Linus创造了统治全球服务器的Linux,可否值得一个图灵奖?
创始人
2026-02-25 23:21:28
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本文来自用户投稿。

作者:小明,一个深耕 AI 与自然语言处理领域的编程老兵。

最近看到我加的一个硬核AI群里吵翻了天。

起因是一个老生常谈的话题:新一届图灵奖名单即将公布了。

当我们熟知的AI教父Hinton、LeCun拿奖拿到手软时,总有那么几个名字,明明响彻云霄,却始终被挡在图灵奖的门外。

支持者觉得这是“完全离谱”,反对者则给出四字理由:学术奖项。

今天咱们直接把这个问题抛出来:

撑起地球算力半壁江山的顶级工程壮举,到底配不配得上一座图灵奖?

有一说一,这事儿比想象中硬核得多。

01 Linus:统治世界的“暴君”,为何被图灵奖卡了脖子?

如果计算机世界有一个隐形的王,那一定是Linus Torvalds。

Linux操作系统,跑在全世界所有的超级计算机上。

跑在绝大多数的云服务器上。

甚至跑在几十亿台安卓手机的底层。

超级计算机操作系统市场占有率图表

不仅如此,他顺手搞出的Git版本控制系统,至今还在管理着全世界程序员的代码。

论对真实世界的影响力,Linus可能碾压大多数图灵奖得主。

但他为什么连个提名都费劲呢?

如果你去问图灵奖ACM的评委,他们大概率会推一下眼镜,甩出一个非常硬核的“查重”问题:

Unix早在1983年就拿过奖了。

翻译一下就是:Ken Thompson和Dennis Ritchie(Unix双雄)已经因为发明了“一切皆文件”、“管道”等Unix哲学拿过图灵奖了。

在图灵奖评委眼里,Linus写的Linux,本质上只是Unix的一种“克隆”和“工程实现”。

你写得更好、效率更高、生态更无敌?那也只是工程好,但理论框架并没有突破前人。

Unix双雄,可以说是图灵奖在操作系统领域的终极守门人

虽然有点不服气,但这确实是图灵奖的基因决定的。

图灵本人是数学家,是理论奠基人。这就注定了这个奖项生来就是面向计算机理论的,偏学术性质。

它更像是一个奖励“发明了轮子”的人的奖项,而不是奖励“把车开得最快”的人。

02 李飞飞:真的“只是做数据的”吗?

同样的尴尬,也发生在了AI界的“数据女王”李飞飞身上。

在公众认知里,她是计算机视觉(CV)领域的绝对先驱。

但如果你去逛一圈国外的学术论坛,会听到一种相当刺耳的声音:

“ImageNet确实好用,但它只是一个数据集。这是苦力活,不是科学。”

这多多少少让每天跑模型炼丹的算法工程师们有点破防。

在传统的学术鄙视链里:理论 > 算法 > 工程 > 数据。

评委们更偏爱“从0到1”的算法发明。

比如Hinton搞出的反向传播,再比如LeCun搓出的卷积神经网络(CNN)。

而李飞飞做的ImageNet,在很多人眼里就是在“收集图片”和“清洗打标”。

但事实真的如此吗?

如果没有ImageNet这千万级的图片喂养,2012年那场引爆全球AI革命的AlexNet时刻,根本连影子都不会有。

ImageNet硬生生把AI从“逻辑驱动”的旧思路,拽到了“数据驱动”的高速公路上

李飞飞极其敏锐地发现了一个被所有人忽视的盲点:

限制AI智商的,不是算法不够精妙,而是数据不够大。

这是一种底层逻辑的范式转移(Paradigm Shift)。

如果说Hinton造出了内燃机,那李飞飞就是那个勘探出大型油田的人。

03 规则在松动,未来在变道

其实近几年,图灵奖评委会自己也在纠结。

摩尔定律都在放缓,当“实验科学”和“超级工程”开始主导计算机领域,那套几十年前的老标准,是不是也该打个补丁了?

毕竟,他们都已经把奖颁给了皮克斯的创始人(计算机图形学应用),也颁给了轩尼诗(RISC架构的商业化落地)。

这说明学术界也逐渐意识到一个事实:

伟大的工程实现,本身就是科学不可分割的一部分。

那么,Linus到底能不能拿奖?

很多圈内大佬预测,极有可能。

等到Linus真正准备退休的那一天,ACM没准会通过一座终身成就性质的图灵奖,来表彰他对“开源软件工程范式”的贡献。

他证明了开源协作模式可以击败封闭的商业帝国(对,说的就是曾经的微软

)。

这种在社会学和软件工程学上的贡献,意义早已超越了代码本身。

如果图灵奖的百年名单里永远没有Linus,那尴尬的绝对不只是Linus。

04 结语:算力即权力的时代,我们在焦虑什么?

说到底——

这不仅仅是几个硅谷大佬的奖项之争,它也是对如今科技产业评价角度的一次提问。

在中国的科技产业里,我们经常陷入一种“二元对立”的极端争论:

要么在PPT上疯狂追求“国产原创”的底层理论,要么在现实中沉迷于“造壳”和“套壳”的低水平工程。

Linus和李飞飞的争议,其实也给我们上了一课。

顶级的工程,从来都不是简单的搬砖。

能够处理全球海量并发、能够组织百万级开发者协同的代码,其背后包含的深邃智慧,丝毫不亚于一篇Nature顶刊。

同时,定义问题,往往比解决问题更重要。

在这个算力即权力、数据即石油的时代,与其去争吵谁是“科学家”谁是“工程师”?

不如睁眼看看,到底是谁的代码,真正跑在了统治这个世界的服务器上。

毕竟,历史确实是由写论文的人起草的,但未来的大厦,只能由写代码的人一块砖一块砖地建起来。

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