昨天晚上下班的时候，朋友转发过来一篇文章，上个月的时候粗略看过，是 DeepSeek 机器学习系统（MLSys）工程师刘胜与写的：我不得不把才华埋葬在昨天。

这篇文章刚出来时很火，看完你就知道并不意外：

• DeepSeek 本身自带话题性
• 顶级程序员对于职业前景的判断
• 文笔流畅，抛开技术内容不说，你甚至以为是个文科生写的

文章大意是：AI 的发展日新月异，就连开发算子这种复杂任务都完成得越来越好，在未来完全可以取代人类，于是自己将被迫埋葬“才华”，因为价值不在。

这个问题，我想围棋、数学，同样正在面临。就在这个月，陶哲轩提出 Math 2.0。

1. 趋势

太阳底下并无新事。在遥远的过去，不乏有人驾马技术一流，纺织手艺超绝，现在呢？历史的车轮滚滚向前，现代人几乎人人会开车，开得好坏不说，很少有人再认为这会是一项才华；衣服全部靠买，无论棉、蚕还是化纤，想要什么复杂花色和剪裁，无人值守的机器都可以轻易完成。比人手还要精巧。

有些才华，就是要被埋葬。也许这就是科技发展的“代价”。尽管没有人愿意成为这种代价。

不仅算子开发，像软件行业，我认为也已经埋葬的七七八八。公司现在力推 Agent Loop，理想情况，工程师不需要写一行代码，只要给 Agent 安排一个任务，它直接交付成果，包括但不限于：修复 Bug，开发新功能，优化系统等。在 Loop 里，工程师越来越像一个旁观者，而非参与者和主导者。

或许用不了多久，只会存在一种编程语言，是 Markdown，只有一种开发方式，是自然语言开发。

真的会这样吗？在 AI 面前，一名软件工程师积攒几年，甚至十几年的领域经验，瞬间失去意义？

短期内不会。但从中长期看，这种经验的经济价值，尤其是显性经验，容易被借鉴并复制，将会迅速降低。AI 可太擅长做这样的事了。

我想所有程序员都会承认，Coding Agent 已经彻底重构了软件开发的流程。伴随 LLM 自身能力的不断加强和 Harness 等一系列工程实践愈发成熟，交付的效率和质量越来越好。更可怕的是，Agent 本身就是由 Agent 开发，借助 Bootstrap（自举）不断迭代自己，最终学会自我进化（当然目前还需要人的干预和介入，但我想未来这个环节会越来越少）。

因此我所能看到的大的趋势有两个：

1. Agent 能力越来越强，自动化程度越来越高
2. 软件工程师在市场上的溢价能力减弱，分化加剧

2. 想法

我对自己有清晰的自我认识。

我并非计算机科班出身，本科和研究生学的算是一门交叉学科：地图学与地理信息科学，即 GIS。本科时对计算机产生兴趣，缘于当时一位教授 C++ 的老师，极富激情。靠着一路摸索，进入到互联网行业，中间换过一份工作，目前从业六年。回首过去，才发现求学路上的一名良师，有时对命运的影响，类似蝴蝶效应。

除薪资和规范的工作习惯训练外，在大厂工作的另一点好处是能接触到行业里的顶级人才。在我身边，高手云集，多是科班出身，有打竞赛经历，智商，天赋，工作能力，远胜于我。于我而言，工作不仅是交付方案，也是不断学习、经历、汲取经验，做多自己的过程。

当然我也意识到，编程绝非我的特长。

不可否认，行业目前正在经历动荡的变革，没有减弱的趋势。AI 是重大推手。许多传统业务、商业模式受到冲击，传导到个人身上，是频繁的组织调整；工作和生活方式改变，就像上文提到，软件工程师很少再自己亲手写代码，WorkBuddy 这种个人 Agent 逐步渗透进工作流，一些传统需要手工操作，但可以流程化的任务，未来将会由 AI 接管。

裁员的消息，会越来越多的出现。

好消息是，每一次技术变革，都是一次强有力的重新洗牌，孕育出新的机会。

依靠一张旧地图，哥伦布不可能找到新大陆。

在新的一轮科技革命到来时，拥抱而非拒绝，适应而非否定，尽管阵痛不可避免。

3. 应对

《鹖冠子·世贤》中讲了一个故事，关于扁鹊三兄弟。在扁鹊看来，三兄弟中，他大哥医术最高，“未有形而除之”，但由于大家都不觉得是大病，因此名气不大。

在职场中，我们应该学习扁鹊大哥。根据趋势，预判形势，在风起于毫末的时候，就要想到赶快回家把衣服收起来。

上一轮 IBU 时，身边零星有几个同事，嗅觉敏锐，在通知前的一两个月，开始去市场上面试，挑选好的工作机会，然后等通知一到，拿着 IBU 赔偿走人。感谢现在的老板，尽管我幸运地拿到内部 Transfer 的机会，但我依然钦佩他们那些处事果决，行动力强的人。

居安思危，未雨绸缪，提前做打算，因为形势很明朗。

能做的事情，我想有两个方面：

• 投资公司
• 投资自己

投资公司，话题太大，我也并非专家。自己的看法是，寻找 AI 上下游中不可或缺的组件，像美股七巨头，基本面稳定，资本实力雄厚，利润高。低点买入，长期持有，等待价值兑现。

投资自己。从我个人的实践来说，有三块：

• 探索如何利用 AI 提高自己的工作效率和交付质量（面向现在）
• 深入研究 Agent 内部的原理和工程实践，并尽可能动手实践最前沿的研究和产品（面向现在+未来）
• 多与不同跨行业的人交流（面向未来）

《远见》这本书中提到，工作的前 15 年，最重要的事情有三件：

• 可迁移技能
• 有意义的经验
• 持久的关系

一份非常好的指引地图。

4. 总结

旧的时代一去不复返。

我们只是普通人，并非前朝遗老，没必要为此伤心流泪。

也许有些旧的经验和才华，我们将不得不埋葬，但就像新老物种的新陈代谢，新的东西会长出来。

所以即便大地深处白骨皑皑，但表面的世界繁华似锦，生生不息。

（完）

参考

1. 我不得不把才华埋葬在昨天🔗
2. 我不得不把才华埋葬在昨天_百度百科🔗
3. 扁鹊 - 维基百科，自由的百科全书🔗
4. Math 2.0🔗