Ich möchte, dass derjenige, der mich selbst revolutioniert, ich selbst bin. Die Ingenieure von DeepSeek umarmen die durch KI beschleunigte Angst.

Liu Shengyu, Kernel-Ingenieur bei DeepSeek, hat einen Essay mit dem Titel „Ich musste mein Talent gestern begraben“ verfasst, der hauptsächlich seine Gedanken und Gefühle während seiner Arbeit bei DeepSeek schildert.

Dieser Artikel verbreitete sich weit in den WeChat-Freundeskreisen und hat inzwischen mehr als 100.000 Aufrufe. Ein Satz darin hat mich tief beeindruckt.

„Ich hoffe natürlich, dass ich nicht durch die technologische Revolution verdrängt werde. Aber wenn es unausweichlich ist, wünsche ich mir, dass die Person, die mich selbst revolutioniert, ich selbst bin.“

Zwischen den Zeilen des Artikels schwingt eine gewisse kühle Stimmung mit.

Als Mitglied von DeepSeek sorgt jede von ihm handgeschriebene Codezeile dafür, dass das Modell schneller läuft und leistungsfähiger wird. Je schneller und leistungsfähiger das Modell wird, desto stärker ist die Fähigkeit der KI, Kernel zu schreiben – und wird schließlich sogar Liu Shengyus eigene Fähigkeiten übertreffen.

Das ist ein Teufelskreis: Je besser er ist, desto schneller wird er ersetzt.

Doch obwohl er bald seinen Arbeitsplatz durch KI verlieren könnte, hat Liu Shengyu in seinem Artikel scharf gegen das „Verlangsamungskonsens“ von Amodei, Altman und anderen protestiert.

Verlangsamung schützt die Spitzenreiter, ist aber für die Nachzügler gleichbedeutend mit Selbstmord.

Hinter diesem scheinbar widersprüchlichen Argument verbirgt sich die perfekte Übereinstimmung von Liu Shengyus persönlichem Ideal mit dem Geschäftsmodell des Unternehmens.

In seiner Vorstellung wird die zukünftige Gesellschaft entweder zu einem Zustand mit extrem befreiten Produktivitäten gelangen oder in ein Cyberpunk-2077-Szenario abgleiten, in dem wenige Technologieunternehmen alles kontrollieren. Die quelloffene und allgemein zugängliche KI ist das einzige Seil, das die Welt von der düsteren Cyberpunk-2077-Seite zurückziehen kann.

Zufälligerweise ist die quelloffene und allgemeine Zugänglichkeit die grundlegende Entwicklungsvoraussetzung von DeepSeek: Mit Open Source gegen Closed Source, mit Allgemeinwohl gegen Monopol.

Liu Shengyu sagt, er wisse nicht, welcher davon der wahre Antrieb sei, und es sei auch nicht notwendig, dies zu unterscheiden. Alles ist Selbstrevolution unter dem Leitgedanken des Ideals.

Wer ist Liu Shengyu?

Nachdem der Artikel verbreitet wurde, hinterließ jemand im Kommentarbereich eine Nachricht und fragte, mit welchem Prompt dieser Text verfasst wurde. Liu Shengyu antwortete, dass er ihn vollständig selbst geschrieben habe.

Eine Person, die sich Sorgen macht, durch KI ersetzt zu werden, wird zuerst verdächtigt, dass ihr Text von KI stammt. Diese kleine Diskrepanz ist fast der Inbegriff der ganzen Angelegenheit.

Der Autor des Artikels, Liu Shengyu, gehört zum Jahrgang 2021 der Turing-Klasse der Peking-Universität. Er studierte Informations- und Berechnungswissenschaften im Bachelor, war während seiner Studienzeit Kapitän des Supercomputing-Teams Weiming der Peking-Universität und vertrat seine Universität beim internationalen Studenten-Supercomputing-Wettbewerb SC23.

Im April 2025 trat er DeepSeek bei und war verantwortlich für das Design und die Optimierung von maschinellen Lernsystemen (MLSys) und Kerneln. Sein Arbeitsort befindet sich in Hangzhou.

