AI的風向上吹，一些年輕人則選擇沉下去

記者/ 樸云

編輯/ 郝鳴

北郵“編程高手”隊摘得冠軍

在過去的兩年里，AI幾乎沖進了所有人的生活。大模型涌現，似乎能回答我們所有的疑問。AI時代，很多事不再新鮮，也總有新的熱點要追逐。變化永遠在發生。

對即將進入和處在技術領域的年輕人而言，身處這樣的時代，他們不得不首先面臨一些問題，變化的背后什么是不變的？AI時代，能保有競爭力的方向到底是什么？到底該往哪去？

當我們把視線放到一場比賽上，會發現，一些年輕人試圖找到答案，也先交出了他們的答卷。

2026年1月18日，全國大學生計算機系統能力大賽暨第五屆OceanBase 數據庫大賽在北京科技大學進行了終極答辯和頒獎。這場從去年8月開始開放報名的賽事吸引了1223支隊伍，超過2620名選手參賽。這些隊伍中有剛開始學習的本科生，也有非全日制學生，靠著網上召集的散裝隊伍，拿下亞軍。北京郵電大學的“編程高手”隊獲得了冠軍，拿到了特等獎。

AI時代，底層技術仍是扎進地里的那根柱子，數據庫等基礎軟件也正從后臺走向前臺。拉力近半年，很多參賽的年輕人意識到，名次之外，在一個接一個風口下，他們逐漸找到了確定性，從“會用工具”到“能做系統”，他們選擇先沉下去。

被看見

緊張感一直都在。

比賽的打榜機制讓每一個團隊都能實時看到成績和排名。臨近比賽截止，“編程高手”隊處在第一名的位置，但和第二名的差距非常小，也仍有隊伍在提交優化數據。隊長王若凝正在北京郵電大學讀研三，同他一起組隊的還有同校兩位研二的同學。

隊員吳洪濤一度覺得團隊拿不了第一名了。“我們都非常緊張”，直到宣布名次的那一刻，對團隊的三人而言，那是一個“沒有辦法用語言來形容”的時刻。

OceanBase 數據庫大賽發起于 2021 年，已連續舉辦五屆。五年來，這項數據庫“國賽”共吸引了500余所高校的上萬名選手參賽。今年的比賽與以往不同，引入了OceanBase去年11月剛剛開源發布的AI原生數據庫——seekdb，賽題也更聚焦AI與數據庫融合。

當有人在追逐AI應用風口時，數據庫作為底層技術，正在扮演“賣鏟子”的角色。OceanBase的 CTO楊傳輝認為，作為初入行業的年輕人和在校學生，打基礎非常重要，“不管是做數據庫，還是去做其他軟件研發，一定要把底層基礎技術掌握好。”

王若凝能理解楊傳輝想要傳達的意思，“我想起一句俗話說，‘大家都去淘金，你去賣鏟子’，當大家都聚焦于 AI應用，我認為數據庫最底層的性能怎么樣，能不能支撐住這些高性能的AI應用落地，關乎能不能解決當前行業的一個痛點。”

楊傳輝也坦言，OceanBase成立最早期一段時間，面臨的一個最大問題就是那時國內針對數據庫內核的研發人才稀缺。這也是大賽試圖達成的目的之一，他們試圖看見和托舉起一些對數據庫真正感興趣的年輕人。

賽程中，王若凝團隊的排名常常高居榜首。王若凝說因為他們對賽題真正感興趣。大家有了新想法就會馬上去實踐，有時會通宵達旦研究。“我們能想到很多點子，我們可以很快地就去搭建一個原型，去驗證我們這些想法是否能夠做。”

楊丁力是一名華東師范大學的非全日制學生，他的另外兩名隊友也來自不同的學校，他們在這次比賽中獲得了一等獎。“學校里的同學們都很忙，找不到合適的隊友，我就去開源項目的團隊里發招聘帖”。楊丁力白天需要工作，周末要上課，他盡量把時間擠出來，他想在比賽中證明自己。另外兩名隊友，一個需要準備研究生開題答辯，一個從年中開始備戰考研。

“不過一切都值得。”楊丁力說。盡管目前的工作內容不涉及底層，但他還是有決心，想在未來轉向數據庫領域——“這是我喜歡的領域，和我此前的技術背景最匹配，也是少有的能靠硬實力翻身的賽道。”

