DeepSeek工程师谈被AI取代：减速是追赶者的自杀

DeepSeek 算子工程师刘胜与的一篇个人随笔《我不得不把才华埋葬在昨天》，近期在科技圈引发广泛共鸣。作为站在大模型底层系统工程一线的研发者，他用克制而清醒的笔触，道出了技术加速时代工程师所面临的深层悖论：“我当然希望自己不要被革命，但如果非被革命不可，我希望革我自己命的人是我自己。”

他在 DeepSeek 写下的每一行代码，都在让模型运行得更快、效率更高；而模型能力的跃迁，又在加速赋予 AI 自主编写底层算子的能力。越优秀，被自身产物取代的速度就越快。然而，面对欧美领跑厂商近期热议的“AI 减速共识”，刘胜与却给出了坚决的反驳：减速是领跑者的保护伞，却是追赶者的自杀。

谁在用双手加速自身的被替代？

刘胜与毕业于北京大学图灵班，曾任北大未名超算队队长，长期深耕 Transformer 底层架构、CUDA 编程与大模型推理系统，曾参与开源大模型服务系统 DistServe 及轻量级推理引擎 swiftLLM。加入 DeepSeek 后，他专注于机器学习系统（MLSys）与算子（Kernel）优化，深度参与了 DeepGEMM 算子库的 FP8 GEMM 优化，并主导交付了 DeepSeek V4.1 Flash 的核心 Attention 算子。

在底层系统工程中，算子直接决定硬件指令的流水线效率与访存开销。一段关键 Attention 算子的性能差异，往往直接影响大模型在线推理的吐字速度。然而刘胜与观察到，仅仅一年时间，AI 已经从只能辅助查阅文档、寻找代码 Bug，进化到能够独立阅读 CUDA、PTX 汇编与 SASS 机器码，甚至自主分析硬件指令停顿并完成算子级性能调优。

据他预判，未来半年到一年内，AI 编写算子的水准大概率会比肩甚至超越顶尖人类工程师。这意味着人类系统工程师的角色将发生彻底重构——从亲手编写底层逻辑的“工匠”，转变为调度 AI 智能体的“机甲驾驶员”。面对这一趋势，他没有选择保守或放缓研发节奏，而是坚持将算子极致优化到底。这不仅是工程职业素养，更是一种没有退路的清醒选择。

戳破巨头“减速共识”的公关外衣

就在不久前，Anthropic 首席执行官阿莫迪（Dario Amodei）发文呼吁全行业放慢前沿模型研发脚步，理由是递归自我改进（RSI）可能带来失控风险。这一观点迅速获得了马斯克、OpenAI 首席执行官阿尔特曼以及谷歌 DeepMind 负责人哈萨比斯等领跑者的呼应。

然而，这场罕见的“共识”随即在技术社区招致质疑。各家企业表面呼吁克制，暗地里却谁也没有减速：Anthropic 正在推进超大规模上市进程，OpenAI 则在寻求数万亿美元级融资以训练下一代前沿架构。

刘胜与直言，在全球技术军备竞赛中，要求全行业减速纯属博弈论中的囚徒困境。真正有动力呼吁减速的，是已经建立起技术护城河的先发巨头。若少数闭源科技寡头长期垄断前沿智能体系，技术发展极可能滑向权贵垄断的极端模式。对于追赶者而言，唯一的破局方式是通过开源与极致工程把智能成本打下来，用普惠打破垄断。

算力博弈背后的现实引力

所谓的减速论调不仅难以落地，更在资本市场与地缘政经层面引发了剧烈反弹。在公开活动中，英伟达首席执行官黄仁勋便直言 AI 毁灭人类缺乏科学依据。受巨头减速言论引发的预期扰动，费城半导体指数一度创下阶段性最大单日跌幅，产业链巨幅震荡再次印证：当前的算力与半导体估值，完全依托于模型 Scaling Law 的持续演进。

与空泛的伦理呼吁相比，真实的商业世界正在加速下注。亚马逊、微软、Alphabet、Meta 等超大规模云厂商在 AI 数据中心和基础设施上的资本支出持续攀升，能源与电网改造周期已全面铺开。算力即是权力，谁拥有更高效的算力与模型，谁就能掌控行业技术规范与生态主导权。

正如刘胜与所言，这场自我革命不是为了宣泄焦虑，也不是简单地站队开源与闭源。当技术的轰鸣终将碾过传统代码手艺的温存，工程师所能选择的最佳姿态，便是在亲手开启的未来面前坦然作别，并在全新的协同范式中继续前行。