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DeepSeek核心工程師長文:我不得不把才華埋葬在昨天

閱讀本文需 28 分鐘
DeepSeek 工程師劉勝與在交付 V4.1 核心算子的長文中告別手寫算子時代,澄清並非宣洩失業焦慮,而是向「手寫編程」的手工業時代體面告別。
原文整理:華爾街見聞


Deepseek 工程師、北大未名超算隊前隊長劉勝與寫道,「人類在毀滅自己這件事情上,自古以來都表現得毫不猶豫。」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。但他澄清並非宣洩失業焦慮,而是向「手寫編程」的手工業時代體面告別。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》在海內外技術社區持續刷屏,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)的代碼交付。



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、二十秒寫完一份代碼,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『會寫高性能算子的人』漂移到了『能用 AI 更快地產出高性能算子的人』。」


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『編程』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後,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:


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 越來越會寫算子了


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、讀讀代碼、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性能、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、二十秒寫完一份代碼,而我不行;AI 能在模型深度、思考強度、工具調用量(和環境交互的頻率)、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性能上升的那一刻,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性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「會寫高性能算子的人」漂移到了「能用 AI 更快地產出高性能算子的人」。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件的理解,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 編寫滿分代碼,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,包括組織代碼的能力、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「理解從軟件到系統再到硬件的整套計算機系統」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能或 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、普惠的人工智能並將其開源,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《我不得不把才華埋葬在昨天》的補充說明


這次這篇文章火出圈了,微信公眾號這邊獲得了十幾萬的閱讀量,衝上了知乎熱榜第一,並在 X 上也引發了不小的討論。


這波爆火其實是挺出乎我意料的,只可惜,大家的關注點和我想表達的並非完全對齊。


我寫這篇文章本來的目的,並非是要表達對失業的焦慮,更不是想強調 DeepSeek 的開放普惠與 Anthropic 的不討喜,而是想和我過去手寫算子的那段時光說句再見。在 Agent 出現之前,大部分代碼都是我一個字一個字敲出來的,這看似枯燥的過程,對我來說反而是一種享受:我可以靜下心來,仔細思考大到模組組織、功能排布,小到代碼邏輯、變數命名的每個細節。我也享受絞盡腦汁研究算子的調度和優化方案,提高算子性能,最終打敗公認實現(比如 Flash Attention,NVIDIA 官方編寫的算子,甚至是某些之前公認的「不可能優化好」的任務,比如 token 級稀疏的 attention)的感覺——「我在發明了一種新技術、或者看到自己算子的性能上升的那一刻,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」。但是,現在這種快樂要被 AI 奪走了:為了生產效率和算子性能(現在的 AI 幹活兒比我快,以後的 AI 則是又快又好),我必須迎接新時代中的新事物,研究如何用 AI 更好地寫算子,在工作時間中再也沒機會享受靜靜地、慢慢地寫算子、調算子、優化算子的時光了。想必未來有朝一日,「手寫算子」甚至「編程」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。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。


我是一個很看重記憶和感動的價值的人,可奈何記憶會褪色,會被時光的細雪漸漸掩埋。之前還寫過另一篇文章聊了聊這事兒:2025 年終總結之二:記憶。因此,這篇文章其實是對我過去時光的一段總結與懷念。我希望藉這篇文章,將過往的那些手寫算子影像定格,以保存這份真切的記憶與真摯的感動,供十年、二十年之後的我來懷念。順帶藉著這篇文章,給予自己放下過去、拿起新工具、勇敢地走向新時代的勇氣。



↑ 一段我很喜歡的話,節選自公眾號評論區


但大家的理解似乎和我的原意出現了不小的偏差... 本來文章的最後兩節只是一些碎碎念:倒數第二節簡要提及了一些 AI 帶來的社會問題,但其實也沒有很仔細地去分析或回答;最後一節則是我個人前段時間的一些零碎思考,認為前沿智能還是應該「以一種開放、廉價的方式,供應給所有人」。但由於我並不是歷史學、社會學等人文學科的專家,這部分我也只是稍加探討並一帶而過(順便踩一腳我一直看不太慣的 A/),裡面關於共產主義與 2077 的辯論也不一定對。雖然裡面說的「我選擇 DeepSeek 的原因之一是不想讓世界變成 2077 那副模樣」以及「May all the beauty be blessed」兩句話是真的,這確實是我的理想,但這並不是本文的中心。這一段也僅代表個人觀點,不代表任何我所在的公司的立場。或許等我未來有朝一日把這個問題想清楚一些後,會再開一篇文章來寫一寫。


結果,這篇文章發出去之後,雖然確實有很多人和我關於舊日時光的懷念產生了共鳴,但大部分人都把聚光燈打在了最後一段上。知乎上排名最高的幾條回答寫得還行(說明知乎用戶的閱讀理解能力還是挺好的),但微信公眾號評論區中有大量人在探討 Anthropic 和 DeepSeek 關於開放智能的態度,小紅書上甚至已經有「DeepSeek 反擊 Anthropic」這種回答了...... 我很感慨某些學新聞學的的炒作能力,同時看了這些之後感覺很無奈... 大家還是多關注關注文章的主題吧。


回歸主題,AI 在未來不斷變強是肯定的:哪怕局限於當下的 Agent + Harness + 長上下文 + CoT 的範式,隨著數據質量、模型深度、上下文長度不斷繼續擴展(scale),AI 的能力也將穩步前進。更別提,後面還等著具身智能、RSI、以及一些我們尚未知曉的其他技術。我對未來的 AI 的能力是樂觀的,對於我在未來社會中的位置是相對樂觀的,但對於未來人們還能不能潛下心來認真做一件事情是悲觀的,對於我未來能不能長久地把一件事情同時作為工作和愛好,也是悲觀的。


但哪怕這樣,我還是要繼續堅持寫算子、以及不斷引入 AI Agent 寫算子。一是因為「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」(被別人淘汰不如自我進化);二是因為我還是希望我們(或者其他同樣秉持著開放共享理念的 AI 公司)能夠先於某些公司,做出最強大的智能,惠及所有人。我還是相信我原文中關於共產主義和 2077 的論調,也希望這個世界能盡量離 2077 那端遠一些。愛好興趣是一回事兒,理想信念則是另一回事兒了,因此我也將繼續在這個領域開拓下去。我在未來也會盡量嘗試重新對齊愛好、特長和時代需求的方向,嘗試在屬於 AI 的時代找到屬於自己的樂土。在不得不把才華埋葬在昨天後,我還有明天的光明可以追逐。在被這場世末的涼雨淋濕後,我仍會用回溫的心靈驅散陰霾,尋找越過黑夜後漸變的那一抹藍色 [1]。


[1] 化用了 COP 的《世末歌者》等歌曲的歌詞。


原文連結


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