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。
01
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。
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。
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。”
02
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。
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。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。
03
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。”
