DeepSeek工程师亲述：我的才华被埋葬了

一个刚为DeepSeek V4.1写完核心代码的年轻天才，亲手为自己热爱的工作举办葬礼。

9月14日，DeepSeek工程师刘胜与写下一篇长文——《我不得不把才华埋葬在昨天》。

图源：intlsy公众号

文章很快刷屏，冲上知乎热榜，还被翻译成多种语言传到海外。

刘胜与不是普通程序员。

他毕业于北大图灵班，曾任北大未名超算队队长。加入DeepSeek后，参与的也是最核心的底层工作。就在文章发布前不久，他刚刚交付DeepSeek V4.1的主Attention算子。

所谓算子，可以简单理解为大模型运行时的基础零件。算子写得越好，模型训练和推理的速度就越快。

图源：人工智能前线

但刘胜与判断，再过半年或一年，AI写算子的水平很可能追上甚至超过自己。

最残酷的地方也在这里。

他越努力优化算子，模型进步得就越快；模型越强，AI接手这份工作的时间也就越早。

他亲手造出了一台更强大的机器，也亲手加快了自己被机器取代的速度。

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岗位还在，工作变了

很多人看到这篇文章，第一反应是：连DeepSeek的核心工程师都要失业了？

刘胜与后来专门作出澄清：“我不至于失业，但必须要转业。”

未来，他大概率还是工程师，收入和饭碗可能也不会受到太大影响。

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变化的是工作本身。

以前，他要亲手阅读代码、设计调度方案、分析每一条指令，再花上一个下午反复测试和优化。

以后，这些工作可能由AI Agent完成。他要做的，是提出要求、分配任务、检查结果，再决定下一步往哪里优化。

按照他的说法，就是从一名手艺人，变成“机甲驾驶员”。

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生产效率当然提高了。

过去需要一个下午完成的工作，AI可能只需要几十秒。对企业来说，结果更快、成本更低，没有拒绝的理由。

但对具体的人来说，感受完全不同。

刘胜与把这种变化比作织毛衣。一个手艺人喜欢坐在窗边，一针一线织出复杂的花纹。后来，自动织袜机出现了，速度比人快，质量也不差。

手艺人并没有彻底失业。

凭借过去积累的经验，他依然最懂如何操作机器，也能判断成品好不好。只是那种亲手完成作品的乐趣，被机器的轰鸣声碾碎了。

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这可能才是AI对工作的第一轮冲击。

它未必马上消灭一个岗位，却会先改写岗位里的每一个动作。

文案依然叫文案，设计师依然叫设计师，程序员依然叫程序员。但原来需要亲手完成的工作，逐渐变成了提出要求、调用工具和验收结果。

职位名称没有变，职业的内核已经被换掉了。

更难的问题是，人才从哪来

顶尖工程师转型为AI的驾驶员，其实不算最糟糕的结果。

他们亲手写过代码、搭过系统、踩过无数坑。即使把执行交给AI，也知道什么结果能用，什么结果看似漂亮，实际上埋着大雷。

真正麻烦的是AI时代下，刚入学的学生，或者刚入职的工程师。

如果一个学生几分钟就能让AI写完过去需要八小时完成的作业，他还有多少动力亲自动手？

如果一个初级工程师一开始就把代码交给AI，他又如何学会系统设计、问题拆解和错误判断？

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AI可以迅速产出一份看起来不错的结果，却不会自动把背后的能力转移给使用者。

一个真正优秀的工程师，往往是在无数次调试、失败和返工中成长起来的。很多高级判断力，恰恰来自那些低效、枯燥，却无法跳过的练习。

这会给企业带来一个新的难题。

过去，初级员工从重复工作做起，一步步积累经验，最后成为能够独立判断的高级人才。现在，重复工作最先被AI接管，人才成长阶梯最下面的几级，也可能一起消失。

企业短期内得到了更高的效率，却可能在几年后发现，会使用AI的人越来越多，真正知道AI为什么做错的人却越来越少。

刘胜与的文章并没有表达要拒绝AI的意思。

相反，他仍会继续写算子，也会不断把AI Agent引入工作流程。因为技术变化不会因为个人留恋而停下来，拒绝工具，只会更早离开牌桌。

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但拥抱AI也不意味着把一切都交出去。

未来真正稀缺的人，可能既不是坚持纯手工的老匠人，也不是只会向AI下命令的操作员，而是那些亲手做过、理解原理，同时又能驾驭AI的人。

刘胜与埋葬的不是自己的才华，而是才华过去的使用方式。

对更多普通人来说，真正值得担心的也不仅仅是岗位会不会在明天消失，而是当机器接过越来越多工作之后，我们是否还保留着判断什么值得做、什么做得不对，以及谁该为结果负责的能力。

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