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22小时,AI做出更快CUDA内核:算力融合还剩四道关
【总第558期】
22小时，AI做出更快CUDA内核：算力融合还剩四道关
编者按
一场公开运行的GPU内核实验，让“AI能否越过顶尖工程师的手工调优”再次成为焦点。真正值得关注的，却不是“CUDA即将消失”，而是底层优化正在从个人手艺变成可自动迭代的工程流程。对算力融合而言，代码适配的门槛有望下降，但跨架构移植、全链路协同、生产级验证与统一运营，仍是必须闯过的四道关。
如果一个AI智能体只用不到一天，就在特定任务上做出比成熟开源实现更快的CUDA内核，我们会很容易得出一个结论：GPU底层软件护城河要被填平了。
OpenBMB公开的ForgeKernel Live显示，智能体围绕DeepSeek-V4.1的FlashMLA prefill任务，在B200上持续进行编写、编译、验证、计时和调优；公开日志结束时，最快版本v31达到472μs，相对成绩为1.098×。[1]这个成绩足够有冲击力，但它既不是“CUDA终结”的证明，也不是一句“噱头”可以抹掉的进展。
真正被改写的，是底层性能优化的生产方式；真正需要重估的，是异构算力融合的成本结构。
一、先把争议放下：这场实验究竟证明了什么？
公开页面记录的是一场目标明确、边界清晰的实验：面向一个具体算子、一种模型任务和一款GPU，让智能体不断提出候选实现，再用正确性检查和设备时间决定哪个版本进入“最快阶梯”。页面汇总为42轮、29个版本完成计时、3次失败。[1]
公开日志里的四个关键数字
22h01 公开运行日志结束时间
42轮 持续迭代，而非一次生成
472μs 最快版本v31的设备时间
1.098× 日志所列相对FlashMLA成绩
这张图最有价值的地方，不是终点比参考实现快了多少，而是过程呈现出一条完整的工程链：初版虽然通过正确性检查，却慢至1834μs；随后，智能体围绕寄存器、共享内存、warp分工、数据搬运和流水线等问题持续试验，才逐步逼近并越过参考线。
因此，它不是“一句话生成底层代码”的魔法，而是把性能工程变成了可反馈、可回退、可累积的闭环。每一次编译、测试和测量都在为下一轮决策提供证据。
事实校准：两个流传口径需要修正
其一，公开日志在T+22:01结束，并非22.5小时。其二，项目并非只获得数学公式和硬件参数；它还会运行、计时和性能分析一个封装的参考内核，只是不能读取该参考实现的源代码。[1][2]
此外，公开日志也包含正确性失败、CUDA错误、死锁与连接中断等工程问题。“自动迭代”不等于“无需工程环境保障”。至于网传围观人数，因缺少可靠公开依据，本文不采用。
二、CUDA失去的，是手工调优的“独占性”
讨论“CUDA还是不是护城河”，首先要避免把CUDA缩减为一段内核代码。它背后还有编程模型、编译器、驱动、函数库、调试与性能分析工具，以及长期积累的工程知识。FlashMLA本身也是DeepSeek面向NVIDIA GPU与华为昇腾NPU提供的高性能注意力算子库。[3]
此次公开内核使用CUDA C++，项目所列B200环境也包含CUDA与PyTorch。[2]换句话说，AI不是绕开CUDA另起炉灶，而是在CUDA工具链之内找到更优实现。被削弱的是“只有极少数专家才能持续做好”的独占性，而不是整个软硬件生态。
更广泛的公开结果也值得关注。ForgeKernel主仓库披露，其论文测试覆盖Hopper与Blackwell上的27种算子，在22个专家库对照中匹配或超过18个，并超过三种内核生成系统已经发布的7个内核；不同任务的最高增益与几何平均增益并不相同。[4]这些数字展示了方法的覆盖面，却不能被简化为“所有场景都快同一个比例”。项目论文仍标注为在审[2]，结果也需要更多第三方复现与生产负载检验。
所以，护城河没有凭空消失，而是在移动：从“谁会手写某一段代码”，转向“谁能提供更好的硬件、工具链、参考实现、验证环境和硬件知识库”。
三、真正被削平的，是异构算力的“适配税”
所谓算力融合，不是把不同芯片简单放进同一个资源池，而是让任务能够跨主体、跨架构、跨地域被正确执行、合理调度，并获得可预期的性能与服务。
过去，异构迁移最隐性的成本往往不是“程序能不能跑”，而是“跑起来以后，性能能不能接受”。同一种模型换一种芯片，可能遇到算子缺失、精度差异、内存层级变化、框架版本不兼容，以及漫长的性能回退排查。这些反复出现的工作量，可以称为异构算力的“适配税”。
AI内核智能体的意义，就在于把其中一部分高度重复、依赖试错的环节，转化为“目标描述—候选生成—硬件验证—知识沉淀”的自动流程。未来跨架构适配的起点，可能不再是逐行移植旧代码，而是携带清晰的任务契约、测试集和性能约束，在新硬件上重新生成并验证。
这一方向与政策层面的关注点相互呼应。2025年印发的《算力互联互通行动计划》明确提出，构建支持各类新架构芯片的算子库、开发框架，提高应用开发效率，并推动跨主体、跨架构、跨地域算力供需调度。[5]底层自动化由此不只是单点降本工具，也可能成为异构资源走向互用的连接器。
