DeepSeek 算子作者长文自白：可量化目标函数的手艺将在一年内被 AI 接管

DeepSeek 核心算子开发者刘胜与发文阐述底层算子开发受 AI 冲击的现状，指出凡是可构建量化目标函数的工程技能都将在短期内被自动化模型接管。

• 作者曾主导开发 DeepGEMM、FlashMLA 及 DeepSeek V4.1 核心 Attention 算子，在底层性能优化领域具有深厚工程积累。
• 观点指出，底层算子优化的成功标准高度明确且可量化（如吞吐量、显存带宽利用率），因而在强化学习与代码 Agent 面前最先逼近自动化生成的极限。
• 作者认为底层工程师的日常工作模式将由手工编写优化转向为 Agent 生成的代码进行指标验收与架构约束。
• 影响/看点：这意味着目标高度确定的底层调优工作将加速向自动化工具链迁移，工程师的价值重心将进一步转向系统级问题定义与验证评估。
• 资料依据：
• X：阿易 AI Notes（2026-09-16）：https://x.com/AYi_AInotes/status/2100264870654476424

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