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items: Vibe Coding 爆火：AI编程正在重新定义服务器和VPS的价值

Vibe Coding 爆火：AI编程正在重新定义服务器和VPS的价值
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date: 2026-07-11T17:30:09+08:00
description: 今天打开知乎热榜，看到一个问题被顶到了前排——"Vibe Coding 是在造软件，还是在堆代码垃圾？"，59万热度。评论区吵得不可开交，有人说这是编程的终结，有人说这是代码的狂欢。老实说，这两种说法都不对。我做了十来年的服务器导购，见过太多人买完 VPS 不知道干什么。但最近半年，一个非常明显的变化出现了——越来越多的人买服务器不再是为了"学技术"，而是直接让 AI 帮他们写代码、搭网站、跑应用。Vibe Coding 这个词，已经从 Andrej Karpathy 的一句调侃，变成了真实影响服务器和 VPS 行业的技术趋势。今天这篇文章，我想从一个服务器从业者的角度，聊聊 Vibe Coding 到底是个什么东西，它对云服务器和 VPS 意味着什么，以及——你会发现——技术门槛的降低，反而让服务器本身的价值越来越高了。目录 什么是 Vibe Coding？ 从"学技术"到"用技术"：VPS 用户的变迁 Vibe Coding 时代，需要什么样的服务器？ 模式转变：技术栈的变化与影响 给服务器买家的一些实在建议 总结 什么是 Vibe Coding？先简单介绍一下这个概念。Vibe Coding 是 OpenAI 联合创始人、前 Tesla AI 总监 Andrej Karpathy 在 2025 年初提出的一个概念。用大白话说就是——你把需求说清楚，AI 把代码搞定，你甚至不需要完全理解代码在做什么。换句话，以前你写代码，需要理解变量、函数、循环、条件判断这些基础概念。如今在 Vibe Coding 模式下，你只需要对 AI 说："帮我写一个博客系统，支持 Markdown 编辑，用户登录，文章分类，部署在我的 VPS 上。"然后 AI 就会生成一整条命令链——安装 Node.js、初始化项目、写后端 API、设计数据库表结构、生成前端页面。几分钟之内，一个网站就备好了。你需要做的事情无非就是 Ctrl+C、Ctrl+V，然后在服务器上 run 起来。也许你会觉得这像天方夜谭，但这在 2026 年的今天，已经完全可行了。你信不信？现在用 Cursor、Windsurf 或者 Claude Code 这类工具，一个完全不会编程的人，花一个下午就能搭出自己的网站。从"学技术"到"用技术"：VPS 用户的变迁这几年我的一个切身感受是——买 VPS 的用户群体变了。以前，买 VPS 的主要是两类人： - 程序员——用来部署自己的项目、跑 Docker、做开发测试 - 折腾党——搞梯子、搭博客、建论坛，整个流程下来要懂 Linux、Web 服务器配置、数据库现在，第三类人正在迅速崛起： - 业务型用户——他想的是"我需要一个展示公司产品的网站"，而不是"我要学 Nginx 怎么配反向代理"拿我最近接触的一个客户来说。一个做跨境电商的老板，完全不懂技术，买了个香港 VPS。以前这种客户买了也是放着吃灰，或者花几千块找人帮忙搭站。但这次不一样了。他在 Cursor 里用中文描述需求，AI 帮他写了个 Shopify 风格的电商站，用 Next.js 写的。然后他照着网上的教程（也是 AI 生成的），用一条命令就把网站部署到了 VPS 上。整个过程不到两天。这个人的感想是什么？"原来买服务器这么简单，早知道就不花那个冤枉钱了。"你看，Vibe Coding 本质上是把"技术门槛"这道墙拆掉了。以前你需要跨越 Linux → Web 服务器 → 数据库 → 编程语言 → 框架 → 部署工具整整六层台阶，现在 AI 一次性帮你跨过去。试想一下，这对 VPS 行业的影响是什么？Vibe Coding 时代，需要什么样的服务器？门槛降低了，但需求并没有减少。恰恰相反，对服务器性能的需求反而提高了。为什么？我给你算一笔账。Vibe Coding 模式的典型工作流是这样的： 你对 AI 说："帮我写个视频站，支持用户上传和播放" AI 会生成一套包含前端（React/Vue）+ 后端（Node/Python/Go）+ 数据库（PostgreSQL/MySQL）+ 存储（对象存储）的完整方案 你把它部署到服务器上 和以前的区别在于：以前，你搭一个 WordPress 博客，512MB 内存的 VPS 就够了。静态页面为主，数据库读写量不大。现在，AI 生成的现代 Web 应用，普遍使用 React Server Components、Prisma ORM、Tailwind CSS、Redis 缓存。这些技术栈的共性是什么？—— 吃资源。随便一个 AI 生成的网站，跑起来就要 2GB 以上的内存。如果再带上 AI 集成功能（调用 LLM API 或本地跑模型），4GB 甚至 8GB 内存是标配。CPU 方面也是如此，Next.js 的 SSR 渲染、数据…