DeepSeek核心工程师长文刷屏：我不得不把才华埋葬在昨天

Deepseek工程师、北大未名超算队前队长刘胜与写道，“人类在毁灭自己这件事情上，自古以来都表现得毫不犹豫。”

原文来源：华尔街见闻

9 月 14 日，刚刚交付 DeepSeek V4.1 核心算子的青年工程师刘胜与，以一篇记录技术变迁与个人心路的长文《我不得不把才华埋葬在昨天》在海内外技术社区持续刷屏，引发关于 AI 时代开发者命运与技术演进的广泛讨论。

词条#我不得不把才华埋葬在昨天#也冲上知乎热榜第一。

作为大模型底层的核心构建者之一，DeepSeek 机器学习系统工程师刘胜与的技术履历十分突出。他是北京大学 2021 级计算机“图灵班”成员，曾担任北大未名超算队队长并代表学校出征国际大学生超算竞赛 SC23。2025 年 4 月加入 DeepSeek 后，他承担了关键的底层算子研发工作，并在几天前刚刚完成了 DeepSeek V4.1 主 Attention 算子（head dim = 512 的 MQA attention）的代码交付。

刘胜与在文章中坦言，虽然自己为 DeepSeek V4.1 核心算子的成功感到自豪，但也十分清楚技术的不可逆演进。

“再过上半年或者一年，AI 写的算子大概率就会和我写得同样优秀，甚至将我超越，”刘胜与直言，“AI 能一秒思考 300 个 token、半秒敲出一行命令、二十秒写完一份代码，而我不行；AI 能在模型深度、思考强度、工具调用量甚至并行度等方面不断提升，而我不能。”

这种极速进化将开发者推入了一种深刻的技术悖论之中：他把算子优化得越好，新模型的推理与训练就越快；模型能力进步越快，AI 取代人工写算子的时间节点就来得越早。

面对这种不可抗拒的趋势，刘胜与写道：“人类在毁灭自己这件事情上，自古以来都表现得毫不犹豫……我当然希望自己不要被革命，但如果非被革命不可的话，我希望革我自己命的人是我自己。”

“我不至于失业，但必须要转业”

针对外界关于程序员饭碗的担忧，刘胜与给出了清醒的判断：工程师群体不至于面临真正意义上的“失业”，但必然需要经历深刻的“转业”。

“转业代表着我需要放弃我深耕已久并充满热爱的算子设计、编写、优化领域，转而去做 Agent 的‘机甲驾驶员’，”他写道，“在之前，我的兴趣、我所擅长的以及工业界所需要的，三者是基本对齐的；而现在，工业界的需求从‘会写高性能算子的人’漂移到了‘能用 AI 更快地产出高性能算子的人’。”

他将这种手艺的失落比作自动化织袜机出现对老手艺人的冲击。即使凭借过往经验依然能把机器用得最好，但曾经“临窗听雨、引针穿线、慢度光阴的意趣，终究还是被机器的轰鸣碾碎了”。

“我的手中多了些齿轮，但心中少了些节拍，”他感慨道。

除了个人职业转变，刘胜与还在文中表达了对年轻一代工程能力退化的担忧。如果学生普遍依赖 AI 在数分钟内完成复杂的代码作业，系统架构与抽象设计能力或将出现断层，“一个工程能力很差的人，在搭配上 AI 后，产出屎山的效率可以达到先前的数倍，进而给系统埋下各式祸患，让这个世界变得更加草台。”

澄清初衷：与“手工业时代”的体面告别

由于文章发布后在各大平台引发了有关地缘政治、机构竞争乃至失业焦虑的过度解读，刘胜与随后发布补充说明，澄清了自己的写作初衷。

他表示，文章并非表达对饭碗的焦虑，也不是为了挑起 DeepSeek 与 Anthropic 等闭源机构的对抗，其核心动机只是向过去“纯手写算子”的纯粹时光做一次认真的告别。

“想必未来有朝一日，‘手写算子’甚至‘编程’可能会成为一种娱乐活动而非生产活动，就像是现在几乎没人会用标枪打猎，而是把它作为一种竞技活动那样，”刘胜与写道，“这相当于逼着我放弃我曾热爱的事物，强行转向另一个方向。哪怕新方向同样令人着迷，这种感觉都不太好受。正如标题所说的：我不得不把才华埋葬在昨天。”

谈及为何坚持留在 DeepSeek，刘胜与重申了自己的信念：最前沿的智能应当以开放、普惠的方式供应给全社会，避免核心能力被极少数商业寡头彻底垄断。

“在不得不把才华埋葬在昨天后，我还有明天的光明可以追逐，”他在补充说明结尾表示，自己将继续投身于引入 AI Agent 编写算子的新流程中，在拥抱新技术工具的同时，寻找属于新时代的落脚点。

原文如下：

《我不得不把才华埋葬在昨天》

原创 intlsy 的狗窝 2026 年 9 月 14 日 00:26 浙江

前几天，DeepSeek v4.1 发布了，将小模型能力的高度又向上推进了一个档次。

AI 发展的速度远远超过了所有人的预期。从那个只会咿呀学语地聊天、上下文长度只有几千 token 的初版 ChatGPT，到具有推理能力的 OpenAI o1、DeepSeek R1 与 Kimi K1.5 Thinking，只不过短短两年；从推理模型到如今能够流畅地在各类 harness 工具中执行命令、完成复杂任务的智能体，也不过一年半。很难想象，倘若再等上一年、两年、三年，彼时的 AI 会成为什么样子，会有多么强大，会不会已经具备了自我进化的能力，并深度渗透进了具身智能等领域。

