前幾天，DeepSeek v4.1 發布了，把小模型的能力水準又往上推進了一個等級。
AI 的發展速度遠遠超過所有人的預期。從那個只會牙牙學語地聊天、上下文長度只有幾千 token 的初版 ChatGPT，到具備推理能力的 OpenAI o1、DeepSeek R1 與 Kimi K1.5 Thinking，不過短短兩年；從推理模型到如今能在各種 harness 工具中流暢執行指令、完成複雜任務的智慧代理，也不過一年半。很難想像，倘若再等上一年、兩年、三年，那時的 AI 會變成什麼模樣、會有多強大，會不會已經具備自我進化的能力，並深度滲透進具身智慧等領域。
AI 越來越會寫算子了
AI 在我所從事的算子設計、編寫這個領域同樣進步神速。短短一年之內，它已經從一個只能幫我查查文件、讀讀程式碼、找找 bug 的小助手，蛻變成一位能獨立閱讀 CUDA、PTX 與 SASS 程式碼、透過專業工具分析每條指令的停頓時間，進而獨立最佳化算子的算子大師。相信不久之後，它也能擁有自行設計算子排程、評估不同排程方案效能、並將其實作與最佳化的能力。
我當然為 DeepSeek v4.1 的成功感到驕傲——畢竟它的主 Attention 算子都是我寫的 [1]，它的優秀正是對我算子的一份肯定。但是，時代的巨輪滾滾向前，技術的發展無人能擋。我很清楚，再過半年或一年，AI 寫的算子大概率就會和我寫得一樣好，甚至把我超越。AI 能一秒思考 300 個 token、半秒敲出一行指令、二十秒寫完一份程式碼，而我不行；AI 能在模型深度、思考強度、工具呼叫量（與環境互動的頻率），甚至平行度等方面不斷提升，而我不能。
人類在毀滅自己這件事上，自古以來都表現得毫不猶豫。為什麼在明知「我算子寫得越好，我們的新模型訓練、推論速度就會越快，模型能力進步就會更快，我就會更早被取代」的情況下，我仍然選擇盡力最佳化算子呢？一方面確實是因為寫算子對我來說就像玩遊戲一樣，能帶給我極大的快感。當我發明了一項新技術，或者看到自己算子的效能往上跳的那一刻，心中的激動程度不亞於速通玩家打破自己過往的紀錄。同時，當看到自己的算子效能遠超原廠官方算子時，我心裡也會萌生極大的自豪感。但除此之外，更重要的原因是：哪怕我就此「擺爛」，甚至故意下絆子耽誤模型訓練，其他家的模型也會照常發展，最終照樣把我殺得片甲不留。「我當然希望自己不要被革命，但如果非被革命不可，我希望革我命的人是我自己。」在大家都這麼執著於毀滅自己的時候，我也不得不加入這場殘酷的軍備競賽。
那我呢
等到 AI 寫算子的水準真的高於我的那一天，屆時的我會怎麼樣呢？
我的判斷是：我不至於會「失業」，但必須要「轉業」。我的飯碗尚且保得住，但這可能導致我再也沒機會從事那份我曾熱愛過的工作。
我曾經對時代的變化與我個人在未來的處境做過一個判斷：由於時代變化真的太快（上文的 AI 發展就是很好的例子），我完全無法預知五年、十年後會發生什麼，但無論如何，我相信憑著自己的眼界、判斷力、主觀能動性與智力，能留在時代的牌桌上，並重新站上時代的浪頭。不過，這個判斷只能保證我不會「失業」，而無法保證我不需要「轉業」；倒不如說，這個判斷鼓勵我透過轉業來避免失業。
那轉業代表什麼呢？它代表我需要放棄我深耕已久、充滿熱愛的算子設計、編寫、最佳化領域，轉而去做 Agent 的「機甲駕駛員」。在此之前，我的興趣、我所擅長的，以及產業界所需要的，三者基本上是對齊的；而現在，AI 讓我擅長的事情變成它更擅長的事，也讓產業界的需求從「會寫高效能算子的人」漂移到「能用 AI 更快產出高效能算子的人」。為了適應產業界的需求，我勢必得放棄先前那個我熱愛的方向，轉向一個未知的新方向。我相信自己能憑著對工程學、上層模型需求與底層硬體的理解，繼續高品質、高效率地產出算子；我也知道我可能會熱愛這個新方向（也可能不會），但被奪走熱愛的滋味，確實不太好受。那份坐在位子上靜心寫上一整個下午算子的清歡，很可能會在這個夏天成為絕響。我不得不把才華埋葬在昨天，去做一位機甲駕駛員。我的手中多了些齒輪，但心中少了些節拍。