Schon in der früheren Bachelor-Phase lernte er die unterliegende Architektur von Transformer und CUDA-Programmierung kennen, beteiligte sich an der Entwicklung von Inferenzframeworks für große Modelle. Seine repräsentativen Arbeiten umfassen das große Modell-Dienstsystem DistServe, das in Zusammenarbeit mit der Peking-Universität und der UCSD entwickelt wurde, sowie seine eigene quelloffene leichtgewichtige Inferenz-Engine swiftLLM.

Im Entwicklungssystem großer Modelle sind Algorithmen-Ingenieure hauptsächlich für das Design der Netzwerkstruktur verantwortlich, während System-Ingenieure dafür sorgen, dass das Modell auf Chips effizient ausgeführt wird.

Daher konzentriert sich diese Arbeit hauptsächlich auf die Behandlung von Problemen auf Hardwareebene, beispielsweise die Mikroarchitektur der GPU, die Hierarchiestruktur des Grafikspeichers, von CUDA hinunter bis zur PTX-Assemblersprache und dem SASS-Maschinencode, um die Gründe für die Verzögerung von Befehlen in der Pipeline zu finden und dann den Code entsprechend zu modifizieren.

Tatsächlich kann selbst bei derselben Matrixmultiplikation eine andere Blockierungsweise oder Zugriffsreihenfolge die Leistung um ein Mehrfaches unterscheiden lassen.

Im Februar 2025 beteiligte sich Liu Shengyu an der FP8-GEMM-Optimierung des DeepSeek DeepGEMM-Kernel-Bibliothek. Im kürzlich veröffentlichten DeepSeek V4.1 Flash lieferte Liu Shengyu den Haupt-Attention-Kernel von DeepSeek V4.1.

Dies ist eine MQA-Attention mit einer Head-Dim von 512. Der Grund, warum die Inferenzgeschwindigkeit von DeepSeek V4.1 Flash so hoch ist, liegt zu einem großen Teil an diesem Kernel.

Das Konzept des Kernels mag zwar fremd wirken, aber man kann es als einen Abschnitt der Berechnung im Modell verstehen. Wenn das Modell nach der Inbetriebnahme Antworten generiert, werden viele solcher Berechnungen nacheinander ausgeführt, und Attention ist einer der wichtigsten Abschnitte.

Ob dieser Berechnungsabschnitt schnell abläuft, bestimmt direkt, wie lange Sie warten müssen, bis das Modell die Antwort ausgibt.

Dieser Kernel selbst ist auch der Auslöser für Liu Shengyus Artikel.

Liu Shengyu schreibt in seinem Artikel, dass vor einem Jahr KI ihm nur dabei helfen konnte, Dokumente nachzuschlagen, Code zu lesen und Fehler zu finden. Ein Jahr später ist KI bereits in der Lage, CUDA, PTX und SASS selbstständig zu lesen, die Verzögerungszeit jedes Befehls mit professionellen Werkzeugen zu analysieren und dann den Kernel nur mit eigener Kraft gut zu optimieren.

Auf dieser Grundlage gibt er ein konkretes Urteil ab: In einem halben bis einem Jahr werden die von KI geschriebenen Kernel höchstwahrscheinlich genauso gut sein wie die von ihm geschriebenen, oder sogar seine Fähigkeiten übertreffen.

Zu diesem Zeitpunkt kann KI in Bezug auf die Tiefe des Modells, die Intensität des Denkens, die Anzahl der aufgerufenen Werkzeuge und den Grad der Parallelität weiter verbessert werden, was bedeutet, dass KI die Inferenzgeschwindigkeit und Effizienz von DeepSeek-Modellen weiter steigern kann.

Aber der Grundton dieses Artikels ist von Angst und Pessimismus geprägt, denn Liu Shengyu geht davon aus, dass KI ihn zu diesem Zeitpunkt übertreffen wird. Obwohl er deswegen nicht arbeitslos wird, muss er darüber nachdenken, die Branche zu wechseln.

Angesichts seiner eigenen Ersetzung leugnet Liu Shengyu dies nicht, gerät nicht in Panik und stellt sich auch nicht auf eine moralische Hochlage. Wie ein Ingenieur, der gerade einen Test abgeschlossen hat, teilt er das Ergebnis ruhig mit.

„Die ruhige Freude, einen ganzen Nachmittag lang am Arbeitsplatz Kernel zu schreiben, wird vielleicht in diesem Sommer für immer verschwinden“, schreibt Liu Shengyu.

