CUDA 20年护城河被打破!0代码、0人类,AI 14天造出真芯片

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CUDA 20年护城河被打破!0代码、0人类,AI 14天造出真芯片
7170点击    2026-09-01 14:22

就在刚刚,OpenAI工程师承认,已经看不懂AI写的代码了。


SemiAnalysis爆料说,在查看自家自研芯片的底层代码时,OpenAI工程师无奈地承认:人类已经彻底无法理解AI生成的代码了。


CUDA 20年护城河被打破!0代码、0人类,AI 14天造出真芯片


更惊人的是,几乎就在同一时间,硅谷Architect Labs团队,扔出可能摧毁整个半导体行业的论文:


两名人类工程师,仅仅用自然语言写了写高层规格说明书,AI 就在两周之内,零人工介入、从零生成了一颗能跑大模型的真实芯片硬件!


英伟达的CUDA护城河,直接被破解了。


CUDA 20年护城河被打破!0代码、0人类,AI 14天造出真芯片

标题:Redwood: A Frontier AI Accelerator Designed, Verified, and Deployed from Scratch in 2 Weeks by AI

预印本:https://arxiv.org/abs/2608.26418


修改一次架构规格,AI从代码重构、重新验证到部署回硬件,只要48小时。


而且,这颗芯片在FPGA上跑通了开源大模型,实测推算能效比英伟达Jetson高出整整3.4倍!


最让全网震撼的是:跑在这颗第一代芯片上的 AI,已经开始设计它的下一代芯片了。


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OpenAI工程师坦白:

「我们已无法理解AI代码


在采访中,SemiAnalysis的专家指着其中一段代码问:「这几行汇编逻辑具体是怎么调动硬件单元的?」


在场的几位OpenAI 顶级工程师面面相觑,最后耸了耸肩,坦然承认:


说实话,我们完全看不懂它每一行到底在干什么。但这不重要——AI 理解它,AI测试了它,而且它跑得飞快,性能炸裂。」


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根据根据 SemiAnalysis 专家 Jordan Nanos 的重磅披露,OpenAI 在为其自研芯片开发最核心的底层加速算子时,底层的汇编级代码已经完全移交给了AI。


在 Triton 之上,OpenAI 团队构建了一套底层内核编程语言Gluon。


而Gluon里的复杂硬件指令,全是由AI短时间内自动生成。


「代码不需要被人类理解,只要 AI 理解它,AI 验证了它,它就是对的。」


这是软件工程诞生半个多世纪以来,最剧烈的一次范式崩塌。


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为什么要把底层代码交给AI?


因为只有这样,才能撕开黄仁勋构筑的算力帝国防线。


据 SemiAnalysis 披露,OpenAI秘密研发的自研AI芯片,在生成速度和运行成本上,同时把英伟达挑落马下!


更致命的是,它正在直接瓦解英伟达赖以统治世界二十年的「CUDA护城河」。


英伟达之所以不可替代,核心在于全球数百万开发者和数十万企业被绑定在 CUDA 生态上。但OpenAI用实际行动证明:


当底层软硬件协同优化完全由AI接管,人类不再需要去适配复杂的CUDA库。AI可以直接针对硬件架构,自动生成最优的底层汇编


芯片周期被打穿!

2人+AI两周造出真硬件


同时,Architect Labs 刚刚发表的这篇重磅论文,则彻底颠覆了半导体硬件设计行业。


CUDA 20年护城河被打破!0代码、0人类,AI 14天造出真芯片

论文地址:https://arxiv.org/abs/2608.26418


CUDA 20年护城河被打破!0代码、0人类,AI 14天造出真芯片


在传统的半导体工业里,造一颗专用加速芯片是什么概念?


团队规模:动辄几百人的顶级芯片架构师、验证工程师、后端团队;

研发周期:从立项、架构设计、RTL编写到流片验证,通常需要18到24个月;

资金成本:数千万甚至数亿美元,容错率极低,一步走错直接破产。


而Architect Labs做的事让全行业瞠目结舌:


仅仅由2名人类工程师,用自然语言写出顶层的功能规格说明书,两周AI生成全套硬件设计


规格之下,全流程零人工介入! 


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没有使用任何市面上现成的商业加速器 IP,AI 系统在短短两周之内,全自动生成了包括寄存器传输级代码、硬件验证套件以及配套的底层固件。


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传统芯片设计最怕改需求,改一个模块可能需要几个月重新跑仿真和验证。


但在Architect Labs的AI系统中,修改规格说明书后,AI重新生成、验证并部署回真实硬件,全流程仅需48小时。


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在研发峰值期,系统单日能够自动合入 115 次硬件改动,模块覆盖率高达 95%,且首版交付实现 0 Bug!


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这颗芯片名为Redwood,绝非纸上谈兵的玩具。


它被直接部署在AMD Xilinx Versal FPGA硬件上,实打实地运行了开源大模型。


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据测算,若将Redwood转换为同等制程的ASIC芯片,其在端侧物理 AI(Physical AI)与低功耗场景下的能效比,直接达到了英伟达边缘计算旗舰Jetson的 3.4 倍!


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芯片产业长达半个世纪的「硬件研发周期律」,在这一刻被 AI 彻底打穿。


AI正在自己设计下一代芯片


如果你只是觉得这又是一次「AI 降本增效」的案例,那你就彻底低估了这件事情背后蕴含的巨大风暴。


在这篇论文的角落里,隐藏着一句让所有计算机科学家汗毛倒立的描述:


「跑在第一代Redwood芯片上的国产开源大模型,已经全面介入并参与了下一代芯片的架构设计与代码生成。」


请停下来,仔细品味这句话。


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这就是计算机科学界推演了几十年的终极概念:硬件自我递归演进


在人类演化史上,从石器到铁器用了几百万年,从蒸汽机到集成电路用了两百年。因为人类受限于肉身,大脑无法直接迭代生存的物质载体。


但硅基世界没有这个限制。


当更聪明的 AI设计出更高效的芯片,这颗芯片又以 3 倍的算力和 48 小时的速度去跑更庞大的 AI,从而设计出下一代芯片……


飞轮一旦开始自转,它的迭代速度将不是线性的,而是指数级的狂飙。


人类,正在被边缘化。


程序员与工程师,正在成为「造物主」的饲养员?


如今,技术的复杂性,首次超越了创造者本人的大脑带宽。


在软件层面,传统意义上的「编程」正在死去。未来的软件开发,是对 AI 意图的约束和对产出结果的评测。


在硬件层面,芯片设计的百亿门槛正在坍塌。过去被巨头垄断的半导体帝国,可能会被无数「AI+2人团队」击败。


支撑着未来全球算力网络的底层硬件和核心算子,正在变成人类无法透视的黑盒。


我们只能站在黑盒之外,看着AI建起人类理解之外的王国。


或许,一个人类终将无法理解和掌控的全新硅基文明,已经来临了?


参考资料:

https://x.com/firesidealpha/status/2092421779008766021

https://x.com/firesidealpha/status/2093860831595499892

https://architectlabs.com/blog/redwood

https://arxiv.org/pdf/2608.26418


文章来自于"新智元",作者 "Aeneas 大卫"。

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