AI 越来越会写算子了

AI 在我所从事的算子设计、编写这一领域同样进步飞速，在短短一年的时间内，他已经从一个只能帮我查查文档、读读代码、找找 bug 的小助手，蜕变成了一位能够独立阅读 CUDA、PTX 与 SASS 编码、通过专业工具分析每条指令的停顿时间、进而独立优化算子的算子大师。相信在不久的未来，它也能拥有自己独立设计算子调度、评估不同调度方案的性能、将其实现并优化的能力。

我当然为 DeepSeek v4.1 的成功而骄傲 —— 毕竟它的主 Attention 算子都是我写的 [1]，它的优秀正是对我的算子的一份肯定。但是，时代的车轮滚滚向前，技术的发展无人能挡。我很清楚，再过上半年或者一年，AI 写的算子大概率就会和我写得同样优秀，甚至将我超越。AI 能一秒思考 300 个 token、半秒敲出一行命令、二十秒写完一份代码，而我不行；AI 能在模型深度、思考强度、工具调用量（和环境交互的频率）、甚至并行度等方面都能不断提升，而我不能。

人类在毁灭自己这件事情上，自古以来都表现得毫不犹豫。为什么在明知“我算子写得越好，我们的新模型的训练、推理速度就会越快，模型能力进步就会更快，我就会更早地被取代”的情况下，我仍然选择尽力优化算子呢？一方面确实是因为写算子对我来说就像打游戏一样，能为我提供极大的快感。我在发明了一种新技术、或者看到自己算子的性能上升的那一刻，心中的激动程度不亚于游戏的速通玩家打破了自己过往的记录。同时，当看到自己的算子的性能远超厂商官方的算子时，我心中也会萌生极大的自豪感。但除此之外，一个更重要的原因是，哪怕我就此“摆烂”甚至故意下绊子耽误模型训练，其它家的模型也会照常发展并最终将我照杀不误。“我当然希望自己不要被革命，但如果非被革命不可的话，我希望革我自己命的人是我自己”。在大家都这么执着于毁灭自己的时候，我也不得不加入这场残酷的军备竞赛。

那我呢

等到 AI 写算子的水平真的高于我的那天，届时的我会怎么样呢？

我的判断是：我不至于会“失业”，但必须要“转业”。我的饭碗尚且能保住，但这可能会导致我再也没机会从事那份我曾热爱过的工作。

我曾经对时代的变化与我个人在未来的处境做出过一个判断：由于时代变化真的太快（上文的 AI 发展就是一个很好的例子），我完全无法预知五年、十年后会发生什么，但不论如何，我相信凭借着自己的眼界、判断力、主观能动性与智力，留在时代的牌桌上，并重新立于时代的潮头。但是，这个判断只能保证我不会“失业”，而无法保证我不需要“转业”，倒不如说这个判断鼓励我通过转业来避免失业。

那转业代表什么呢？它代表着我需要放弃我深耕已久并充满热爱的算子设计、编写、优化领域，转而去做 Agent 的“机甲驾驶员”。在之前，我的兴趣、我所擅长的、以及工业界所需要的，三者是基本对齐的；而现在，AI 让我所擅长的变成了它更擅长的，也让工业界的需求从“会写高性能算子的人”漂移到了“能用 AI 更快地产出高性能算子的人”。为了适应工业界的需求，我势必要放弃之前那个我热爱的方向，转向一个未知的新方向。我相信我能凭借着自己对于工程学、上层模型需求和底层硬件的理解，继续高质量、高效率地产出算子，我也知道我可能会热爱这个新方向（也可能不会），但被夺走热爱的感觉，确实不太好受。那份坐在工位上静心写上一下午算子的清欢，可能会在这个夏天成为绝唱。我不得不把才华埋葬在昨天，去做一位机甲驾驶员。我的手中多了些齿轮，但心中少了些节拍。

可以打个形象的比方：你精通织毛衣技术，尤其擅长各种图案的织造与各色色彩的搭配。你所织出的毛衣质量过硬且花纹美观，十里八乡的富人都来请你为他们织毛衣，你借此赚到了不少钱。同时，你十分享受着那种坐在窗边，沏一壶清茶，望着窗外的青山、绿水、牛羊与炊烟，静静地织上一下午毛衣的感觉。但有一天，有人发明出了一台神奇的机器，只需提供毛线与图案，便可自动织出毛衣，质量与纹理都不亚于你亲手织造的，且速度远快于你。你很清楚，你的同行可以凭着这台机器轻松达到你曾经的水平，因此你不得不也去用它。你也知道，凭借着你过去二十年攒下的织毛衣技术，哪怕大家都有机器，你织毛衣的速度与质量也还能超过同行。但那份临窗听雨、引针穿线、慢度光阴的意趣，终究还是被机器的轰鸣碾碎了。

我知道这很无奈，但没办法。饭碗可以保住，但旧日的热爱大概率是要放弃的。我是一个理性和感性分离得比较开的人，在需要用理性处理问题时可以很理性，但有时也会表现出感性的一面。我记得我在搬离住了一年的出租屋时，还大哭了一场，舍不得和过去的记忆分别。今天和之前那个手写算子、人脑优化的时代告别，无疑比这更加残酷。

不知道有没有读者有类似的感受，但我想这事儿也只能这样了。

那人们呢

在 AI 不断进步的同时，我也对一些问题表示担忧：