DeepSeek核心工程師長文刷屏：我不得不把才華埋葬在昨天

原文作者：龍玥

原文來源：華爾街見聞

9 月 14 日，剛剛交付 DeepSeek V4.1 核心算子的青年工程師劉勝與，以一篇記錄技術變遷與個人心路的長文《我不得不把才華埋葬在昨天》在海內外技術社群持續刷屏，引發關於 AI 時代開發者命運與技術演進的廣泛討論。

詞條#我不得不把才華埋葬在昨天#也衝上知乎熱榜第一。

作為大模型底層的核心構建者之一，DeepSeek 機器學習系統工程師劉勝與的技術履歷十分突出。他是北京大學 2021 級計算機「圖靈班」成員，曾擔任北大未名超算隊隊長並代表學校出征國際大學生超算競賽 SC23。2025 年 4 月加入 DeepSeek 後，他承擔了關鍵的底層算子研發工作，並在幾天前剛剛完成了 DeepSeek V4.1 主 Attention 算子（head dim = 512 的 MQA attention）的程式碼交付。

劉勝與在文章中坦言，雖然自己為 DeepSeek V4.1 核心算子的成功感到自豪，但也十分清楚技術的不可逆演進。

「再過上半年或者一年，AI 寫的算子大概率就會和我寫得同樣優秀，甚至將我超越，」劉勝與直言，「AI 能一秒思考 300 個 token、半秒敲出一行命令、二十秒寫完一份程式碼，而我不行；AI 能在模型深度、思考強度、工具調用量甚至並行度等方面不斷提升，而我不能。」

這種極速進化將開發者推入了一種深刻的技術悖論之中：他把算子優化得越好，新模型的推理與訓練就越快；模型能力進步越快，AI 取代人工寫算子的時間節點就來得越早。

面對這種不可抗拒的趨勢，劉勝與寫道：「人類在毀滅自己這件事情上，自古以來都表現得毫不猶豫……我當然希望自己不要被革命，但如果非被革命不可的話，我希望革我自己命的人是我自己。」

「我不至於失業，但必須要轉業」

針對外界關於程式設計師飯碗的擔憂，劉勝與給出了清醒的判斷：工程師群體不至於面臨真正意義上的「失業」，但必然需要經歷深刻的「轉業」。

「轉業代表著我需要放棄我深耕已久並充滿熱愛的算子設計、編寫、優化領域，轉而去做 Agent 的『機甲駕駛員』，」他寫道，「在之前，我的興趣、我所擅長的以及工業界所需要的，三者是基本對齊的；而現在，工業界的需求從『會寫高效能算子的人』漂移到了『能用 AI 更快地產出高效能算子的人』。」

他將這種手藝的失落比作自動化織襪機出現對老手藝人的衝擊。即使憑藉過往經驗依然能把機器用得最好，但曾經「臨窗聽雨、引針穿線、慢度光陰的意趣，終究還是被機器的轟鳴碾碎了」。

「我的手中多了些齒輪，但心中少了些節拍，」他感慨道。

除了個人職業轉變，劉勝與還在文中表達了對年輕一代工程能力退化的擔憂。如果學生普遍依賴 AI 在數分鐘內完成複雜的程式碼作業，系統架構與抽象設計能力或將出現斷層，「一個工程能力很差的人，在搭配上 AI 後，產出屎山的效率可以達到先前的數倍，進而給系統埋下各式禍患，讓這個世界變得更加草台。」

澄清初衷：與「手工業時代」的體面告別

由於文章發布後在各大平台引發了有關地緣政治、機構競爭乃至失業焦慮的過度解讀，劉勝與隨後發布補充說明，澄清了自己的寫作初衷。

他表示，文章並非表達對飯碗的焦慮，也不是為了挑起 DeepSeek 與 Anthropic 等閉源機構的對抗，其核心動機只是向過去「純手寫算子」的純粹時光做一次認真的告別。

「想必未來有朝一日，『手寫算子』甚至『程式設計』可能會成為一種娛樂活動而非生產活動，就像是現在幾乎沒人會用標槍打獵，而是把它作為一種競技活動那樣，」劉勝與寫道，「這相當於逼著我放棄我曾熱愛的事物，強行轉向另一個方向。哪怕新方向同樣令人著迷，這種感覺都不太好受。正如標題所說的：我不得不把才華埋葬在昨天。」

談及為何堅持留在 DeepSeek，劉勝與重申了自己的信念：最前沿的智能應當以開放、普惠的方式供應給全社會，避免核心能力被極少數商業寡頭徹底壟斷。

「在不得不把才華埋葬在昨天后，我還有明天的光明可以追逐，」他在補充說明結尾表示，自己將繼續投身於引入 AI Agent 編寫算子的新流程中，在擁抱新技術工具的同時，尋找屬於新時代的落腳點。