參賽的各大高校選手

在AI時代，向底層探索

楊傳輝提到，數據庫因為涉及的理論和技術繁多，需要投入足夠多的時間去學習。名次并不是最重要的，比賽的過程讓學生能系統化學習OceanBase 數據庫理論知識。學和做之間的距離也在這里被彌合。數據庫大賽讓參賽者更接近真實應用場景。“學數據庫只聽別人講理論是行不通的，而實際的系統可能都是百萬行代碼以上。”楊傳輝說。

以往參加過比賽的選手曾在賽后談到，雖然學校里開設了數據庫內核相關課程，但參與數據庫開發實踐的機會還比較少，和學習用的數據庫不同，工業級數據庫意味著極高的集成度和復雜性。“參加OceanBase 數據庫大賽，讓我們深刻體會到了工業級數據庫的復雜性。”

一次真正的實踐機會，意味著向底層探索的可能。

AI時代來臨，對行業的影響可能會比移動互聯網來臨時更大。楊傳輝提到，應用場景對數據庫要求越高，可能就能打磨出越好的數據庫產品。“AI底層需要的一個數據庫是什么樣子的？我們通過已有客戶的AI應用場景，去打磨我們面向AI場景的原生數據庫能力。”

現在王若凝回想起來，參賽時的緊張感更多來自底層技術優化的難度。最初參賽時，他甚至想過放棄。賽題發布后的第一時間，他把代碼拉下來看了一個禮拜，“想著要不算了”。剛接觸seekdb的時候，很多學生跟王若凝一樣覺得有點懵。“看不懂，只有當你一層一層點進去，像套娃一樣，到最后才看到很精彩的地方。”王若凝說。

楊傳輝解釋，因為seekdb支持了多模態，還支持混合搜索，看起來功能很豐富，但他認為能否理解，取決于參賽者是否愿意花時間鉆研，“鉆進去就會發現并不難，參賽者都有很高的基礎素質，只要愿意靜下心來鉆研就能搞明白。”

王若凝團隊的宣傳語是“代碼沒崩，排名就上來了”，他解釋說只要敢邁出第一步，膽子就會逐漸變大，越來越敢動手去做。“第一步邁出去了，后面的難題總能迎刃而解，如果一開始就放棄了，那后面什么都不會有。”

獲得優勝獎的鄒細清來自西安電子科技大學，讀研二。他還記得第一次接觸數據庫是在本科數據庫課程中，那時開始他就對數據庫以及操作系統的底層原理比較感興趣。那時下課后，他還自學了數據庫底層原理的一些課程。

鄒細清談起這次大賽的賽題，“一部分賽題是優化數據庫的執行時間，主要也是AI的應用場景。另一道題是關于AI的應用，我們去解析一個金融產品的金融報告，然后去喂給AI，然后通過 AI來提問……”

這些賽題讓他有機會在理論之上，了解學習一個真正的工業級的數據庫是如何實現的，“它不像一些學習類的那些數據庫項目，讓我了解到，我們國產數據庫還有很多工作需要我們繼續去做。”

初接觸賽題，鄒細清跟王若凝的感受類似，“對于這么一個龐大的系統，里面的代碼互相調用，就像一個迷宮一樣，很難入手。”鄒細清只好通過OceanBase數據庫社區上的文章去學習數據庫框架，經過一個多星期的學習，“開始找到整個流程中可以優化的點和瓶頸，然后一步步優化。”

從初賽到決賽，賽題的難度也在增加。“初賽的時候面對的是一個學習型的小型數據庫，大概有4萬行代碼，決賽的時候我們面對的是OceanBase的數據庫，它是一個千萬行級的工業級數據庫。”

評委在答辯環節提問

“一萬小時”應對變與不變

時代總是在變化，但是也總有些不變。在楊傳輝看來，這個領域拼的從來不是智商，而是能否堅持得足夠久，把基礎技術功底打扎實。“有一個說法是‘一萬個小時’，我們需要在這個領域里投入一萬個小時，就會把這個領域的基礎理論和實踐都掌握的比較好。”回顧往屆比賽，他認為那些拿了好成績的同學恰恰是為此投入了大量時間跟精力，“并不是說突然的奇思妙想，讓他拿到了第一名。”

除了真正投入時間，AI時代給數據庫提出了更多新的需求。“我們也需要更多元、開放、更富有好奇心的看待一些 AI 場景應用。今天的數據庫不僅要解決怎么去做交易、分析，也要解決跟 AI、大模型結合在一起，怎么去做搜索。這需要同學們的好奇心，抓住新場景的痛點。”