四、障碍仍在，只是从“写不出来”变成“系统跑不好”
如果因此断言算力融合已经没有技术障碍，就把一个内核的胜利误读成了整个系统的胜利。真正的难题正在向四个层面迁移。
第一道关：可生成，不等于可移植
一个B200上的最优实现，不能直接证明它在另一代GPU、另一类加速卡上同样有效。不同硬件的指令、张量核心、内存层级和通信机制不同，最优分工也可能完全不同。ForgeKernel主仓库同样列出了边界：当前覆盖四类算子和两代NVIDIA GPU；参考实现非常重要，只给PyTorch实现和设备时间的消融实验在三个受测算子上均陷入停滞。[4]
这意味着，跨架构自动化仍需要硬件知识、参考基线与高质量反馈。AI可以降低迁移成本，却不能把硬件差异变成不存在。
第二道关：单算子最快，不等于端到端最优
公开成绩衡量的是特定任务的设备时间，而真实业务关心的是首 token 时延、吞吐、并发、显存、能耗和成本。一个内核快了，如果数据准备、通信、框架调度或批处理成为新瓶颈，端到端收益就可能被稀释。
因此，算力融合不能只追求“每个零件都最快”，而要让模型、框架、算子、网络、存储和调度围绕同一个业务目标协同。局部基准是入场券，系统收益才是交付物。
第三道关：通过测试，不等于可以生产
公开日志中的正确性失败、越界风险和性能波动提醒我们：自动生成扩大了搜索空间，也扩大了验证责任。边界输入、极端数值、并发冲突、长时间运行、驱动升级和框架变更，都可能让“曾经正确”变成“现在失效”。
生产环境需要独立测试、可复现基准、版本签名、灰度发布与可回滚机制。未来最重要的基础设施之一，未必是更大的代码生成模型，而是更可信的自动验收系统。
第四道关：能调度，不等于能运营
当算力来自不同主体和地区，统一调用只是第一步。资源如何标识，性能如何度量，服务等级如何约定，费用如何结算，故障如何追责，数据如何合规流动，都会决定融合能否从演示走向市场。
2026年，工业和信息化部进一步部署“1+M+N”国家算力互联互通节点体系，要求区域、行业节点支撑标识注册、互联调度、运行监测与安全保障。[6]此前五部门关于全国一体化算力网的实施意见，也已把统一度量、统一计费、统一交易、统一结算，以及算电协同和安全保障纳入整体框架。[7]这些任务显然不是内核生成器单独能够完成的。
五、下一站：不是“去CUDA”，而是“可验证的自动化”
面对这场变化，企业真正需要建设的，不是一个“会自动写内核”的孤立工具，而是一套让自动生成结果能够进入生产体系的工程能力。
把任务说清楚
用统一契约描述模型结构、输入形状、精度、时延目标、资源上限和数据边界，让不同智能体、不同芯片面对同一个可执行目标，而不是面对一句模糊的“帮我优化”。
把验证做完整
同时考察正确性、设备时间、端到端时延、吞吐、能耗、成本和长稳运行。对关键业务保留人工审核与回滚通道，让“更快”始终服从“可用、可控、可追责”。
把经验留下来
企业长期资产不应只是某一份内核源码，而应包括测试集、性能基线、硬件知识库、失败案例和验收规则。源码会过时，能够持续产生合格源码的体系更有复用价值。
把调度接上去
让优化后的内核进入统一资源目录、监控体系和服务等级协议，再与标识、计量、定价、结算和审计衔接。只有这样，单点性能才会变成用户可购买、平台可运营的服务能力。
未来最稀缺的，不只是“会写某一个内核的人”，而是能让不同芯片持续产出可信性能的人与系统。
所以，如果CUDA不再是单纯依靠人力堆砌的护城河，算力融合还有障碍吗？答案是：有，而且更考验系统工程。AI击穿的是单点技能壁垒，不会自动消除硬件差异、网络时延、数据边界和运营规则。
但变化同样真实：过去每一次跨架构迁移都可能从零开始，现在可以把经验变成知识库，把调优变成闭环，把验证变成标准。竞争的重点也将从“拥有多少会写底层代码的人”，转向“谁能把不同算力持续转化为可验证、可调度、可负担的服务”。
CUDA的墙没有消失，只是不再只由人攀爬。算力融合的下一站，也不是无差别的一张网，而是一张懂得验证、选择与协同的网。
参考文献
[1] OpenBMB. ForgeKernel Live，2026-10-29。https://openbmb.cn/forgekernel/
[2] OpenBMB. ForgeKernel/kernels/README.md（内核、源码隔离与测试环境说明）。https://github.com/OpenBMB/ForgeKernel/blob/main/kernels/README.md
[3] DeepSeek. FlashMLA: Efficient Multi-head Latent Attention Kernels。https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
