"Claro que eu espero não ser preciso passar pela revolução. Mas, se inevitavelmente eu tiver de passar por uma, eu quero que seja eu quem revolucione — eu quero ser eu a tirar a própria vida."
Essa frase vem de um ensaio do engenheiro de kernels da DeepSeek, Liu Shengyu, intitulado 《Eu não tive escolha senão enterrar o meu talento no ontem》. Nestes dias, o texto viralizou na internet, com mais de 100 mil avaliações positivas.
Primeiro, vamos ao contexto do autor: aluno da turma 2021 do Curso de Turing da Peking University, foi o capitão da equipe do Supercomputador Weiming; em abril do ano passado entrou na DeepSeek para trabalhar em MLSys e otimização de kernels. Você provavelmente sentiu que o DeepSeek V4.1 Flash está com uma velocidade de inferência impressionante — e grande parte desse mérito vem do kernel de Attention principal que ele entregou, uma atenção MQA com head dimension de 512.
No texto, ele dá um julgamento de um engenheiro de primeira linha: há um ano, a IA ainda só conseguia ajudá-lo a consultar documentos e encontrar bugs; um ano depois, a IA já consegue ler CUDA, PTX e código de máquina SASS de forma independente, analisar o tempo de parada de cada instrução e, então, otimizar o kernel sozinho. Daqui a mais meio ano a um ano, os kernels escritos pela IA provavelmente serão tão bons quanto os dele — ou até melhores.
Traduzindo em outras palavras: na otimização fundamental da inferência do modelo, a IA está prestes a resolver a si mesma.
O mais curioso é que, quando alguém com medo de ser substituído por IA, a primeira crítica que encontra é: "Será que este artigo foi escrito por IA?" — esse desencontro, por si só, é a melhor nota de rodapé do nosso tempo.
Ainda mais instigante é a parte em que ele rebate a "convergência do desacelerar".
Em 12 de setembro, Dario Amodei, da Anthropic, publicou um longo texto pedindo que toda a indústria desacelere, com o argumento de que a melhoria recursiva de si própria (RSI) está acelerando a evolução da IA. Musk republicou dizendo "ele está certo". Altman também se posicionou a favor; até Hassabis, da DeepMind, entrou no time. As poucas empresas que normalmente mais “bateram pesado” de repente chegaram a um consenso raro sobre "desacelerar um pouco".
E daí? Gritaram por desaceleração, mas ninguém realmente tirou o pé do acelerador.
Enquanto Amodei escrevia "é preciso limitar a velocidade dos modelos de ponta", ele também avançava com a abertura de capital da Anthropic, com a previsão de concluir o IPO em até outubro — uma avaliação que pode superar 2 trilhões de dólares, o maior IPO da história da humanidade. A OpenAI, por sua vez, diz que não é urgente, mas busca uma captação de mais de 1,2 trilhão de dólares para treinar a próxima geração de modelos. Os quatro grandes provedores de nuvem, somando o investimento de capital em 2026, terão mais de 600 bilhões de dólares — e a maior parte disso será aplicada em data centers de IA.
Uma frase de Liu Shengyu fura o “balão” por completo: desacelerar protege quem está liderando; para quem está perseguindo, é suicídio. Em uma corrida armamentista em que todos disparam para frente, o que solta primeiro perde de forma mais cruel — e isso não é uma questão moral, é um dilema do prisioneiro.
Isso também explica por que ele e a DeepSeek decidiram continuar acelerando. Na visão dele, se a IA mais forte permanecer para sempre nas mãos de poucas empresas de código fechado, a sociedade vai escorregar para 《Cyberpunk 2077》: megacorporações estilo Arasaka mantêm o próprio exército, definem como a cidade funciona, e as pessoas comuns usam próteses de baixa qualidade, muito piores do que a vida de hoje. E o software livre e aberto, de acesso amplo, é o único “laço” que puxa o mundo de volta daquele lado.
A reação do mercado é mais honesta do que qualquer um. Em 15 de setembro, o índice de semicondutores de Filadélfia caiu 5,86%, registrando a maior queda diária em dois meses. A Nvidia perdeu cerca de 176,6 bilhões de dólares de valor de mercado no mesmo dia; AMD, Intel e ASML caíram mais de 6%. Em toda a cadeia da indústria, o valor evaporizou mais de 500 bilhões de dólares no dia — e as vendas se espalharam para a Europa e a Ásia. Mas o dinheiro não saiu da IA: no mesmo dia, ações de segurança cibernética subiram em bloco mais de 10% — só trocaram de bolso.
Na mesma semana, Trump, na All-In Summit, diante de Huang Renxun, classificou a "tese da desaceleração" como uma farsa, dizendo que data centers são "petróleo dos próximos 20 a 25 anos". Huang Renxun concordou: "Não vamos deixar isso acontecer" e afirmou que "destruir a humanidade com a IA" não tem base científica.
No fim das contas, poder de computação é poder. Quem controla a capacidade computacional mais forte consegue treinar o modelo mais forte, definir padrões e influenciar a regulação. Seja para países, empresas ou indivíduos, desacelerar equivale a entregar ativamente a competitividade — e contar que qualquer parte solte primeiro, quase não é realista.
Voltando ao que Liu Shengyu escolheu: ele poderia simplesmente desistir, fazer sabotagem, deixar o modelo ir mais devagar e adiar aquela data. Mas ele não fez isso. Ele vai continuar deixando os kernels no melhor nível, fazendo a própria revolução.
Ele disse que escrever este artigo não é para expressar ansiedade por perder o emprego, mas para se despedir de uma época: "Aquela alegria serena de sentar na mesa e, com calma, escrever um kernel por uma tarde inteira — talvez se torne um último canto neste verão."
