Intervista: quando l'AI impara a scrivere gli operatori, cosa resta agli ingegneri

Il 14 settembre Liu Sheng, responsabile dell'operatore di attenzione principale di DeepSeek V4.1, ha pubblicato un articolo intitolato «Ho dovuto seppellire il mio talento ieri». Il testo ha superato le 100.000 letture sull'account WeChat, è arrivato primo tra gli argomenti del momento su Zhihu e ha acceso il dibattito su X. Non siamo riusciti a fissare un colloquio con lui, ma dai suoi scritti pubblici si capisce la situazione reale di un ingegnere in prima linea.

Nell'articolo descrive il cambiamento avvenuto in un anno. Un tempo l'AI era un piccolo assistente: gli cercava la documentazione, gli leggeva il codice, gli trovava i bug. Adesso è una «maestra degli operatori». Legge da sola codice CUDA, PTX e SASS, analizza con strumenti specialistici i tempi di stallo di ogni istruzione e ottimizza gli operatori in autonomia. Secondo lui, in un futuro non lontano l'AI saprà anche progettare da sola lo scheduling degli operatori, valutare le prestazioni di soluzioni diverse e realizzarle e ottimizzarle.

«Certo spero di non essere rivoluzionato, ma se proprio devo esserlo, vorrei che a rivoluzionarmi fossi io stesso.»

È orgoglioso del successo di V4.1, ma sa anche che la ruota del tempo avanza. Dice che tra sei mesi o un anno gli operatori scritti dall'AI saranno probabilmente validi quanto i suoi, se non migliori. Ritiene di non rischiare la disoccupazione, ma di dover cambiare mestiere: il posto di lavoro può restare, però potrebbe non avere più l'occasione di svolgere quel lavoro che un tempo amava.

Anche a livello applicativo stanno avvenendo cambiamenti. Il 15 settembre un utente ha pubblicato su X un post in cui raccontava di aver chiamato il modello DeepSeek V4.1 Flash, combinandolo con lo strumento Hermes Agent, riuscendo a comprimere i file delle texture di Resident Evil 7 e a portare il frame rate su OnePlus 12R da circa 20 FPS a circa 30 FPS. L'AI ha individuato nell'I/O e nella larghezza di banda della memoria i principali limiti alle prestazioni e ha consigliato di comprimere le texture da 4096 pixel a 1024 o 512 pixel.

Mettendo insieme le due cose si arriva alla stessa conclusione: le capacità dell'AI nei compiti di programmazione e ingegneria stanno passando dal ruolo di supporto a quello di protagonista. Per gli sviluppatori il problema non è più se usare l'AI, ma come collocare nei punti chiave del processo capacità più difficili da sostituire, come il giudizio, il senso estetico e la progettazione dei sistemi.