编者摘要：DeepSeek核心Kernel工程师刘胜与发文坦言，自己正在亲手推动AI淘汰自身深耕多年的核心手艺。他深耕模型底层Kernel设计与优化，DeepSeek V4.1核心注意力算子均出自其手。但仅一年时间，AI已突破基础代码辅助能力，可独立读懂CUDA、GPU汇编指令，精准定位性能卡顿问题并自主优化Kernel。他预判，半年至一年内，AI生成的Kernel性能将超越顶尖人类工程师。相较于失业焦虑，他更感慨深耕多年的手工优化手艺将彻底贬值，未来从业者将从“亲手写代码”转型为“AI智能体驾驶员”，负责管控、校验AI产出。同时他提出AI发展的两极未来：一是AI普惠全民，释放全社会生产力；二是科技巨头垄断顶尖AI，固化阶层壁垒。正因不相信海外大厂会开放前沿AI技术，他选择深耕DeepSeek，坚持做强开源AI，试图规避赛博朋克式的垄断未来。
5个关键问题问与答
1. 被AI淘汰的是什么工作？并非算力工程师岗位，而是人工精细化打磨Kernel、手动优化GPU指令、逐点压榨模型性能的传统手艺。
2. 从业者未来会变成什么样？不会失业，职业角色彻底转型，从亲手编码优化，变为制定优化规则、校验AI成果、排查AI盲区、管控AI迭代的Agent驾驶员。
3. 为什么AI能快速替代Kernel硬核工作？Kernel优化有明确性能评判标准、固定迭代逻辑，可自动化测试复盘，是最容易被AI标准化、迭代优化的硬核技术领域。
4. AI发展的两种终极结局是什么？一是普惠共产模式：顶尖AI成为公共基础设施，全民低成本使用；二是垄断赛博模式：巨头掌控顶级AI，形成资源与AI双向绑定的阶层固化。
5. 作者坚守DeepSeek的核心初衷？他认为海外头部企业不会无偿开放前沿AI能力，因此选择深耕开源，推动强AI普惠，反向制衡科技垄断，规避极端分化的未来。
附录一：刘胜：《我不得不把才华埋葬在昨天》
这篇文章之所以刷屏，核心在于它不是旁观者的 AI 悲观预言，而是底层算力基建工程师的第一人称悖论：亲手打造替代自己的工具36氪。 刘胜与（interestingLSY）是北大图灵班，DeepSeek MLSys 团队，DeepSeek V4.1 Main Attention Kernel 的作者，DeepGEMM 核心贡献者，做 GPU CUDA 算子、指令级性能压榨，是大模型最底层的 “地基工程师”interestin...。
一、技术层面：Kernel 工程师的手艺正在被 Agent 吃掉
过去一年 AI 能力跃迁：
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旧阶段：AI 只能查文档、找 bug，读高层代码； -
现在：AI 能看懂 CUDA、PTX、SASS（GPU 汇编），调用 Nsight Compute 等性能分析工具，定位指令 stall、访存冲突，自动迭代、调优算子； -
他的判断：半年～1 年内，AI 产出 kernel 的性能会追上甚至超过顶尖人类算子工程师。
不是失业恐惧，而是手艺的消亡。 原来的工作乐趣：一个人坐一下午，手工调度 block/warp，一点点压榨 HBM 带宽、计算流水线，像速通玩家刷新性能纪录，这是属于他的创作快感。 未来工作形态：Agent 驾驶员。 人不再手写 kernel，而是写评估脚本、设定约束、评审 AI 生成的算子、排查 AI 容易踩的隐性坑。 人还在岗，甚至产出更高；但那套打磨多年、引以为傲的底层手工优化技艺，不再是核心生产力。手艺留在昨天，人转型做 AI 的校验者、调度者。
这里有一个很关键的深层提醒：如果下一代工程师跳过底层训练，直接调用 Agent 写算子，会失去判断 AI 输出对错、定位 AI 优化盲区的能力，变成盲人骑瞎马。底层功底不会完全作废，但用途彻底变了。
二、社会层面：AI 发展的两条分叉路
他提出二元未来：
- 共产主义方向
AI 极大释放生产力，最强模型变成普惠基础设施，所有人低成本使用，物质生产门槛大幅下降； - 赛博朋克 2077 方向
少数巨头垄断最强前沿 AI，形成闭环阶层壁垒：
想要获取更多资源，你必须拥有最强 AI；想要拿到最强 AI，你又必须拥有足够资源。 阶层流动锁死，普通人只能使用阉割版弱模型。
他直言不信任 OpenAI、Anthropic 会主动把最前沿 AGI 低成本开放。原文有一个极具争议的类比：如果 Anthropic 独家掌握 AGI，危险程度不亚于希特勒先拿到原子弹。
这就是他留在 DeepSeek 的理由：把强 AI 做出来、开源，至少把世界往赛博朋克的反方向拽一把。 他的选择不是停止研发、抵制 AI，而是继续加速推进这套会淘汰自己手艺的技术；希望在 AI 真正强大的那天，它不属于少数公司私产。
三、这篇文章最震撼的内核：自我革命的悖论
如果非被革命不可，我希望革我命的是我自己。
普通的 AI 焦虑，是担心别人造出来的 AI 抢自己饭碗； 而刘胜与是自己亲手参与建造那个会淘汰自己专业手艺的系统。 这是 MLSys、底层算子领域正在发生的真实变革：Kernel 优化这个高度依赖 GPU 硬件知识、汇编、性能直觉的专精岗位，正在成为第一批被 Agent 接管的硬核工程领域。
延伸思考
- 哪些岗位会重复这个路径？
不只是 CUDA 算子。凡是有明确评估指标、可以自动化测试、可以反复迭代优化的工程工作：编译器 Pass、硬件 RTL、数据库查询优化器，都可能走上同样的路：人类从 “亲手实现” 转向 “指挥 Agent + 验收”。 - 手艺消失≠人消失，但价值定义变了
手工写 kernel 的价值衰减；但定义目标、构建评测体系、识别边界缺陷、理解硬件底层原理的价值上升。未来专家的核心能力，变成约束、校验、引导 AI，而不是亲自完成重复精细的底层优化。 - 开源能不能打破赛博朋克的结局？
这也是文章最大的争议点：开源权重≠开源算力，就算模型权重公开，跑最强模型依然需要巨额 GPU 集群。开源可以降低门槛，但很难完全抹平算力资源带来的鸿沟。