原文如下：

《我不得不把才華埋葬在昨天》

原創 intlsy 的狗窩 2026 年 9 月 14 日 00:26 浙江

前幾天，DeepSeek v4.1 發布了，將小模型能力的高度又向上推進了一個檔次。

AI 發展的速度遠遠超過了所有人的預期。從那個只會咿呀學語地聊天、上下文長度只有幾千 token 的初版 ChatGPT，到具有推理能力的 OpenAI o1、DeepSeek R1 與 Kimi K1.5 Thinking，只不過短短兩年；從推理模型到如今能夠流暢地在各類 harness 工具中執行命令、完成複雜任務的智能體，也不過一年半。很難想像，倘若再等上一年、兩年、三年，彼時的 AI 會成為什麼樣子，會有多麼強大，會不會已經具備了自我進化的能力，並深度滲透進了具身智能等領域。

AI 越來越會寫 band 子了

AI 在我所從事的算子設計、編寫這一領域同樣進步飛速，在短短一年的時間內，他已經從一個只能幫我查查文檔、讀讀程式碼、找找 bug 的小助手，蛻變成了一位能夠獨立閱讀 CUDA、PTX 與 SASS 編碼、通過專業工具分析每條指令的停頓時間、進而獨立優化算子的算子大師。相信在不久的未來，它也能擁有自己獨立設計算子調度、評估不同調度方案的效能、將其實現並優化的能力。

我當然為 DeepSeek v4.1 的成功而驕傲 —— 畢竟它的主 Attention 算子都是我寫的 [1]，它的優秀正是對我的算子的一份肯定。但是，時代的車輪滾滾向前，技術的發展無人能擋。我很清楚，再過上半年或者一年，AI 寫的算子大概率就會和我寫得同樣優秀，甚至將我超越。AI 能一秒思考 300 個 token、半秒敲出一行命令、二十秒寫完一份程式碼，而我不行；AI 能在模型深度、思考強度、工具調用量（和環境互動的頻率）、甚至並行度等方面都能不斷提升，而我不能。

人類在毀滅自己這件事情上，自古以來都表現得毫不猶豫。為什麼在明知「我算子寫得越好，我們的新模型的訓練、推理速度就會越快，模型能力進步就會更快，我就會更早地被取代」的情況下，我仍然選擇盡力優化算子呢？一方面確實是因為寫算子對我來說就像打遊戲一樣，能為我提供極大的快感。我在發明了一種新技術、或者看到自己算子的效能上升的那一刻，心中的激動程度不亞於遊戲的速通玩家打破了自己過往的記錄。同時，當看到自己的算子的效能遠超廠商官方的算子時，我心中也會萌生極大的自豪感。但除此之外，一個更重要的原因是，哪怕我就此「擺爛」甚至故意下絆子耽誤模型訓練，其它家的模型也會照常發展並最終將我照殺不誤。「我當然希望自己不要被革命，但如果非被革命不可的話，我希望革我自己命的人是我自己」。在大家都這麼執著於毀滅自己的時候，我也不得不加入這場殘酷的軍備競賽。

那我呢

等到 AI 寫算子的水平真的高於我的那天，屆時的我會怎麼樣呢？

我的判斷是：我不至於會「失業」，但必須要「轉業」。我的飯碗尚且能保住，但這可能會導致我再也沒機會從事那份我曾熱愛過的工作。

我曾經對時代的變化與我個人在未來的處境做出過一個判斷：由於時代變化真的太快（上文的 AI 發展就是一個很好的例子），我完全無法預知五年、十年後會發生什麼，但不論如何，我相信憑藉著自己的眼界、判斷力、主觀能動性與智力，留在時代的牌桌上，並重新立於時代的潮頭。但是，這個判斷只能保證我不會「失業」，而無法保證我不需要「轉業」，倒不如說這個判斷鼓勵我通過轉業來避免失業。

那轉業代表什麼呢？它代表著我需要放棄我深耕已久並充滿熱愛的算子設計、編寫、優化領域，轉而去做 Agent 的「機甲駕駛員」。在之前，我的興趣、我所擅長的、以及工業界所需要的，三者是基本對齊的；而現在，AI 讓我所擅長的變成了它更擅長的，也讓工業界的需求從「會寫高效能算子的人」漂移到了「能用 AI 更快地產出高效能算子的人」。為了適應工業界的需求，我勢必要放棄之前那個我熱愛的方向，轉向一個未知的新方向。我相信我能憑藉著自己對於工程學、上層模型需求和底層硬體的理解，繼續高質量、高效率地產出算子，我也知道我可能會熱愛這個新方向（也可能不會），但被奪走熱愛的感覺，確實不太好受。那份坐在工位上靜心寫上一下午算子的清歡，可能會在這個夏天成為絕唱。我不得不把才華埋葬在昨天，去做一位機甲駕駛員。我的手中多了些齒輪，但心中少了些節拍。