[4] OpenBMB. ForgeKernel: Self-Evolving Kernels Catching and Surpassing Experts and Agents（项目主仓库，含方法、结果与局限性）。https://github.com/OpenBMB/ForgeKernel
[5] 工业和信息化部.《算力互联互通行动计划》，工信部信管〔2025〕119号，2025-05-21。https://cqca.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/wjfb/art/2025/art_32da1a20bf20448aaf24ef91b3fd9054.html
[6] 工业和信息化部办公厅.《关于组织开展国家算力互联互通节点建设工作的通知》，工信厅信管函〔2026〕35号，2026-01-27。https://www.miit.gov.cn/jgsj/xgj/gzdt/art/2026/art_b9a559aefc8d47b0afbd5b173d2ca8e5.html
[7] 国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局.《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，发改数据〔2023〕1779号，2023-12-25。https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202401/content_6924596.htm
本期编辑 | Tom的猴毛
01
原创阶梯
第500级台阶：六十年长河，恒守者爆发——室联网的前世今生与算格黎明
第400级台阶的灵魂独白──一个十三年活化石在AI时代对人类命运的重新定义——写在人类被"逆天改命"的前夜
在第300级台阶上的反思与展望：一个可释放数字化学习效能的“互联网÷”时代的正在由室联网元宇宙进行重构...
在第200级台阶上的反思与展望：“虽已登堂，尚未入室”的自省
02
采访报道
学术论文
第15篇：王涛：拓展“室联网”教育新理论，构建“生活即学习”新生态
第13篇：基于室联网的开放大学智慧学习空间生态建设——以福建广播电视大学“5G室联网实验室”的建设与应用为例
第12篇：【前沿】网络学习平台生态指数开放评价模型的设计与实现
第10篇：【MOOC透视】“室联网”被认证为中国行业影响力品牌！
第9篇：北京市海淀区新闻中心 | 重构传统 激活课堂——“室联网”构建无边界的未来教室
第5篇：【对话智慧教育】新维度、新模式、新平台——对话“移动学习”教育部-中国移动联合实验室MOOC研究中心王涛主任
03
原创元前
第-2期：MOOC公众号新年致辞
第-3期：BBC视频带你翻越707页《失控》
第-4期：【前沿】网络学习平台生态指数开放评价模型的设计与实现
第-6期：多元智能理论对我们的教育教学启示
第-9期：《数学分析》教给我们的，只是当年未曾领悟
第-10期：数学、计算机编程、曲面、宇宙、黑洞与舞蹈、灵魂的诗意融合！震撼的交互视觉
第-11期：慕课的颠覆与回归--《慕课：人人可以上大学》推荐序
第-12期：互联网教育的玩法与困境：如何才能让在线教育产品从“互联网+教育”走向“互联网÷教育”？
第-13期：请给我一段老时光……
第-14期：关于对【MOOC为你读诗】《你不懂我，我不怪你》一文回复的致谢！
第-15期：史上最全MOOC平台收集
第-16期：智慧学习的元年
第-17期：中华文明基本脉络
第-18期：关于在线教育和线下教育的六个问题
第-19期：万物通灵：植物互联网
第-20期：爱因斯坦：我不是一名宗教徒，但如果我是的话，我愿成为一名佛教徒
第-21期：宇宙全息论与佛法宇宙全息论的通俗表述
第-22期：拯救还是利用？互联网与人类的七宗罪
第-23期：拯救还是利用？互联网与人类的七宗罪（上篇）
第-24期：时间流互联网之未来（六）：智能终端与终端界面的未来畅想
第-25期：时间流互联网之未来（五）：Facebook Home、HTC BlinkFeed功能、SO.HO……
第-26期：时间流互联网之未来（四）：手机、Google Glass、智能手表、平板、电视……
第-27期：时间流互联网之未来（三）：移动OS、HTML5 和超级App
第-28期：时间流互联网之未来（二）：桌面将成为一级菜单和第一入口
第-29期：时间流互联网之未来（一）：从空间模式转向时间模式
第-30期：......
04
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15.首届“教学常青论坛” | 促进学生主动学习的技术·方法·实践暨武汉轻工大学新维教师发展空间站启动仪式与全球首秀
14.海淀新闻丨“十三五”规划我们的生活系列报道第一集“促进成果转化，让科技改变生活”：中关村互联网教育创新中心新维学习空间站
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王涛（微信号：ioxroom）
