップグレードとメンテナンスのコストを懸念しています。
これらは、国内のオペレーティング システムが全体的なエクスペリエンスと品質の点でさらに最適化される必要があること、またアップグレードとメンテナンスの点でより適切に改善され、対応する必要があることを反映しています。
国内の自社開発オペレーティング システムの中で、HarmonyOS (Hongmeng) は最も代表的で市場に影響力のあるシステムであり、開発者の 90% 近くが聞いたことがあるシステムです。この結果は、人々がファーウェイを非常に重視していることを示しており、また、HarmonyOSが国内市場を独占している傾向を反映しています。
国内の自社開発OSではHarmonyOSの他にDeepinやKirinも比較的よく知られたシステムです。調査によると、開発者の 30% 近くが Deepin オペレーティング システムについて聞いたことがあり、開発者の約 4 分の 1 は優勝した Kylin オペレーティング システムについてよく知っています。これら 2 つのシステムは、特定の分野で幅広い用途とユーザーの評判を獲得しており、オペレーティング システム市場でも重要なプレーヤーとなっています。
国内オペレーティング システム間のギャップの主な理由を分析したところ、広範なアプリケーション エコロジーの欠如が、その開発を制限する主な問題であることがわかりました。
さらに、技術的人材の不足と継続的な設備投資も、国内のオペレーティングシステムの開発に影響を与える重要な要因です。したがって、国内のオペレーティングシステムは、アプリケーションプログラムの開発と推進を強化し、より多くのプログラム開発者の参加を奨励し、コア技術の継続的な改善を確実にするために研究開発への投資を継続する必要があります。
開発者の 74% は、自社開発オペレーティング システムのエコシステムの開発を促進したい場合は、まず環境適応システムの構築を改善する必要があると考えています。OS のルート コミュニティを構築することも、OS の成長を促進するために重要です。同時に、オペレーティング システムの研究開発は、他のアプリケーション開発とは異なります。より多くの種類、より複雑で変化するハードウェア デバイスの互換性に対処する必要があります。適応性は、自社開発オペレーティング システムの推進における重要な要素です。したがって、開発者の 44% は、生態適応システムの構築により多くのエネルギーを費やす必要があると考えています。
最後に、将来の AI 主導のオペレーティング システムに直面して、清華大学コンピューター サイエンス学部の終身准教授である Chen Yu 氏は、Transformer モデルに基づく GPT (Generative Pre-trained Transformer) システムは誰もが利用できると述べました。 ChatGPT/Bard/Wen Xin Yi Yan などは一般に、新しいオペレーティング システム シェルとして自然言語を推進することを懸念しています。さまざまな GPT システムは、新しいアプリケーション フレームワーク インターフェイス ChatGPT/Bard API インターフェイスを通じて、新しいアプリケーション エコロジーを形成することが期待されています。これまでに登場したアプリケーションには、旅程アシスタント、ライフスチュワード、業務秘書、コードインタープリター、ウェブサイトの自動生成、ショッピング価格比較、文書要約、文書補助生成などが含まれます。つまり、コンピュータ応用分野の継続的な拡大と人工知能技術に代表される新技術の急速な発展に伴い、オペレーティングシステムのシェルも急速に発展、進化することになります。
チップスへの道は長く険しい
数か月前、OPPO 傘下のチップ設計会社 ZEKU がその場で解散されました。幹部らがこのニュースを発表したとき、彼らは声を詰まらせ、何度も泣きました。3,000 人以上の従業員が一晩で職を失い、感動的でした。国産チップの道は茨に満ちており、特に今日の地政学的要因や業界の長期見通しに影響を与えているその他の要因を考えると、想像を絶するものである。
しかし、チップ産業を活発に発展させるためには、多くの知識の蓄積と経験豊富な開発者の恩恵が必要です。このデータは、この分野における国内の人材埋蔵量がまだ比較的少なく、チップ技術を深く理解し、応用できる開発者はわずか 6.0% のみであり、これがチップの研究開発の進歩を制限していることを示しています。
実際には、チップの製造はソフトウェア開発プロセスとは異なり、ソフトウェア開発のように小さなステップで繰り返すことができず、製造プロセス全体のコストが比較的高くなります。開発者の56.62%は、チップ製造において製品アプリケーション市場が想定から逸脱しやすく、その結果、研究開発投資と生産コストが無駄になると考えています。2 つ目は、チップ開発プロセス中に一部の設計仕様が実現できないことがあり、開発者の半数がこれを懸念していることです。
このことから、ほとんどのチップチームは特定のセグメントのチップ開発に主に焦点を当てているため、その規模はそれほど大きくありません。調査によると、従業員数が10人未満の企業は40.42％だった。
チップ開発ツールのアプリケーションにおいて、チップ開発者が最もよく使用する 2 つの言語は、C/C++ と Verilog です。データによると、開発者の 50% 近くが C/C++ を使用してコードを記述しており、Verilog は主にデジタル回路のモデリングとシミュレーションに使用されるハードウェア記述言語であり、開発者の 12.94% が使用しています。
