微軟買下「同性社交網站「Github：是時候重新愛上這兩家公司了

最新 06-06

美國時間本周一，GitHub 作價 75 億美元賣給了微軟。

Github 此前最後一次融資估值 20 億美元，所以這個收購價高出了不少。根據微軟聲明，收購流程預計年底走完，微軟副總裁納特·弗里德曼將取代 GitHub 現任 CEO 克里斯·萬斯特拉斯的位置，後者則加入微軟公司，向微軟的二把手，雲業務的總負責人斯科特·格斯里彙報。

「直到微軟另有安排」，GitHub 都將保持公司獨立。

在消息公布後，不少 Github 用戶表達了不滿和擔憂。不少人表示自己要立刻從 Github 遷走。競爭對手Gitlab 的數據顯示，從 Github 遷移過來的用戶今天暴增。

不過四、五位數的遷移和 GitHub 千萬級用戶量相比，只佔極少數。

Github 成立於 2008 年，是一個提供代碼託管、版本控制，允許來自天南海北的用戶為同一個軟體項目貢獻代碼的平台。

在創業初期，Github 謹慎擴張、用工程師文化管理銷售團隊，並通過自創工具遠程管理，建立了獨特的企業文化，也讓公司快速發展，估值不斷提升。上線後沒過幾年，GitHub 發展成了全球最大的程序開發者社區。

這個網站親歷了許多知名項目的誕生：2012 年比特幣正式開源；2009 年 5 月底，Node.js 正式發布，受到前端和後端人士的追捧；2015 年蘋果的新編程語言 Swift 開源；2016 年阿波羅 11 號代碼開源；2017 年 TenserFlow 1.0 發布——他們無一例外都選擇在 GitHub 上開源。

伴隨著一個個裡程碑事件，這家代碼託管網站的用戶量也在不斷突破——在 2017 年，用戶提交了超過 2.9 萬億條代碼，Pull Request 總量也突破了 1 億。2018 年，GitHub 預計用戶總量將達到 2700 萬，項目總數超過了 8000 萬。

但與數據增長相對應，GitHub 的問題也在不斷積累。

在洛杉磯工作的工程師 Parker 對 PingWest品玩表示，最近 Github 的用戶體驗越來越差，而公司似乎並沒有花費足夠精力在提高用戶體驗上。2016 年底有 Github 用戶發表公開信，批評平台忽視創新，正在變得平庸。

此外，更實際的問題是，Github的財務狀況並不樂觀。這是一個依靠免費增值實現收入的公司，用戶量確實多，但付費的大企業和高級用戶只佔少數，大部分需求少、規模小的個人用戶並不一定要付費，但若讓這些用戶不滿意，GitHub 仍會收到質疑。

技術人士往往比較理想主義，用戶巴不得 GitHub 一輩子保持中立免費，「最好做一個非營利機構，但這不切實際。」工程師 Parker 說。

在 2016 年，彭博曾披露了 GitHub 當年的財務數據，顯示這家公司的燒錢速度驚人。程序員 Moritz Plassnig 根據這些數據寫了一篇博客，認為如果 Github 繼續這樣燒錢，將僅能維持 20 個月。

巧合的是，今天的收購新聞距當時正好過去了 20 個月。

和 GitHub 賣身純粹的理由相比，微軟收購它有著更長遠和似乎更「高尚」的意圖。

2015 年，我們寫了一篇文章《重新愛上微軟的時候到了》。標題有點做作，不過想說的很簡單：這家公司換了個技術導向的 CEO，也轉變思路從賣軟體變成說服開發者使用自己的服務，而且還積極擁抱開源社區。這樣一家微軟，不像十幾年前的樣子，還挺可愛的。

在開源代碼託管領域，Github 是絕對的領導者；在雲計算領域，Azure 是相當有競爭力的選手。如今收購 Github 後，你能看出微軟可能的企圖：當 GitHub 的典型用戶選擇雲平台時，讓 Azure 成為他們的首選。

不少批評者指出微軟過往封閉和反對開放的歷史，有人拿出微軟錢 CEO 史蒂夫·鮑爾默曾形容開源系統 Linux 是「癌症」的黑歷史說事，認為微軟很可能會毀掉 Github。而另外一些人則擔心開源平台投身巨頭會再次陷入壟斷。

的確，微軟十幾年的經典策略，就是將所有用戶捆綁在自己的生態里。但這已經是上一個時代的事情了，自從納德拉就任 CEO 以來，微軟的封閉思維在公司內早已銷聲匿跡。主要原因在於 PC 不再是主力設備，所以微軟的拿手菜 PC 操作系統地位不如以往。在納德拉帶領下，微軟的 Windows 系統轉變成免費升級，公司也開始轉向發力雲服務。

至於開源，微軟非常擁抱開放業界，一改之前鮑爾默對 Linux 的態度，甚至讓 Visual Studio 支持了 Linux、iOS 和 Android 應用開發。其實 Github 今年發布數據顯示，微軟的 Visual Studio Code 項目在 GitHub 上擁有超過 1.5 萬名貢獻者，超過了前端著名項目 React-Native，以及深度學習領域的當紅炸子雞 TensorFlow。