有人说AI正在拉平技术差距，让小公司的工程师也能接触到大公司的知识。
AI能提供知识，但提供不了经验。
AI的知识来自文档和代码，不是来自实际项目的成败。所以它给的建议，往往是"理论上可能正确"，但"实际上不一定适用"。
复杂系统的设计，本质上是一系列trade-off的决策。
性能和功耗怎么平衡？面积和灵活性怎么取舍？开发周期和产品质量怎么权衡？这些问题没有标准答案，只有"在这个具体场景下的最优解"。
AI可以列出所有选项，可以分析每个选项的优缺点。但最终的决策，还是要人来做。而做这个决策，需要对业务的理解，对团队能力的判断，对风险的评估。
这就是为什么公司的导师资源依然重要。
AI确实在拉平基础技能的差距。一个小公司的新人，现在能很快学会写代码、跑工具、看波形。这些以前需要半年才能掌握的技能，现在一个月就能上手。
但这只是把门槛降低了，不是把天花板提高了。
想要真正做出好的芯片，想要在架构层面做出正确的决策，还是需要人的指导。需要有人告诉你，这个设计为什么不行，那个方案为什么更好。
AI是工具，不是导师。
从这个角度看，大公司的优势依然存在。他们有完整的mentor体系，有丰富的项目经验，有成熟的方法论。这些东西，不是AI能替代的。
但对于小公司的工程师来说，AI至少让他们能够站在同一个起跑线上。以前连基础技能都学不会，现在至少能把基础打牢。至于更高层次的能力，那需要时间，需要项目，需要试错。
技术可以速成，经验不能速成。
AI能让你更快地入门，但不能让你更快地成为专家。那些真正的技术壁垒，依然存在。
所以用AI学习是对的。但不要以为有了AI就够了。找机会接触复杂项目，找机会向高手请教，找机会犯错和改正。
这些东西，才是真正让你成长的关键。