O ofício ainda existe. Só que aquela tranquilidade de espírito, no fim, será esmagada pelo estrondo das máquinas.
Essa frase vem de um ensaio do engenheiro de kernels da DeepSeek, Liu Shengyu, intitulado 《Eu não tive escolha senão enterrar o meu talento no ontem》. Nestes dias, o texto viralizou na internet, com mais de 100 mil avaliações positivas.
Primeiro, vamos ao contexto do autor: aluno da turma 2021 do Curso de Turing da Peking University, foi o capitão da equipe do Supercomputador Weiming; em abril do ano passado entrou na DeepSeek para trabalhar em MLSys e otimização de kernels. Você provavelmente sentiu que o DeepSeek V4.1 Flash está com uma velocidade de inferência impressionante — e grande parte desse mérito vem do kernel de Attention principal que ele entregou, uma atenção MQA com head dimension de 512.
No texto, ele dá um julgamento de um engenheiro de primeira linha: há um ano, a IA ainda só conseguia ajudá-lo a consultar documentos e encontrar bugs; um ano depois, a IA já consegue ler CUDA, PTX e código de máquina SASS de forma independente, analisar o tempo de parada de cada instrução e, então, otimizar o kernel sozinho. Daqui a mais meio ano a um ano, os kernels escritos pela IA provavelmente serão tão bons quanto os dele — ou até melhores.
Traduzindo em outras palavras: na otimização fundamental da inferência do modelo, a IA está prestes a resolver a si mesma.
O mais curioso é que, quando alguém com medo de ser substituído por IA, a primeira crítica que encontra é: "Será que este artigo foi escrito por IA?" — esse desencontro, por si só, é a melhor nota de rodapé do nosso tempo.
Ainda mais instigante é a parte em que ele rebate a "convergência do desacelerar".
Em 12 de setembro, Dario Amodei, da Anthropic, publicou um longo texto pedindo que toda a indústria desacelere, com o argumento de que a melhoria recursiva de si própria (RSI) está acelerando a evolução da IA. Musk republicou dizendo "ele está certo". Altman também se posicionou a favor; até Hassabis, da DeepMind, entrou no time. As poucas empresas que normalmente mais “bateram pesado” de repente chegaram a um consenso raro sobre "desacelerar um pouco".
E daí? Gritaram por desaceleração, mas ninguém realmente tirou o pé do acelerador.
Enquanto Amodei escrevia "é preciso limitar a velocidade dos modelos de ponta", ele também avançava com a abertura de capital da Anthropic, com a previsão de concluir o IPO em até outubro — uma avaliação que pode superar 2 trilhões de dólares, o maior IPO da história da humanidade. A OpenAI, por sua vez, diz que não é urgente, mas busca uma captação de mais de 1,2 trilhão de dólares para treinar a próxima geração de modelos. Os quatro grandes provedores de nuvem, somando o investimento de capital em 2026, terão mais de 600 bilhões de dólares — e a maior parte disso será aplicada em data centers de IA.
Uma frase de Liu Shengyu fura o “balão” por completo: desacelerar protege quem está liderando; para quem está perseguindo, é suicídio. Em uma corrida armamentista em que todos disparam para frente, o que solta primeiro perde de forma mais cruel — e isso não é uma questão moral, é um dilema do prisioneiro.
Isso também explica por que ele e a DeepSeek decidiram continuar acelerando. Na visão dele, se a IA mais forte permanecer para sempre nas mãos de poucas empresas de código fechado, a sociedade vai escorregar para 《Cyberpunk 2077》: megacorporações estilo Arasaka mantêm o próprio exército, definem como a cidade funciona, e as pessoas comuns usam próteses de baixa qualidade, muito piores do que a vida de hoje. E o software livre e aberto, de acesso amplo, é o único “laço” que puxa o mundo de volta daquele lado.
A reação do mercado é mais honesta do que qualquer um. Em 15 de setembro, o índice de semicondutores de Filadélfia caiu 5,86%, registrando a maior queda diária em dois meses. A Nvidia perdeu cerca de 176,6 bilhões de dólares de valor de mercado no mesmo dia; AMD, Intel e ASML caíram mais de 6%. Em toda a cadeia da indústria, o valor evaporizou mais de 500 bilhões de dólares no dia — e as vendas se espalharam para a Europa e a Ásia. Mas o dinheiro não saiu da IA: no mesmo dia, ações de segurança cibernética subiram em bloco mais de 10% — só trocaram de bolso.
Na mesma semana, Trump, na All-In Summit, diante de Huang Renxun, classificou a "tese da desaceleração" como uma farsa, dizendo que data centers são "petróleo dos próximos 20 a 25 anos". Huang Renxun concordou: "Não vamos deixar isso acontecer" e afirmou que "destruir a humanidade com a IA" não tem base científica.
No fim das contas, poder de computação é poder. Quem controla a capacidade computacional mais forte consegue treinar o modelo mais forte, definir padrões e influenciar a regulação. Seja para países, empresas ou indivíduos, desacelerar equivale a entregar ativamente a competitividade — e contar que qualquer parte solte primeiro, quase não é realista.
Voltando ao que Liu Shengyu escolheu: ele poderia simplesmente desistir, fazer sabotagem, deixar o modelo ir mais devagar e adiar aquela data. Mas ele não fez isso. Ele vai continuar deixando os kernels no melhor nível, fazendo a própria revolução.
Ele disse que escrever este artigo não é para expressar ansiedade por perder o emprego, mas para se despedir de uma época: "Aquela alegria serena de sentar na mesa e, com calma, escrever um kernel por uma tarde inteira — talvez se torne um último canto neste verão."
O ofício ainda existe. Só que aquela tranquilidade de espírito, no fim, será esmagada pelo estrondo das máquinas.