Interview: Wenn die KI Operatoren schreibt, was machen dann die Ingenieure?

Am 14. September veröffentlichte Liu Sheng einen Text mit dem Titel „Ich musste mein Talent gestern begraben“. Liu Sheng verantwortet den Haupt-Attention-Operator von DeepSeek V4.1. Der Beitrag erreichte auf dem WeChat-Kanal mehr als 100.000 Aufrufe, stand auf Platz eins der Zhihu-Charts und löste Diskussionen auf X aus. Ein eigenes Interview bekamen wir nicht. Aus seinen öffentlichen Texten lässt sich ablesen, wie es einem Entwickler an vorderster Front geht.

Darin beschreibt er die Veränderung innerhalb eines Jahres. Zuerst war die KI ein kleiner Helfer, der Dokumentation nachschlug, Code las und Bugs fand. Dann wurde sie ein „Operator-Meister“, der CUDA, PTX und SASS selbstständig liest, mit professionellen Werkzeugen die Stoppzeiten jeder Instruktion analysiert und Operatoren eigenständig optimiert. Sein Urteil: In nicht allzu ferner Zukunft wird die KI auch Operator-Scheduling selbst entwerfen, die Leistung verschiedener Ansätze bewerten und sie umsetzen und optimieren.

„Natürlich hoffe ich, dass ich nicht wegrevolutioniert werde. Aber wenn es unvermeidlich ist, dann soll derjenige, der mich wegrevolutioniert, ich selbst sein.“

Er ist stolz auf den Erfolg von V4.1, weiß aber auch, dass das Rad der Zeit weiterrollt. In einem halben oder einem Jahr, sagt er, werde die KI Operatoren wahrscheinlich genauso gut schreiben wie er, vielleicht sogar besser. Er hält sich nicht für „arbeitslos“, aber für „umsteigepflichtig“: Der Job bleibt ihm erhalten, doch die Arbeit, die er einst geliebt hat, wird er womöglich nie wieder ausüben.

Auch auf der Anwendungsebene verändert sich etwas. Am 15. September schrieb ein Nutzer auf X, er habe das Modell DeepSeek V4.1 Flash zusammen mit dem Werkzeug Hermes Agent verwendet und damit die Texturdateien von „Resident Evil 7“ komprimiert. Auf einem OnePlus 12R stieg die Bildrate von etwa 20 FPS auf etwa 30 FPS. Die KI erkannte, dass I/O und Speicherbandbreite die Leistung begrenzten, und empfahl, die Texturen von 4096 Pixeln auf 1024 oder 512 Pixel zu komprimieren.

Beide Ereignisse zusammen weisen in dieselbe Richtung: Die Fähigkeiten der KI bei Programmier- und Engineering-Aufgaben entwickeln sich von der Unterstützung zur Hauptkraft. Für Entwickler lautet die Frage nicht mehr, ob sie KI einsetzen, sondern wie sie Urteilsvermögen, Gespür für Ästhetik und Systementwurf, also die schwerer ersetzbaren Fähigkeiten, an die entscheidende Stelle im Ablauf bringen.