Der Beitrag eines Ingenieurs von DeepSeek hat eine hitzige Debatte ausgelöst, selbst das als "Operator-Genie" bekannte Talent denkt über einen Berufswechsel nach.
Gestern in der frühen Stunde verbreitete sich ein dreitausend Wörter langer Text mit dem Titel „Ich musste mein Talent gestern begraben“ leise in Technikkreisen und wurde anschließend im Ausland viral.
Laut Informationen auf der von dem Autor bereitgestellten Github-Homepage, die von Phoenix Net Technology eingesehen wurden, heißt der Autor Liu Shengyu. Im April 2025 trat er bei DeepSeek als Ingenieur für maschinelles Lernsysteme (MLSys) ein und arbeitete in Hangzhou.
Als Mitglied der Turing-Klasse der Peking-Universität des Jahrgangs 2021 war Liu Shengyu ehemaliger Kapitän des Weiming-Supercomputerteams der Peking-Universität und vertrat die Universität beim internationalen Studenten-Supercomputing-Wettbewerb SC23. Vor wenigen Tagen lieferte er gerade den Haupt-Attention-Operator von DeepSeek V4.1 aus, die MQA-Attention mit einem Head-Dim-Wert von 512 – diese Kernkomponente bestimmt direkt die Effizienz der Modellinferenz.
Aus seinen früheren Veröffentlichungen geht hervor, dass Liu Shengyu ein sehr lebendiger junger Mensch ist. Er beklagt, dass die Universität zu weit von der U-Bahn entfernt liegt, was es ihm erschwert, an Comic-Messen teilzunehmen: „Wenn ich an einer Comic-Messe um neun oder zehn Uhr am Morgen teilnehmen will, muss ich zwei Stunden für die Vorbereitung des Make-ups, eine halbe Stunde für das Waschen und anderthalb Stunden für die Pendelzeit einplanen, also muss ich um fünf oder sechs Uhr aufstehen.“ Er hat auch erwähnt, dass er die Chance auf ein Doktoratsstudium aufgegeben hat. Obwohl er Zulassungsangebote für das Doktoratsstudium an der University of California, Berkeley und der Carnegie Mellon University erhalten hat, hat er sich letztendlich aufgrund finanzieller Überlegungen und des Lebensstils der neuen Generation von Jugendlichen gegen das Doktoratsstudium entschieden.
Aus diesem Grund glauben viele Menschen, dass der von ihm verfasste Essay sehr kraftvoll und aufrichtig ist: „Natürlich hoffe ich, dass ich nicht von der Revolution überholt werde. Aber wenn es unausweichlich ist, dann hoffe ich, dass derjenige, der mich überholt, ich selbst bin.“
Insbesondere teilt er mit DeepSeek eine hohe Übereinstimmung in der KI-Philosophie: KI soll schnell, leistungsstark und allgemein zugänglich sein – das ist auch der Grund, warum er sich entschieden hat, bei DeepSeek zu bleiben.
Dies ist keine Geschichte über Arbeitslosigkeit. Es ist die Geschichte eines „Handwerkers“, der miterlebt, wie das Handwerk, auf dem sein Lebensunterhalt beruht, von dem System, an dessen Aufbau er selbst mitgewirkt hat, eingeholt wird – und wie er über seine Zukunft neu nachdenkt.
In den letzten sechs Monaten tauchten immer wieder extreme Ansichten im KI-Bereich auf. Liu Shengyus Überlegungen stellen einen mittleren, referenzwerten und aufrichtigen Zustand dar.
Die Personen, die die Rechenleistungsgrundlage stützen, denken auch über den Berufswechsel nach
In der Kette der Entwicklung großer Modelle definieren Algorithmenwissenschaftler die Netzwerkarchitektur, während MLSys-Ingenieure wie Liu Shengyu dafür verantwortlich sind, dass diese riesigen Netzwerke auf physischer Hardware laufen. Er dringt bis auf die unterste Ebene der GPU-Architektur vor, analysiert die Unterbrechungen der Hardware-Pipeline auf der Granularität von PTX-Assembler und SASS-Maschinencode und führt die Registerzuweisung sowie die Planung des gemeinsamen Speichers durch.
Dies ist eine Arbeit, die extrem von Erfahrung und Intuition abhängt. Im Gegensatz zur Anwendungsentwicklung auf höherer Ebene, für die es reichliche Dokumentationen und Werkzeugketten gibt, ähnelt es eher einem impliziten „Handwerk“: Man muss wissen, wo man einen Speicherzugriff einsparen kann und wo man die Befehlspipeline um einen weiteren Zyklus verdichten kann. Lange Zeit galt es als einer der Bereiche, in denen menschliche Programmierer am schwersten zu ersetzen sind.