可以打個形象的比方：你精通織毛衣的技術，尤其擅長各種圖案的織造與各色色彩的搭配。你織出的毛衣品質過硬、花紋美觀，方圓十里的有錢人都來請你替他們織毛衣，你也因此賺了不少錢。同時，你十分享受那種坐在窗邊，沏一壺清茶，望著窗外的青山、綠水、牛羊與炊煙，靜靜織上一整個下午毛衣的感覺。但有一天，有人發明了一台神奇的機器，只要提供毛線與圖案，就能自動織出毛衣，品質與紋理都不亞於你親手織造的，速度還遠快於你。你很清楚，你的同業靠著這台機器就能輕鬆達到你曾經的水準，因此你也不得不去用它。你也知道，憑著你過去二十年累積的織毛衣技術，就算大家都有機器，你織毛衣的速度與品質還是能超過同業。但那份臨窗聽雨、引針穿線、慢度光陰的意趣，終究還是被機器的轟鳴聲碾碎了。
我知道這很無奈，但沒辦法。飯碗可以保住，但昔日的那份熱愛大概率是要放棄了。我是一個理性與感性分得滿開的人，在需要用理性處理問題時可以很理性，但有時也會流露出感性的一面。我記得我在搬離住了一年的租屋處時，還大哭了一場，捨不得和過去的記憶道別。今天要和之前那個手寫算子、人腦最佳化的時代告別，無疑比這更加殘酷。
不知道有沒有讀者有類似的感受，但我想這件事也只能這樣了。
那人們呢
在 AI 不斷進步的同時，我也對一些問題感到擔憂：
現在的學生是不是大概率會更傾向用 AI 完成作業，特別是偏重實作的各種 Lab？想像一下，如果面前有兩個選擇：一個是苦哈哈地用八小時完成一個 Lab，或許還拿不到滿分；另一個則是啟動 AI 模型，用幾塊錢的成本、幾分鐘的時間，直接讓 AI 寫出滿分程式碼。那大部分學生會選哪個呢？
上面這點會導致大量學生的工程能力嚴重不足，包括組織程式碼的能力、建構系統的能力、思考未來潛在需求並提前在設計上應對的能力、抽象化的能力等等。那麼在 AI 能力不斷增強的背景下，這部分「工程能力」是否還是必須的？這些工程能力是會像昔日「熟練編寫 x86 組合語言」的能力那樣逐漸被時代拋棄，還是會像「理解從軟體到系統再到硬體的整套電腦體系」的能力那樣永遠具有價值？如果是後者，那就危險了——一個工程能力很差的人，在搭配 AI 之後，產出屎山的效率可以達到先前的數倍，進而給系統埋下各式禍患，讓這個世界變得更加草率馬虎。
在未來社會中，權力（power）是不是會比技術或智商更加重要？
這些問題，或許就得由時代本身來回答了。
結語
伴隨著 AI 的發展，未來的社會可能會趨向兩個極端：共產主義與賽博龐克 2077。在前者中，生產力得到極大的解放，人們的生活水準有明顯提升（就先寫到這裡吧，不然我怕過不了審查）；而在後者中，少數科技公司掌控著大部分資源，只有極少數人能夠使用最先進的 AI 與各式科技，獲得接近「機械飛升」的效果，大部分人則只能用上很孱弱的 AI。階級流動將越來越難實現：你得先有最強的 AI，才能跨越階級，形成一種死循環。
你猜猜，如果 Anthropic 永遠掌握著這個世界上最先進的 AI，未來社會會變成共產主義還是 2077 呢？你猜？
所以，我還是相信，最前沿的智慧應該以一種開放、廉價的方式，供應給所有人。我不信任 Anthropic 或 OpenAI 能這麼做，尤其不希望 Anthropic 掌握最先進的人工智慧或 AGI；誇張點說，其嚴重性不亞於讓希特勒比盟軍更早掌握原子彈技術。這也是為什麼我選擇並堅持留在 DeepSeek：我們研究強大、快速、普及的人工智慧並將其開源，或許能把世界從 2077 那端拉回來一些。
願未來的世界一切安好。May all the beauty be blessed.
[1] 「主 Attention」僅包括 head dim = 512 的 MQA attention，不包括用於選出 top-k 重要 token 的 indexer，那部分是由其他（水準也非常強的）同事（以及他們的 AI Agent）所編寫的。