Linux 内核创始人林纳斯·托瓦尔德斯（Linus Torvalds）近日发布了首个由人工智能辅助编写的内核补丁。该开发分支旨在解决一个长期存在的性能瓶颈：当大量 CPU 同时读取相同文件时，会引发严重的缓存争议（cache contention）。这种情况常见于使用共享库、数据库以及 Web 服务器的场景中。多年来，多位开发者曾尝试修复此问题，但均未提供完美的解决方案。
- 数据中心的冷却状态
- 定制 AI ASIC 的现状
- 美国的人工智能芯片规则不断变化，世界其他国家正在为此付出代价。
- 2026 年 GTC:伊恩·巴克新闻问答转录 Hyperscale 和 HPC 的副总裁表示，今年将放弃 CPX 和 LPU 解码
- 对于数据中心 CPU 的需求激增，人工智能代理负责
托瓦尔德斯早在 2024 年初便推出了自己的解决方案，并已在个人笔记本电脑上持续使用至今。随着该方案正式进入开发部门，他声称在专门的合成基准测试中观察到了高达 23 倍的性能提升。不过，他也指出实际生产环境中的影响将远小于这一数字，因为“没有真正的负载”能完全复现这些极端条件下的数值。业界推测，这种改进对服务器工作负载的收益将显著高于桌面端。
近年来，托瓦尔德斯对大型语言模型（LLM）工具的态度逐渐转向支持，前提是严格控制在 Linux 内核代码这一重复性高且规范严谨的环境中。去年 7 月，他曾公开表示愿意“绝对对抗”那些反对 AI 的人士，强调内核团队使用的自动代码审查工具在性能上优于人类审查者，能够发现根本不应提交的基础编程错误。
与此同时，内核团队的政策也在调整，不再强制要求补丁作者披露是否在生成代码过程中使用了 AI 工具。托瓦尔德斯重申，用户应将 LLM 视为一种常规工具，其地位类似于编译器或文本编辑器。他的核心观点是希望开发者利用一切手段尽最大努力优化工作。
有观点认为，很少有程序员比托瓦尔德斯更懂得如何正确使用 LLM。一位资深大师级程序员利用 AI 加速工作中枯燥的部分，与新手滥用工具之间存在着本质的区别。
然而，AI 的普及也带来了新的挑战。由于 AI 代理在识别常见安全漏洞模式方面变得愈发熟练，Linux 安全邮件列表在今年早些时候因报告数量激增而变得“难以管理”。尽管 Linux 团队以惊人的速度处理 CVE（通用漏洞披露），每个版本大约能解决 2,000 个漏洞，但团队仍被迫放弃部分旧硬件驱动。这些驱动往往成为大量安全报告的针对目标，尽管其实际安装基数微乎其微。
