文 | 字母 AI
DeepSeek 算子工程师刘胜与写了一篇随笔，标题为《我不得不把才华埋葬在昨天》，主要讲他在 DeepSeek 工作期间的所思所想。
这篇文章在朋友圈大范围流传，如今已经 10 万 + 了。里面有一句话让我印象深刻。
" 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。"
文章的字里行间透露着一些凉意。
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，甚至终将超过刘胜与自己。
这是一个恶性循环，他越优秀，被取代得就越快。
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。
刘胜与是谁？
文章传开之后，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。
一个正在担心被 AI 取代的人，先被怀疑他的文字出自 AI 之手。这个小小的错位，几乎就是整件事的缩影。
文章作者刘胜与是 2021 级北京大学图灵班的学生，本科读的是信息与计算科学，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 ( MLSys ) 及算子 ( Kernel ) 设计与优化。，办公地在杭州。
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。
因此这份工作处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。
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，称再过半年到一年，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。
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 "
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（RSI）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。
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。所以在刘胜与看来，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先进的 AI，未来社会必然向游戏《赛博朋克 2077》中的社会结构那样发展。
在《赛博朋克 2077》这款游戏里，权力不在政府手里，而在荒坂这样的巨型公司手里：它们可以养着自己的军队，城市怎么运转，由这些企业说了算。
高性能的产品只服务于权贵阶层，绝大多数居民只能使用性能低劣的义体，居住在脏乱差的环境里，过着远不如现代社会的生活。
正是因为有荒坂这样的公司存在，更高的科技，反而让社会变得更糟糕。
阿莫迪一边写下 " 我们必须为前沿模型限速 "，一边推进着 Anthropic 的上市。根据外媒报道，Anthropic 公司最快将会在 10 月完成 IPO，估值可能超过 2 万亿美元。
届时，Anthropic 将成为人类历史上规模最大的 IPO。OpenAI 这边同样如此，奥特曼嘴上说不急，公司却在最近寻求超过 1.2 万亿美元融资，融资的目的是为了训练下一代模型。
在他看来，真正有资格喊减速的，是那些已经跑到最前面、把护城河挖好了的公司。而像是 DeepSeek 这样的追赶者，唯一能做的只有加速，哪怕加速的终点，是自己被取代。
所以 " 不得不加速 " 才是这个行业真实的运行逻辑，而 " 必须减速 "，只是说给监管和公众听的公关话术。
这套逻辑其实并不新鲜，它在博弈论里叫做囚徒困境。
它指的是当每个人都无法确认别人会不会停手时，先停手的那一个，往往输得最惨。
为什么 " 减速 "
9 月 14 日，洛杉矶的 All-In Summit 上，黄仁勋正在台上参加沙龙，讨论什么是超级智能（Superintelligence）。
就在这时，黄仁勋的手机忽然响了，来电之人正是特朗普。于是黄仁勋当着全场把电话调成了免提。
特朗普在电话里把阿莫迪的 AI 危险论、" 减速共识 " 定性为了一场 " 骗局 "，说机器人不会接管世界。
特朗普表示，数据中心是 " 未来 20 到 25 年的石油 "。就在当天，特朗普还在社交媒体上痛批了一顿阿莫迪，说他冒充 " 完美小天使 "。
黄仁勋在一旁附和：你说得对，我们不会让它（减速）发生。随后，当被问到 AI 是否会毁灭人类时，黄仁勋表示，这是 " 没有科学依据的结论 "。
由于 " 减速论 "，9 月 15 日当天费城半导体指数收跌 5.86%，30 只成分股全线收跌，创下当年 7 月 1 日以来的最大单日跌幅。
英伟达收跌 3.36%，一天之内市值蒸发约 1766 亿美元，AMD、英特尔、阿斯麦盘中跌幅均超过 6%，整条产业链单日蒸发的市值超过 5000 亿美元。
抛售还从美股蔓延到了亚洲和欧洲，韩国的存储大厂、日本的光通信公司跟着一路下挫。
市场的反应之所以这么大，是因为过去两年 AI 芯片的估值，全都建立在 Scaling Law 上。算力需求会随着模型性能的提升越来越大。一旦最前沿的几家实验室公开说要放慢，这条假设也就不成立了。
相反，做网络安全的公司股价却集体大涨，CrowdStrike、Palo Alto Networks 一天之内涨超 10%。
" 减速论 " 并没有让钱离开 AI，它只是从一个口袋，挪进了另一个口袋。
不仅如此，亚马逊、微软、Alphabet、Meta 四家云厂商，2026 年的资本开支合计在 6000 亿美元以上，绝大部分投向 AI 数据中心和 GPU。
按高盛的测算，美国数据中心的用电需求，会从 2025 年占夏季用电峰值的 4.1%，在 2027 年上升到 8.5%，接近翻倍。为了接住这些负荷，美国电网正进入一轮空前的投资周期。
这些钱和设备一旦落地，就不是谁在台上说一句 " 慢一点 " 能收回来的。
而且某种程度上，刘胜与和特朗普达成了共识，算力就是权力。谁掌握了最强的算力，谁就能训出最强的模型。最强的模型，必然会定义行业标准、收割用户、影响监管。
就像 Claude 最早通过编程、数学和 Agent 能力在行业立住脚，因此影响了所有大模型的发展方向。
无论是对于国家、企业还是个人，减速就等于主动交出竞争力。
指望任何一方先松手，几乎是不现实的。
最后，刘胜与补充道，" 我写这篇文章本来的目的，并非要表达对失业的焦虑，更不是想强调 DeepSeek 的开放普惠与 Anthropic 的不讨喜，而是想和我过去手写算子的那段时光说句再见。"