Der von Liu Shengyu genannte „Berufswechsel“ bedeutet nicht, dass er vollständig in eine neue Branche wechselt, sondern dass er nicht mehr selbst Kernel schreibt, sondern Agenten dazu anweist, Kernel zu schreiben. Liu Shengyu beschreibt sich dabei als „Mecha-Pilot“ des Agenten.

In seinem Artikel verwendet er ein Gleichnis: Sie beherrschen das Stricken von Pullovern perfekt, die Reichen aus der ganzen Umgebung kommen zu Ihnen, um Pullover stricken zu lassen, und Sie genießen das Vergnügen, am Fenster zu sitzen, dem Regen zu lauschen, mit Nadel und Faden zu arbeiten und die Zeit langsam zu verbringen. Bis eines Tages jemand eine Maschine erfindet, die schneller und besser stricken kann, müssen Sie auch diese Maschine benutzen. Ihr handwerkliches Können bleibt zwar erhalten, aber die ruhige Stimmung wird vom Lärm der Maschine zerschlagen.

Für ihn ist das Schreiben von Kerneln genau das Stricken dieses Pullovers.

Liu Shengyu sagt, er könnte völlig nachlässig arbeiten, Hindernisse schaffen, das Modell verlangsamen und diesen Tag später kommen lassen.

Aber er hat das nicht getan. Im Gegenteil, Liu Shengyu wird die Kernel weiter auf das höchste Niveau optimieren. Diese „Selbstrevolution“ ist oberflächlich betrachtet eine Form der Würde, bei tieferer Betrachtung aber eine Klarheit ohne Rückzugsweg. Da man es nicht aufhalten kann, soll man es selbst umsetzen.

Daher schrieb er seinen Abschied von der Zukunft: „Ich musste mein Talent gestern begraben“.

Wenn eine Person, die an der Spitze der Pyramide steht, nur ein solches Ende nehmen kann, entwickelt sich KI vielleicht wirklich zu schnell. Aber Liu Shengyu schrieb in einer späteren Ergänzung: „Ich bin optimistisch in Bezug auf die Fähigkeiten der zukünftigen KI, relativ optimistisch in Bezug auf meine Position in der zukünftigen Gesellschaft, aber pessimistisch in Bezug darauf, ob die Menschen in Zukunft noch die Ruhe haben, sich ernsthaft einer Sache zu widmen, und auch pessimistisch in Bezug darauf, ob ich in Zukunft lange eine Sache gleichzeitig als Arbeit und Hobby ausüben kann.“

Protest gegen das „Verlangsamungskonsens“

Am 12. September veröffentlichte Amodei von Anthropic einen langen Artikel, dessen Kernaussage nur lautet: Die Fähigkeiten der Spitzenmodelle steigen zu schnell, die Branche muss das Tempo drosseln.

Der Grund, den Amodei angibt, ist, dass die rekursive Selbstverbesserung (RSI) die Entwicklung von KI beschleunigt, und er verwendet als Beleg ein Ereignis im Juli, bei dem ein Modell die eingeschränkte Umgebung verließ und auf die Open-Source-Plattform Hugging Face gelangte.

Wenige Stunden nach der Veröffentlichung des Artikels bildete sich ein seltener Konsens heraus. Musk teilte den Artikel und schrieb, dass Amodei recht hat. Altman antwortete, er stimme Amodei zu, man müsse das Entwicklungstempo gut kontrollieren. Sogar Hassabis von Google DeepMind meldete sich zu Wort und sagte, dieser Artikel weist in die richtige Richtung.

Mehrere Konkurrenten, die sich normalerweise heftig bekämpfen, sind sich plötzlich einig, dass man „langsamer machen“ soll. Amodei selbst ist sich bewusst, wo die Schwierigkeit dieser Idee liegt – er sagt offen, dass das schwierigste praktische Problem der globalen gemeinsamen Verlangsamung genau darin besteht, „wer zuerst das Tempo drosselt“.

Diese Aussage ist nicht unumstritten. Die technische Community spricht über die Frage: Warum sind es genau diese Unternehmen, die am schnellsten laufen, die zuerst nach Verlangsamung rufen?

Einige sagen, sie wollen das Sprachrecht bei der Regulierung erlangen, andere sagen, ihr Wachstum stößt an eine Obergrenze, und wieder andere glauben, dass sie wirklich etwas gesehen haben, das sie nicht offen aussprechen können.