人工知能のブームに伴い、人工知能の分野向けに設計された専用チップが増えており、特定のコンピューティング タスク向けに高度に最適化されているのが特徴です。データによると、国内のチップ企業のうち、チップの 38.46% に人工知能テクノロジーが搭載されており、人工知能アプリケーションにより効率的なコンピューティング能力を提供できます。
全体として、国産チップは開発において多くの課題と困難に直面しています。主な側面のいくつかを以下に示します。
設計能力: チップ設計は、優れた技術と優れた設計能力を必要とする複雑かつ困難な作業です。開発者の39.91％は、現在の国内の設計能力ではチップ設計コストを削減するのは難しいと回答した。次に低消費電力設計ですが、35.36% の開発者が低消費電力の実現は非常に難しいと回答しています。
特許保護: チップの製造には多数の特許技術が含まれており、国産チップの開発では特許回避が必要です。
中国科学院計算技術研究所のバオ・ユンガン副所長は、新時代の優秀なチップ設計人材はチップアーキテクチャを理解するだけでなく、オペレーティングシステムなどのソフトウェアスタックの知識も理解する必要があると述べた。しかし、多くの集積回路大学がオペレーティング システムなどのソフトウェア コースを提供していないため、中国ではそのような人材はさらに不足しています。人材不足の問題を解決するには、現在の人材育成の概念と計画を変更し、ソフトウェアとハードウェアの相乗効果の育成にさらに注意を払う必要があります。
オープンソースはソフトウェア開発に不可欠な部分となっている
過去 1 年間、オープンソースの開発は強い勢いを示しており、ソフトウェア業界では避けられない傾向となっています。調査データによると、開発者の 96% がオープンソース ソフトウェアを使用しています。
Java、Python、C++ が一般的に使用される開発言語で、それぞれ 41%、27%、21% を占めています。
多くのテクノロジー企業は、企業を単位として、InnerSource の開発、オープンソース オフィスの構築などを行っています。つまり、オープンソース ソフトウェアの開発で学んだ経験と教訓を、企業や組織内のソフトウェア開発の実践に適用しています。社内でのコード共有を加速します。
これらの開発者のほとんどは、インターネット製品を通じてオープンソース プロジェクトに接触しました。オープンソース プロジェクトへの貢献に関しては、開発者の 72.9% がコードを通じて貢献し、開発者の 49% がドキュメントを通じて貢献しています。
華東師範大学データ理工学部のワン・ウェイ教授は、これらの開発者はオープンソース・ソフトウェアを使用するだけでなく、コードを提出して問題を解決することでオープンソース・コミュニティに貢献しているとコメントした。これは、オープンソース コミュニティが開発者が共に学び、共有し、成長するためのプラットフォームになったことを示しており、また、業界全体がよりオープンで透明な方向に発展する原動力でもあります。
しかし、「愛を利用して発電する」ことが現状となり、多くの個人開発者がオープンソースに参加するようになったのは残念です。データによると、開発者の 17% が自らの時間をボランティアで提供し、企業が賃金を支払ってくれるためオープンソースに参加したと答えたのは回答者のわずか 8% でした。開発者の 63% は、オープンソースから収入を得たことはないと率直に答えました。
「faker.js」や「colors.js」のプロジェクトウェアハウス開発者の削除やcore-jsの悲劇など、近年悪質なオープンソース事件が多発しているのもこれが理由だ。オープンソース協会理事の荘彪偉氏はこれについて声を上げ、オープンソースに携わる多くの開発者は依然として愛を利用して発電を行っており、それをサポートするためにも自分自身の愛に頼っている。この状況は緊急の必要性に達している。変化。
技術分野に関しては、未来に向けて人工知能の開発が多くの開発者の注目を集めており、開発者の45％がオープンソースAIに注目しており、次いでプログラミング言語、オープンソースビッグデータとなっている。
ありがとう
上記の内容は主に、CSDN の徹底した調査によって実施された「2023 年中国開発者調査レポート」に基づいています。ここでも、次の方々に大変感謝しています。
魏永明、ファインソフト創設者
Li Jing 氏、Ant Group、Yuque チーム安定性責任者
ヤン・シュイチェン氏、知源研究所客員主任研究員、シンガポール工学院学会員、AAAI、ACM、IEEE、IAPRフェロー
Sun Qi、Wanbo Zhiyun CTO
Li Haixiang 氏 Tencent データベース チーフ アーキテクト
Chen Yu 氏、清華大学コンピューターサイエンス学部准教授
Wu Qingbo 教育省国内基礎ソフトウェア工学研究センター所長
Bao Yunang 氏、中国科学院計算技術研究所副所長
王偉氏、華東師範大学データ理工学部教授
荘彪偉 開源協会理事
この調査報告書に対するご指導とご支援を！そして、この調査に貴重な書籍支援を提供してくださった電子産業出版局、機械産業出版局、清華大学出版局、人民郵政通信出版局非同期コミュニティ、および中国水利・水力発電出版局に心から感謝いたします。
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