賽程長，很多參賽者意識到這是一個持久戰。某種程度上，參賽者也通過比賽理解著楊傳輝說的付出巨大時間和精力。來自北京交通大學的田京雷正在讀研一，和另外兩個同學一起組隊參賽獲得了二等獎。早在還沒入學時，導師就讓他開始學習和準備數據庫相關的知識，“我們課題組是做數據庫研究的，未來這也是我的研究方向，我對數據庫很感興趣。”

“要分配好自己的精力，不是短時間投入巨大的精力就可以，而要能在長時間內持之以恒的努力。”田京雷說。從去年六月開始了解比賽到現在，超過半年的拉力，“我一直堅持，最后的好成績就是水到渠成了。”

跟其他很多隊伍一樣，田京雷的團隊最初遇到的挑戰也來自數據庫本身。“在底層做優化是牽一發而動全身的，對一個模塊進行調整，就可能會引發很多意料之外的問題。我們最重要的目標不是拿名次，而是能在比賽中展現自己的實力。”

比賽過程中，田京雷也意識到AI工具的發展之快，想要提升效率、不被落下，他覺得年輕人更要與時俱進，多關注當下最新的資訊，使用各種AI工具輔助讀源碼或者寫代碼，“在這方面如果不用AI的話，在新時代我覺得其實是會被落下的。”

選手們在比賽中的成長，也印證了行業和高校的共同判斷，在AI時代，需要造系統的能力。

北京科技大學計算機與通信工程學院院長殷緒成 在比賽后接受采訪時提到， 要培養真正的實戰型的計算機技術人才特別是數據庫人才，一定要跟產業、行業的發展緊密結合。“OceanBase競賽剛好提供了這樣一個機會，把你學的基礎理論和行業實踐、產業需求融合起來。”

參賽選手合影

從“用”到“造”

殷緒成鼓勵學生擁抱新技術，充分利用AI技術，但也希望他們在“用”之上能有“造”的能力。“如果你全部都是用AI幫你完成整個系統，遇到一些特殊、有挑戰性的情況，要你親自動手的時候，就很難。”

“學計算機專業的人，包括我們學數據庫的，強調系統級能力，即能夠自己設計一個數據庫，所以還是希望大家能具備這個能力，你可以借鑒新的技術完成這個設計，而不僅僅是使用數據庫。”殷緒成說。

參加線下答辯和頒獎對這些第一次在線下會師的年輕人來說，也是一次互相學習的機會。王若凝的團隊最后一個答辯，“下午聽完了大家的答辯，感覺有很多可以學習的地方，有的團隊做的優化效果很好，而且他們的答辯效果也非常好。”

比賽過程中，鄒細清必須時刻直面與其他隊伍的競爭，“其他的隊伍都挺厲害的，這次比賽我也學到了很多，我的碩士論文題目可能也會圍繞數據庫AI應用場景下的優化，這塊工作應該還有不少可以去研究的。”

獲得二等獎的蔡欽成和隊友來自東北大學，正在讀研二。他的研究方向是數據庫，但他坦陳在參加比賽之前都沒有過對大項目的閱讀和調試經驗，對他而言這是一次難得的實戰經歷。

對蔡欽成而言，選擇數據庫作為研究方向是走上了一條更難的路，“其他AI方向可能一兩個月可能就發一篇論文，我們可能要兩三個人做差不多一年的工作，我們要實現自己的一個構想，可能都要上千行代碼，我們更偏向于底層工作。”

但蔡欽成認為數據庫不只是AI的基礎設施，更是整個互聯網的基礎設施。畢業后，他想繼續從事這個方向的工作。“大模型的一個訓練和使用都需要很大的數據規模，所以AI需要數據庫作為一個基座，數據庫如果搜索更精確，管理數據量更大，AI才能夠針對的去回答問題。”這也正是即便難他也執著于此的原因，沉下去，把基礎做好，才能找到一切問題的突破點，然后解決它。

華東師范大學副校長周傲英是本次大賽評委。在他看來，AI時代，年輕人面臨著很好的機遇，“因為我們到了一個轉折點，我們到了需要新的思路來做這個事。”面對時代的變化，他更希望年輕人能夠有自己的判斷力，真正做出自己的選擇。

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