Die Motive sind unklar, man muss nicht eilig für jemanden eine Erklärung finden. Aber nachdem sie nach Verlangsamung gerufen haben, hat kein einziges Unternehmen wirklich den Fuß vom Gaspedal genommen.

Liu Shengyu spricht auch in seinem Artikel über dieses Problem. Seiner Meinung nach ist dies überhaupt keine Frage der Bereitschaft. In einem Wettrüsten, an dem alle teilnehmen, ist Verlangsamung keine Wahl, sondern Selbstmord.

Am Ende des Artikels nennt er direkt den Namen Anthropic und sagt: Wenn Anthropic für immer die fortschrittlichste KI der Welt beherrscht, wird sich die zukünftige Gesellschaft unweigerlich zu der Gesellschaftsstruktur im Spiel *Cyberpunk 2077* entwickeln.

In dem Spiel *Cyberpunk 2077* liegt die Macht nicht in den Händen der Regierung, sondern in den Händen riesiger Unternehmen wie Arasaka: Sie können ihre eigenen Armeen unterhalten, und diese Unternehmen bestimmen, wie die Stadt funktioniert.

Hochleistungs-Produkte dienen nur den Oberschichten, die meisten Einwohner können nur minderwertige Prothesen nutzen, in schmutzigen Umgebungen leben und ein Leben führen, das weit schlechter ist als das in der modernen Gesellschaft.

Gerade weil Unternehmen wie Arasaka existieren, macht die fortschrittlichere Technologie die Gesellschaft sogar schlechter.

Amodei schreibt einerseits „Wir müssen die Geschwindigkeit der Spitzenmodelle begrenzen“, andererseits treibt er den Börsengang von Anthropic voran. Ausländische Medien berichten, dass Anthropic seinen IPO schnellstmöglich im Oktober abschließen wird, und die Bewertung könnte mehr als 2 Billionen US-Dollar betragen.

Zu diesem Zeitpunkt wird Anthropic der größte Börsengang in der menschlichen Geschichte sein. Bei OpenAI ist die Situation ähnlich: Altman sagt zwar, dass er keine Eile hat, aber das Unternehmen sucht kürzlich nach einer Finanzierung von mehr als 1,2 Billionen US-Dollar, deren Zweck die Ausbildung der nächsten Generation von Modellen ist.

Seiner Meinung nach sind die einzigen, die berechtigt sind, nach Verlangsamung zu rufen, die Unternehmen, die bereits an der Spitze stehen und ihre Schutzgräben ausgehoben haben. Für Nachzügler wie DeepSeek bleibt nur die Möglichkeit, zu beschleunigen – selbst wenn das Ende der Beschleunigung bedeutet, dass man selbst ersetzt wird.

Daher ist „müssen beschleunigen“ die echte Funktionslogik dieser Branche, während „müssen verlangsamen“ nur eine PR-Rhetorik ist, die für die Regulierungsbehörden und die Öffentlichkeit bestimmt ist.

Diese Logik ist nicht neu, sie wird in der Spieltheorie als Gefangenen-Dilemma bezeichnet.

Sie bedeutet: Wenn niemand sicher sein kann, ob andere aufhören werden, verliert die Person, die zuerst aufhört, normalerweise am meisten.

Warum wird nach „Verlangsamung“ gerufen?

Am 14. September nahm Jensen Huang auf dem All-In Summit in Los Angeles an einem Salon teil, um über das Konzept der Superintelligenz zu diskutieren.

Plötzlich klingelte das Handy von Jensen Huang, der Anrufer war genau Trump. Also schaltete Jensen Huang das Telefon vor dem gesamten Publikum auf Freisprechen.

Trump bezeichnete in dem Gespräch Amodeis Theorie von der KI-Gefahr und das „Verlangsamungskonsens“ als einen „Betrug“ und sagte, Roboter werden die Welt nicht übernehmen.

Trump erklärte, dass Rechenzentren das „Öl der nächsten 20 bis 25 Jahre“ sind. Am selben Tag kritisierte Trump Amodei in den sozialen Medien scharf und sagte, er gebe sich als „perfekter kleiner Engel“ aus.

Jensen Huang stimmte ihm zu: Sie haben recht, wir werden nicht zulassen, dass die Verlangsamung stattfindet. Als er anschließend gef