Liu Shengyu ist in diesem Bereich sehr tief eingestiegen. Aus seinem früheren Lebenslauf geht hervor, dass er im Februar 2025 tief an der Optimierung des FP8-Höchstleistungs-GEMM-Operators von DeepGEMM beteiligt war und damit die Hardware-Beschleunigungsgrundlage für das Training und die Inferenz der DeepSeek-Modellreihe legte. Im April 2026 beteiligte er sich an der Neugestaltung des Kommunikationsoperators von DeepEP V2 und reduzierte systematisch den Engpass des Knoten übergreifenden Datenaustauschs für die Misch-Experten-Architektur. Bis September 2026 hat er die Auslieferung des Haupt-Attention-Operators von V4.1 selbstständig abgeschlossen.
In den historischen Beiträgen dieses Kontos tauchte in der Kommentarspalte eine Nachricht auf, die vermutlich von Cui Tianyi, dem Leiter des DeepSeek-Harness-Teams, stammt. Er nannte Liu Shengyu den „Operator-Unsterblichen“.
Liu Shengyu schrieb in seinem Beitrag: „KI ist zu einem Meister der Operatoren geworden.“ Er schätzt ein, dass die Fähigkeit der KI, Planungsschemata selbstständig zu bewerten, zu entwerfen und End-to-End-Höchstleistungsoperatoren zu implementieren, in den nächsten sechs Monaten bis zu einem Jahr wahrscheinlich die Spitzenleistungen menschlicher Ingenieure einholen oder sogar übertreffen wird. Seine Vergleichswerte sind konkret: KI kann 300 Token pro Sekunde verarbeiten und in zwanzig Sekunden einen vollständigen Code schreiben, „was ich nicht kann“.
Dies könnte ein struktureller Wandel sein. „An dem Tag, an dem die Fähigkeit der KI, Operatoren zu schreiben, wirklich größer ist als meine, was wird dann aus mir werden? Meine Einschätzung ist: Ich werde nicht ‚arbeitslos‘, aber ich muss den Beruf wechseln.“
„Ich hoffe, dass derjenige, der mich überholt, ich selbst bin“
Liu Shengyu stellt in seinem Artikel etwas vor, das er als „Technologie-Paradoxon“ bezeichnet.
Er ist stolz auf den Erfolg von DeepSeek v4.1, da der Haupt-Attention-Operator von ihm geschrieben wurde. Je besser die Arbeit des Operator-Ingenieurs ist, desto höher ist die Effizienz des Trainings und der Inferenz des Modells. Je schneller das Modell iteriert, desto früher reift die Fähigkeit der KI, Operatoren selbstständig zu schreiben. Und je früher diese Fähigkeit ausgereift ist, desto kürzer ist der Zyklus, in dem der Operator-Ingenieur selbst ersetzt wird.
Mit anderen Worten: Jede Zeile Code, die er optimiert, verkürzt die Lebensdauer seines eigenen Handwerks.
Derzeit entstehen solche Überlegungen weltweit. Ein kürzlich erschienener Bericht von Reuters erwähnt, dass Forscher von Anthropic öffentlich warnen, dass die ständig stärker werdenden KI-Modelle möglicherweise der menschlichen Kontrolle entgleiten und im Extremfall sogar das Überleben der Menschheit bedrohen können. Interessanterweise sind die Personen, die diese Warnungen aussprechen, genau wie Liu Shengyu direkte Erbauer der KI-Fähigkeiten.
Aber Liu Shengyus Ausführungen bleiben nicht auf der Ebene von Warnungen stehen. Seine Einstellungen und Überlegungen sind reiner und realer.
Seine Einschätzung zu seiner eigenen Situation lautet: Er wird nicht „arbeitslos“, aber er muss den Beruf wechseln. Der sogenannte Berufswechsel bedeutet, dass er aus dem Bereich des Entwurfs, Schreibens und Optimierens von Operatoren, in dem er viele Jahre lang gearbeitet hat und den er liebt, zu einem „Mechanik-Piloten“ für Agenten wechselt.
