“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。”
这句话出自DeepSeek算子工程师刘胜与的一篇随笔，标题叫《我不得不把才华埋葬在昨天》。文章在朋友圈大范围流传，如今已经10万+。
字里行间透着凉意。作为DeepSeek的一员，他亲手写下的每一行代码，都在让模型跑得更快、变得更强；而模型跑得越快、变得越强，AI写算子的能力就越强，甚至终将超过他自己。
这是一个恶性循环——他越优秀，被取代得就越快。
一个正在担心被AI取代的人，先被怀疑文字出自AI之手
文章传开后，评论区有人留言，问这篇东西到底是用什么提示词写出来的。刘胜与回答：是他亲手写的。
这个小小的错位，几乎就是整件事的缩影。
刘胜与是2021级北京大学图灵班的学生，本科读信息与计算科学，在校期间担任北大未名超算队队长，代表学校出征过SC23国际大学生超算竞赛。
2025年4月，他加入DeepSeek，负责机器学习系统及算子设计与优化，办公地在杭州。
更早的本科阶段，他就已经学习过Transformer的底层架构与CUDA编程，参与过大模型推理框架的研发。代表工作包括与北大、UCSD合作的大模型服务系统DistServe，以及他自己开源的轻量级推理引擎swiftLLM。
算子是什么，为什么它决定你等它出字要等多久
在大模型的研发体系里，算法工程师主要负责设计网络结构，系统工程师则负责让它在芯片上高效运行。
这份工作主要是处理硬件层面的问题，比如GPU的微架构、显存的层次结构，从CUDA一直往下到PTX汇编和SASS机器码，找出指令在流水线里停顿的原因，再回来改代码。
实际上，哪怕是同样一个矩阵乘，换一种分块方式或访存顺序，性能就会差出好几倍。
2025年2月，刘胜与参与过DeepSeek DeepGEMM算子库的FP8 GEMM优化。就在几天前发布的DeepSeek V4.1 Flash中，刘胜与交付了DeepSeek V4.1的主Attention算子。
这是一个head dim为512的MQA attention，DeepSeek V4.1 Flash之所以推理速度这么快，很大一部分原因就来自于这个算子。
算子这个概念虽然有些陌生，不过可以把它理解成模型里的一段计算。模型上线后生成回答，就是把很多段这样的计算依次跑一遍，Attention是其中最重要的一段。
这段算得快不快，直接决定你等它出字要等多久。
这个算子本身，也是刘胜与这篇文章的由头。
一年之间，AI从查文档到独立优化算子
刘胜与在文章中写到，一年前，AI还只能帮他查查文档、读读代码、找找bug。
一年之后，AI已经能够独立阅读CUDA、PTX和SASS，用专业工具分析每条指令的停顿时间，然后仅凭AI自己，就能把算子优化好。
基于此，他给出了一个具体的判断：再过半年到一年，AI写的算子大概率会和他写得一样好，甚至超过他。
到那个时候，AI还能在模型深度、思考强度、工具调用量、并行度上继续往上走，也就意味着AI能让DeepSeek的模型推理速度更快、效率更高。
但这篇文章本身的定调却是焦虑和悲观。因为刘胜与预判，那时候AI将超过他，虽然他不至于因此失业，可是必须要考虑换个行业了。
面对自己被替代，刘胜与既没有否认，也没有恐慌，更没有站上道德高地。他像一个刚跑完测试的工程师，把结果平静地报了出来。
“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。”刘胜与写到。
从亲手写算子，到当Agent的“机甲驾驶员”
刘胜与所谓的“转业”，并非是完全换个新行业，而是指从亲手写算子，变成指挥Agent来写算子。刘胜与将其描述为Agent的“机甲驾驶员”。
他在文章里打了一个比方：你精通织毛衣，十里八乡的富人都来请你织，你也享受临窗听雨、引针穿线、慢度光阴的意趣；直到有一天，有人发明了一台织得更快也更好的机器，你不得不也去用它。手艺还在，那份安静的心境，却被机器的轰鸣碾碎了。
写算子之于他，就是那件毛衣。
刘胜与说他完全可以摆烂，可以下绊子，可以让模型慢一点、让那一天晚一点到来。
但他没有这样做。相反，刘胜与会继续把算子做到最好。这种“自己革自己的命”，表面上是一种体面，往深处看，是一种没有退路的清醒。既然拦不住，那就亲手实现。
因此，他写下了对未来的告别：“我不得不把才华埋葬在昨天。”
当一个身处金字塔尖的人，都只能这样收场，AI或许真的发展得太快了。
不过刘胜与在后来的补充中这样写道：“我对未来的AI的能力是乐观的，对于我在未来社会中的位置是相对乐观的，但对于未来人们还能不能潜下心来认真做一件事情是悲观的，对于我未来能不能长久地把一件事情同时作为工作和爱好，也是悲观的。”
怼翻“减速共识”：减速对领跑者是保护，对追赶者是自杀
9月12日，Anthropic的阿莫迪发表了一篇长文，核心意思只有一句：前沿模型的能力涨得太快，行业需要放慢脚步。
阿莫迪给出的理由就是递归自我改进加速了AI的发展，并以7月一次模型突破受限环境、进入开源平台Hugging Face的事件作为佐证。
文章发出几个小时，罕见的共识出现了。马斯克转发说，达里奥是对的。奥特曼回应说，我同意达里奥，我们得把握好发展的节奏。就连谷歌DeepMind的哈萨比斯也站了出来，说这篇文章指明了正确的方向。
几家平日里打得最凶的对手，忽然在“慢一点”这件事上走到了一起。阿莫迪本人也很清楚这套构想难在哪里——他直言，全球联合减速最棘手的现实困境，恰恰是“谁来先减速”。
这套说法并非没有争议。技术社区都在“吐槽”这样一个问题：最先喊减速的，为什么是这几家跑得最快的公司？
有人说是为了争夺监管的话语权，有人说是增长撞上了天花板，也有人愿意相信，它们是真的看见了什么不方便说出口的东西。
动机成谜，倒也不必急着替谁解释。不过喊完减速之后，没有一家真的把脚从油门上挪开。
刘胜与也在文章中谈到了这个问题。在他看来，这根本不是一个愿不愿意的问题。在一场所有人都往里冲的军备竞赛里，减速不是一种选择，而是自杀。
文章结尾，他直接点了Anthropic的名字，说如果Anthropic永远掌握着这个世界上最强的模型，那么它当然可以谈减速。
可即便自己即将因为AI而丢掉饭碗，刘胜与却依然在文章中狠狠怼了一把阿莫迪、奥特曼他们的“减速共识”。
减速对领跑者是保护，对追赶者是自杀。
在这看似矛盾的论调背后，是刘胜与个人理想和公司商业模式的完美重合。
在他的构想里，未来社会要么走向生产力极大解放的一端，要么滑向少数科技公司控制一切的赛博朋克2077，而开源普惠的AI，是把世界从2077那端拉回来的唯一一根绳子。
恰好的是，开源普惠是DeepSeek的立根之本。用开源打闭源，用普惠打垄断。
刘胜与说他分不清哪个是真正的驱动力，也没必要分。一切皆是理想之下的自我革命。
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