可以打個形象的比方：你精通織毛衣技術，尤其擅長各種圖案的織造與各色色彩的搭配。你所織出的毛衣質量過硬且花紋美觀，十里八鄉的富人都來請你為他們織毛衣，你藉此賺到了不少錢。同時，你十分享受著那種坐在窗邊，沏一壺清茶，望著窗外的青山、綠水、牛羊與炊煙，靜靜地織上一下午毛衣的感覺。但有一天，有人發明出了一台神奇的機器，只需提供毛線與圖案，便可自動織出毛衣，質量與紋理都不亞於你親手織造的，且速度遠快於你。你很清楚，你的同行可以憑著這台機器輕鬆達到你曾經的水平，因此你不得不也去用它。你也知道，憑藉著你過去二十年攢下的織毛衣技術，哪怕大家都有機器，你織毛衣的速度與質量也還能超過同行。但那份臨窗聽雨、引針穿線、慢度光陰的意趣，終究還是被機器的轟鳴碾碎了。

我知道這很無奈，但沒辦法。飯碗可以保住，但舊日的熱愛大概率是要放棄的。我是一個理性和感性分離得比較開的人，在需要用理性處理問題時可以很理性，但有時也會表現出感性的一面。我記得我在搬離住了一年的出租屋時，還大哭了一場，捨不得和過去的記憶分別。今天和之前那個手寫算子、人腦優化的時代告別，無疑比這更加殘酷。

不知道有沒有讀者有類似的感受，但我想這事兒也只能這樣了。

那人們呢

在 AI 不斷進步的同時，我也對一些問題表示擔憂：

• 現在的學生是不是大概率會更傾向於使用 AI 完成作業，特別是偏向於實踐的各種 Lab？想像一下，如果面前有兩個選擇，一個是苦哈哈地用八小時時間完成一個 Lab，或許還拿不到滿分；另一個則是啟動 AI 模型，用幾毛錢的成本、幾分鐘的時間，直接讓 AI 編寫滿分程式碼，那大部分學生會選擇哪個呢？
• 上面一點會導致大量學生的工程能力嚴重不足，包括組織程式碼的能力、構建系統的能力、思考未來潛在需求並提前在設計上應對的能力、抽象的能力等等。那麼在 AI 能力不斷變強的背景下，這部分「工程能力」是否還是必須的呢？這些工程能力是會向舊日的「熟練編寫 x86 彙編」的能力那樣逐漸被時代拋棄，還是會像「理解從軟體到系統再到硬體的整套計算機系統」的能力那樣永遠具有價值？如果是後者的話，那就危險了 —— 一個工程能力很差的人，在搭配上 AI 後，產出屎山的效率可以達到先前的數倍，進而給系統埋下各式禍患，讓這個世界變得更加草台。
• 在未來社會中，權力（power）是不是會比技術或智商更加重要？

這些問題，或許就需要時代本身來回答了。

結語

伴隨著 AI 的發展，未來的社會可能會趨向於兩個極端：共產主義與賽博龐克 2077。在前者中，生產力得到極大的解放，人們的生活水平有了明顯的提高；而在後者中，少數科技公司控制著大部分資源，只有極少數人能夠使用最先進的 AI 和各式科技，獲得接近「機械飛升」的效果，大部分人則只能用上很孱弱的 AI。階層跨越將越來越難實現：你得先有最強的 AI，才能跨越階層，形成了一種死循環。

你猜猜如果 An****pic 公司永遠掌握著這個世界上最先進的 AI，未來社會是會變成共產主義還是 2077 呢？你猜？

所以，我還是相信，最前沿的智能應該以一種開放、廉價的方式，供應給所有人。我不信任 Anthropic 或者 OpenAI 能這樣做，特別是不希望 Anthropic 掌握最先進的人工智慧或 AGI，誇張點說其嚴重性不亞於讓希*勒先於盟軍掌握原*彈技術。這也是為什麼我選擇並堅持留在了 DeepSeek：我們研究強大、快速、普惠的人工智慧並將其開源，或許能把世界從 2077 那端拉回來一些。

願未來的世界一切安好。May all the beauty be blessed.

[1] 「主 Attention」僅包括 head dim = 512 的 MQA attention，不包括用於選出 top-k 重要的 token 的 indexer，那部分是由其他（水平也非常強的）同事（以及他們的 AI Agent）編寫的。

對《我不得不把才華