今天可能是我真正意义上"Vibe Coding"的第一天。 文科出身，现在在 AI 行业做市场。不会写代码，这点没变。 但今天，我在一台国产工作站上（海光 CPU + 沐曦 GPU），把 DeepSeek R1 的量化版本在本地跑起来了。 过程说起来有点离谱——其实挺简单的。 我就给 Codex 丢了一句话：在这台工作站上，用 KTransformers 部署 DeepSeek R1，目标只有一个，必须推理成功。 然后我就在旁边看着。 它自己下载、编译、装依赖、调参数、适配显卡，失败了就改配置、换量化方式、重拉环境，再来一遍。 我全程没碰键盘写代码。
终端里真正开始输出推理结果那一刻，我愣了一下。 不是因为性能——说实话跑得一般。 是因为我意识到：这整件事，我没有"学会"任何技术，但我确实参与进去了，而且搞定了。 以前聊国产算力，是PPT里的概念。今天它在我面前跑模型。 以前"部署大模型"是工程师的活儿。今天我只需要把目标说清楚。
我现在越来越觉得，以后真正的分界线可能不是会不会写代码，而是——你能不能把问题定义清楚，然后让 AI 去干。 一个文科生，国产算力卡，本地跑起 DeepSeek R1。 这件事本身，比性能更值得说。
后记：速度实在太拉垮，才想起来检测下机器，发现内存通道根本没插满🤦