这两天，一篇三千多字的文章在技术圈刷了屏。
标题很文艺——《我不得不把才华埋葬在昨天》。
作者是 DeepSeek 的机器学习系统工程师刘胜与。这篇文章 9 月 14 日凌晨发在他自己的公众号上，当天就冲上知乎热榜第一，公众号阅读量突破 10 万，随后被翻译成多语言在海外传播。
一个工程师写的工作感悟，为什么能引出这么大的共鸣？因为他写了一件很多人都隐约感觉到、但没人说破的事。

他到底写了什么
先说身份。刘胜与是北京大学 2021 级信息科学技术学院的学生，曾任北大超算队队长，2025 年加入 DeepSeek，在杭州做机器学习系统和算子设计与优化。
而 DeepSeek V4.1 的主 Attention 算子，是他写的。
这里插一句背景：算子（kernel）是大模型跑在 GPU 上的最小性能单位——训练快不快、推理贵不贵、每秒能吐多少字，很大程度就看这一层层内核调得好不好。它属于 AI 工业里最硬核的手艺活之一。
文章最有分量的，是他给出的"一年对比"。
仅仅一年时间，AI 在他工作里的角色，从"一个只能帮他查文档、读代码、找 bug 的小助手"，变成了"能独立阅读 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"。
他拿自己和 AI 做了一组对照：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，而他不行的；AI 能在模型深度、思考强度、工具调用量、并行度上不断提升，而他不能。
于是有了那句最扎心的话——
"我不至于会'失业'，但必须要'转业'。"



最扎心的不是被取代，是那个"悖论"
文章里有个自我剖析，很多人看完沉默了。
作为算子工程师，他写的算子越高效，模型的训练和推理速度就越快，AI 进化就越快，最终淘汰他自己的速度也就越快。
明明知道是这个结果，为什么还全力去做？
他给了两个答案。一个是热爱——写算子对他来说像打游戏，看到性能上升那一刻的激动，"不亚于游戏速通玩家打破自己过往的记录"。另一个更冷：哪怕自己就此摆烂，别的团队也会照常前进，最后照样被淘汰。
所以他说了一句被大量转发的话：
"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。"
他还打了个比方：你精通织毛衣，十里八乡的富人都来找你；你也享受临窗听雨、引针穿线、慢度光阴的意趣。可有一天，有人发明了自动织毛衣机——你不得不也去用它，因为你清楚，同行靠这台机器就能轻松达到你的水平。"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。"



标题里的"回应"，其实不是公司出来的
很多标题写的是"回应称不代表公司立场"，容易让人以为这是 DeepSeek 公司的表态。这里得说清楚——并不是。
9 月 15 日晚，刘胜与本人在自己的公众号发布了《补充说明》，讲了三点：
第一，写那篇文章的初衷并不是要表达对失业的焦虑，也不是想强调哪家公司的路线好坏；
第二，他真正想做的，是和过去那段手写算子的时光说一句再见；
第三，文章倒数第二段涉及开源与闭源路线的那部分观点，仅代表他个人，不代表他所任职公司的立场。
说白了，这是一位作者对自己文章的补充说明，不是企业层面的声明。把个人感悟读成公司态度，恰恰是他这篇补充说明想拦住的事。
他还提到，未来"手写算子"甚至"编程"这件事，可能会变成一种娱乐活动而不是生产活动——就像现在几乎没人用标枪打猎，而是把它当成一项竞技运动。同时他表示，自己后续还是会继续写算子，并且不断引入 AI Agent 一起做。
这件事，离普通人有多远
文章能火，不只是因为写得好，更因为它戳中了一种普遍的体感。
有分析者总结过一个规律：被 AI 追得最紧的，往往不是最简单的工作，而是反馈信号最干净的工作。因为 AI 自主干活最大的瓶颈是"我做得对不对"的即时判断——写小说好坏没有计时器，做战略对错要等三年；而在算子的世界里，正确性有测试、快慢有计时器，分数精确到纳秒，可复现、无争议。
换句话说，当一个行业能给出精确、即时的打分，它往往会被排在最前面。这跟难度高低关系不大。
当然，也要说句公道话：AI 在算子这类任务上确实进步飞快，但"一次性生成能用"和"反复打磨到能打"是两回事，行业的真实分界线仍然在那里。刘胜与的提醒，更像是一个提前量，而不是一份判决书。
最后说点实际的。
刘胜与给出的应对，其实就藏在文章和补充说明里：
一是从"我会做"转向"我会验"。他自己就是从"亲手写算子"转向"驾驶 Agent 写算子"——定目标、给约束、验收结果。这也是他说的"转业"方向。
二是把诀窍沉淀下来。技术会过时，但能被反复引用的文档、教程和开源项目活得久。手艺换个形式，还是手艺。
三是给热爱留一个不产出的角落。这话也是他的——一个习惯了把一切调度到最优的人，最后舍不得的，是那点不产出的清欢。
失业是经济问题，转业是存在问题。饭碗保得住、热爱保不住，这可能才是这波 AI 浪潮里最需要提前想清楚的一件事。
那么问题来了：如果有一天，你最擅长的那件事 AI 也能干得不错，你会怎么选？评论区聊聊。