9月15日凌晨，一个刚给DeepSeek V4.1交付完核心算子的工程师，在个人平台发了篇长文，标题是《我不得不把才华埋葬在昨天》。
他叫刘胜与，2021级北大图灵班，当过北大未名超算队队长，代表学校打过SC23国际大学生超算竞赛，现在是DeepSeek机器学习系统方向的系统工程师。这回交付的是V4.1的主Attention算子，head dim 512的MQA attention。V4.1在高效推理上那截性能，是他这样的系统工程师一砖一瓦垒出来的。
他给自己下的结论很短：得转业了。
不是裁员，也不是被优化。他的原话是，AI成了算子大师。
先说他原来干的活是什么。这行要懂GPU微架构、内存层次结构，往下要钻到PTX汇编和SASS机器码，看流水线为什么停顿，再回来改代码。硬件的脾气是要用命去换的，同一个矩阵乘，换一种分块、换一种访存顺序，性能就能差出几倍。刘胜与2025年2月参与过FP8极致性能GEMM算子优化，2026年4月做过DeepEP V2的专家并行通信库重构，都是这类活。国产模型能在有限算力下把训练和推理成本压下来，靠的就是这批人。
而现在写这类算子的，越来越多的不是人。
Cursor和英伟达今年做过一次公开实验。一套多Agent系统，三周时间里自主优化了235个面向Blackwell B200的CUDA算子，几何平均提速38%，其中149个跑过原有基线，45个提速超过两倍。题目来自SOL-ExecBench，取材于124个生产环境里的开源模型，里面就有DeepSeek、Qwen、Gemma、Kimi各自的算子。AI优化的对象里，本来就包含着它们自己。OpenAI在推进自研芯片（代号「墨西哥辣椒」）的时候，也有报道说它调了Astra和Agent工具，直接参与算子生成和编译栈搭建。
刘胜与看这些数据的角度，比我们近得多。他写：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。
他往下推了一句更硬的判断：未来半年到一年，AI自主评估调度方案、自己设计并实现端到端极致算子的能力，大概率追平甚至超过顶级人类工程师。
这话从一个刚交完核心算子的人嘴里说出来，分量不一样。
真正值得琢磨的地方在后头。DeepSeek这些年最硬的本事，从来不是模型参数多大，是把成本抠到别人抠不动。训练贵、推理贵，它靠infra一层一层往下削。这条路的门槛很高，高在要有一大批肯钻汇编、懂硬件的人。算子优化一旦被Agent接管，这套本事就从少数团队的绝活变成人人可调的工序。
你越擅长挖护城河，你就越先知道这条河是怎么被填平的。
刘胜与说的转业，也不像我们想的那么悲壮。他说自己不是离开计算机系统这个领域，是换一个位置站。从逐行手写底层指令，退到给Agent下达指令、设定边界、评估方案，去做Agent的机甲驾驶员。饭碗保住了，手感丢了。他自己写得挺克制：我的手中多了些齿轮，但心中少了些节拍。
他还留了一句更不好听的话。一个工程能力很差的人，配上AI之后，产出屎山的效率可以是先前的数倍。
这句比被替代更扎人。AI抹平的是门槛，同时抹掉的还有区分度。以前写不出算子的人进不了这扇门，现在他能进来了，带着一堆跑得动、但没人敢接手维护的代码。
文末那句被引用得最多的，是他对替代的态度：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。
评论区有人自嘲，那我们岂不是49年入国军。也有人贴出自己的实测，说现在拿Codex做国产芯片的Attention算子开发，除了方案不能替他敲定，别的都能帮他完成，又快又好。
他为什么不走，他自己给了答案。留下是因为DeepSeek把强大、快速、普惠的AI开源做下去，或许能把世界从2077那端拉回来一些。
他自己给这件事划了个时间窗：半年到一年。这不是给同行打气的期限，是给自己留的观察期。真到那天，被拿走的可能不只是手写汇编的乐趣，还有DeepSeek这些年最顺手的那条省钱的路。
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