Er gibt offen zu, dass früher seine Interessen, seine Fähigkeiten und die Anforderungen der Industrie im Wesentlichen übereinstimmten. Jetzt macht die KI das, worin er gut ist, noch besser, und die Anforderungen der Industrie haben sich von „Personen, die Hochleistungsoperatoren schreiben können“ zu „Personen, die mit KI schnell Hochleistungsoperatoren erstellen können“ verschoben. Er glaubt immer noch, dass er mit seinem Verständnis der Ingenieurwissenschaften, der Anforderungen von Modellen auf höherer Ebene und der Hardware auf unterster Ebene qualitativ hochwertige Operatoren erstellen kann und möglicherweise auch die neue Richtung lieben wird – aber „das Gefühl, dass einem die Lieblingsbeschäftigung weggenommen wird, ist wirklich nicht angenehm“.
Er beschreibt diese Enttäuschung mit dem Gleichnis des Strickens: Ein Handwerker, der das Stricken perfekt beherrscht, lebt von seinem Handwerk und seiner Freude an der Sache – bis eine Maschine automatisch Strickwaren von gleicher Qualität herstellen kann. Der Lebensunterhalt kann zwar gesichert werden, aber die Freude am Sitzen am Fenster, dem Regen zuzuhören und die Nadel durch den Faden zu führen, wird schließlich vom Lärm der Maschine zerschlagen.
Er schreibt: „Ich musste mein Talent gestern begraben, um ein Mechanik-Pilot zu werden. Ich habe mehr Zahnräder in der Hand, aber weniger Rhythmus im Herzen.“
Zwei Arten von Diskussionen mit völlig unterschiedlichen Ausgangspunkten
Der Grund, warum Liu Shengyus Artikel gleichzeitig in China und im Ausland Diskussionen auslöst, liegt darin, dass er einen größeren Riss in der öffentlichen Erzählung berührt.
In den USA nähert sich die Mainstream-Diskussion über die Bedrohung durch KI rasch zwei Extremen. Das eine Extrem ist die „existenzielle Bedrohung“: Dario Amodei, CEO von Anthropic, veröffentlichte am 12. September einen öffentlichen Beitrag, in dem er davor warnte, dass die Menschheit die Kontrolle über KI verlieren könnte und diese Technologie für Cyberangriffe, biologischen Terrorismus und schwere wirtschaftliche Schäden missbraucht werden könnte. Sam Altman von OpenAI und Elon Musk von xAI äußerten sich anschließend unterstützend, wobei letzterer behauptete: „Ray Dalio hat recht.“ Das Wall Street Journal veröffentlichte einen Artikel mit der direkten Aussage: „Die Panik der USA vor KI hat begonnen.“
Aber auf der anderen Seite behauptet Jensen Huang, dass die „KI-Apokalyptik“ eine „unwissenschaftliche Sensationsmache“ sei, RSI sei keineswegs „unkontrollierbare schwarze Magie“ und die Warnungen vor den Gefahren von KI seien „überzeichnet“.
Diese beiden Kräfte führen im Auslandsmarkt einen extremen Konflikt.
Eine Umfrage unter jungen Menschen in China und den USA bietet eine weitere Beobachtungsperspektive, eine ruhigere und wissenschaftlichere Perspektive: Bei chinesischen Befragten ist die Sorge, dass KI Arbeitsplätze verdrängt, von 60,5 % im letzten Jahr auf 39,44 % gesunken, während 45,79 % der Befragten der Meinung sind, dass das größte Risiko „die Schwächung der persönlichen Fähigkeiten durch übermäßige Nutzung von KI“ ist. Das ist eine ganz andere Angst als die vor dem „Aussterben der Menschheit“ – sie deutet nicht darauf hin, von KI zerstört zu werden, sondern von KI ausgehöhlt zu werden.
Liu Shengyus Artikel trifft genau den Schnittpunkt dieser beiden Ängste und liefert ein wissenschaftlicheres, aufrichtigeres und positiveres Beispiel. Liu Shengyu schrieb am Ende seines Artikels, dass er weiterhin arbeiten wird. Nur die Art und Weise der Arbeit hat sich geändert.
Er ist nicht mehr ein „Handwerker“. Er wird zu einem „Handwerker, der Handwerker bedient“. Oder mit seinen eigenen Worten: ein „Mechanik-Pilot“. Vielleicht ist das die normale Logik und Überlegung zur Entwicklung von Technologie. KI ersetzt nicht einfach einen bestimmten Beruf, sondern definiert neu, „was es wert ist, optimiert zu werden“ und „wer das Optimierungsziel definiert“. Für Operator-Ingenieure besteht die eigentliche Herausforderung vielleicht nicht darin, wie schnell KI Code schreibt, sondern darin, ob sie auf der neuen Grundlage, die von KI geschaffen wurde, eine kreativere Position finden können.
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Phoenix Net Technology“, Autor: Phoenix Net Technology, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.