看什么看 18岁，你在志愿表上填了“计算机科学与技术”。
那年你听说这个专业“就业好、工资高”，也模模糊糊知道AI很火。家人不懂这行，只是见你对着电脑认真敲着什么，觉得挺有出息。你不太擅长表达，但在看到屏幕上跳出“Hello，World”的那一刻，你记住了那种感觉。
22岁，你进入研究生阶段。
本科时刷题、打比赛，身边人一个个去了大厂，而你走进了实验室。方向选的是“机器学习系统”——不是最热门的算法，也不是最炫目的模型。你开始花大量时间和GPU打交道，研究怎么调度、怎么并行、怎么让训练再快一点。
有时候你也会怀疑，别人一个月能刷三篇SOTA，你调个kernel得改两周。但你心里清楚，总要有人把这些模型落到机器上，而你愿意做那个人。
25岁，你开始读博。
你写调度器、compiler、runtime，折腾了好几种硬件。系统跑通的那一刻没人鼓掌，论文被拒也没人安慰。但你还是一次次重来。你逐渐明白，所谓科研，很多时候不是灵感迸发，而是反复把“差一点”打磨成“刚刚好”。
你在最安静的时刻，看清自己适合什么，不适合什么,也接受了“研究这件事，本来就不是为了讨好谁”。
30岁，你发出了第一篇顶会。
会议现场不如你想象中隆重。但你知道，那是一段努力的结果。你开始带学生，开始参与一些真实的工程项目，开始明白论文之外还有很多重要的事情。
时代也变了，大模型出现了。你做的很多技术，半年后可能就过时。你感到过不安，但你还是决定：把眼前的事情做好，就已经很难得。
35岁，你在高校做老师。
你花很多时间讲一件事——“优化不是为了炫技，而是为了真实可用”。你不再纠结一篇文章能不能中top，而是想怎么把一个你知道自己赶上了一个变化剧烈的年代，也看着一批又一批人进来、出去、换方向。你没有留下什么“大成果”，但留下了一套别人能用、能跑的代码。你觉得这就够了。
60岁那年，你退休。
实验室早已经换了三代机器。你搬走的那天，抽屉里还躺着一张当年的图纸，写着你最初设想的调度流程。
身边人越来越少谈优化，越来越多谈自动化。AI什么都会，系统自己调度、优化，几乎没人再关心底层的代码是怎么写出来的。
但你不觉得可惜。你知道你做过一些事，让后人不需要再去重复你做的那部分。这就是系统的意义，不一定被记住，但总有人会站在上面。系统做稳、做快、做得能支撑更多人。
那年你听说这个专业“就业好、工资高”，也模模糊糊知道AI很火。家人不懂这行，只是见你对着电脑认真敲着什么，觉得挺有出息。你不太擅长表达，但在看到屏幕上跳出“Hello，World”的那一刻，你记住了那种感觉。
22岁，你进入研究生阶段。
本科时刷题、打比赛，身边人一个个去了大厂，而你走进了实验室。方向选的是“机器学习系统”——不是最热门的算法，也不是最炫目的模型。你开始花大量时间和GPU打交道，研究怎么调度、怎么并行、怎么让训练再快一点。
有时候你也会怀疑，别人一个月能刷三篇SOTA，你调个kernel得改两周。但你心里清楚，总要有人把这些模型落到机器上，而你愿意做那个人。
25岁，你开始读博。
你写调度器、compiler、runtime，折腾了好几种硬件。系统跑通的那一刻没人鼓掌，论文被拒也没人安慰。但你还是一次次重来。你逐渐明白，所谓科研，很多时候不是灵感迸发，而是反复把“差一点”打磨成“刚刚好”。
你在最安静的时刻，看清自己适合什么，不适合什么,也接受了“研究这件事，本来就不是为了讨好谁”。
30岁，你发出了第一篇顶会。
会议现场不如你想象中隆重。但你知道，那是一段努力的结果。你开始带学生，开始参与一些真实的工程项目，开始明白论文之外还有很多重要的事情。
时代也变了，大模型出现了。你做的很多技术，半年后可能就过时。你感到过不安，但你还是决定：把眼前的事情做好，就已经很难得。
35岁，你在高校做老师。
你花很多时间讲一件事——“优化不是为了炫技，而是为了真实可用”。你不再纠结一篇文章能不能中top，而是想怎么把一个你知道自己赶上了一个变化剧烈的年代，也看着一批又一批人进来、出去、换方向。你没有留下什么“大成果”，但留下了一套别人能用、能跑的代码。你觉得这就够了。
60岁那年，你退休。
实验室早已经换了三代机器。你搬走的那天，抽屉里还躺着一张当年的图纸，写着你最初设想的调度流程。
身边人越来越少谈优化，越来越多谈自动化。AI什么都会，系统自己调度、优化，几乎没人再关心底层的代码是怎么写出来的。
但你不觉得可惜。你知道你做过一些事，让后人不需要再去重复你做的那部分。这就是系统的意义，不一定被记住，但总有人会站在上面。系统做稳、做快、做得能支撑更多人。
