从北大图灵班到DeepSeek，顶尖AI工程师也担心要“转业”

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作者｜常博硕

“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。”

过去几天，大家突然开始讨论要不要让AI“慢一点”。

9月12日，Anthropic CEO Dario Amodei发表长文《We Must Pace the Frontier》，呼吁AI公司放慢前沿模型能力提升的速度。他提出让第三方安全评估机构进入AI公司、建立行业安全标准，并推动国际协调。

随后，OpenAI CEO山姆·奥特曼、马斯克等人也公开表达了对放慢AI发展速度的支持。

有人开始担心AI跑得太快，也有人担心如果AI越来越擅长我最擅长的事情，我还应该做什么？

几天前，DeepSeek发布V4.1模型，DeepSeek机器学习系统（MLSys）工程师刘胜与交付了该模型的主Attention算子，这是一个直接关系到模型推理效率的底层组件。

写算子是刘胜与的专业领域，也是他真正喜欢的事情。但在成果交付之后，他开始认真思考另一个问题：也许再过半年或者一年，AI写出的算子，就会和他一样好，甚至超过他。

他带着自己的思考与对行业的观察，写下了一篇文章，标题是《我不得不把才华埋葬在昨天》。

“算子仙人”是谁？

刘胜与跟DeepSeek中的很多工程师一样，有一份典型的“天才少年”剧本。

北京大学信息科学技术学院图灵班出身，曾任未名超算队队长，本科时期便在OSDI等顶级会议上发表大模型服务系统DistServe的研究，参与过swiftLLM等重量级开源项目。

2025年4月加入DeepSeek后，他更是化身“算子仙人”，深度参与了DeepGEMM、DeepEP等核心算子库的优化，将DeepSeek的推理效率推向极限。其个人主页显示，他目前在DeepSeek负责MLSys以及Kernel设计与优化。

在DeepSeek V4.1发布前，他刚刚完成主Attention算子的开发。准确来说，是head dim=512的MQA Attention部分。刘胜与后来也专门解释，主Attention并不包含用于选择top-k重要token的indexer，后者由其他同事及其AI Agent完成。

对于这项工作，他显然是自豪的。这是自己长期积累的专业能力，最终真正进入了一个前沿大模型。

在大模型世界里，模型架构决定要计算什么，算子更像是把这些计算真正落到GPU上的底层零件。同样一个计算任务，不同的写法可能意味着完全不同的速度和资源消耗。

算子工程师要做的事情，就是在GPU的指令、内存、并行计算等极其细微的地方，一遍遍寻找性能的极限。

可就在这份工作交付之后，他开始思考另一件事：自己正在亲手加速一个最终可能替代自己的东西。

他在文章里说，过去一年，AI在算子设计上的能力已经发生了巨大的变化。最开始，它只能帮工程师查文档、读代码、找Bug；后来，它能够阅读CUDA、PTX、SASS代码，可以通过专业工具分析每条指令的停顿时间，并进一步参与算子优化。

再往后，它甚至可能自己设计算子调度方案，比较不同方案的性能，再把它们实现出来、测试、继续优化。AI开始进入他的专业腹地。而且速度快得令人没有多少准备时间。

刘胜与预计，再过半年到一年，AI写算子的水平大概率就能达到自己，甚至超过自己。他把算子写得越好，模型训练和推理就越快；模型进步得越快，AI自己学会写算子的时间就越早。

过去，人们害怕机器，是因为机器会夺走工作。但现在，至少对于一部分AI工程师而言，情况变得更复杂了，因为替代他们的机器是他们自己造出来的，而他们每天的工作，又在帮助这台机器变得更强。

“我的手中多了些齿轮，但心中少了些节拍”

他说：“人类在毁灭自己这件事情上，自古以来都表现得毫不犹豫。”他也不例外。即使正在亲手加速一项最终可能替代自己部分工作的技术，他也无法停止手中的工作。

写算子对刘胜与来说像打游戏一样，自己写的算子每一次性能的提升都能为他带来极大的快感。但除此之外，让他不得不加入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。”

AI带走的是什么呢？工作吗？其实，刘胜与并不担心失业。他非常自信，无论未来如何变化，他凭借着自己的眼界、判断力、主观能动性与智力，都还能够留在时代的牌桌上，他只是担心，自己必须要放弃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”。

“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。”

他真正需要告别的，是自己已经深耕多年的“手写算子”时代和思考带来的“心流”。工业时代，即使再热爱织布的人，也不得不变成齿轮，尽管价值仍在，但工作性质与内在满足感已截然不同。

就像标枪曾经是狩猎工具，后来变成体育项目；手写代码未来也可能从一种生产方式，变成一种娱乐。你依然可以写、可以优化、可以享受，只是社会已经不允许你靠这个谋生。

刘胜与文章的最后，写了一个更宏观一些的问题。如果AI最终成为一种极其强大的生产力，那么它究竟会把人类带向哪里？

一种可能是生产力被彻底释放。过去需要大量人的工作，被AI和机器人承担，人类获得更多自由。

另一种可能则是他所担心的“赛博朋克2077”：少数科技公司掌握最强大的AI和计算资源，大部分人只能使用能力有限的AI。于是，AI不再只是生产工具，而成为一种新的资源壁垒。拥有最强AI的人拥有更强的生产力，更强的生产力带来更多资源，更多资源又可以买到更强的AI，最终形成一个不断自我强化的循环。

AI究竟是把阶层之间的墙推倒，还是把墙砌得更高？刘胜与没有给出确定答案。

他甚至专门发了补充说明，自己并不是历史学或社会学专家，对文章最后关于未来社会的讨论，也只是个人思考。

但有一点，他的答案非常明确：他希望最前沿的智能能够以开放、廉价的方式被更多人使用。这也是他选择继续留在DeepSeek的个人原因之一。

在这个9月，巨头们开始讨论踩下刹车，但大部分人仍然在加速AI进程。AI的研发本身就是一场囚徒困境，就像Anthropic自己表示的那样，他们不会独自暂停，必须是有条件的集体行动。这也是时代下每一个小齿轮不得不加入这场军备竞赛的原因，谁先单方面暂停，谁就交出市场份额。

没有人知道这场加速最终会把人类带到哪里，但幸运的是，人们第一次需要告别的不是一个失败的昨天，而是一个自己做得非常好的昨天。

运营编辑 | 曹倩 审核｜孟莎莎