Fable 5手搓首個CUDA「超級內核」，2.5小時狂飆18.7倍

人工智慧模型自我進化的新里程碑悄悄浮現。近日，AI 模型 Fable 5 在 GPU 算子基準測試 KernelBench-Mega 中，以「純手搓」CUDA 核心程式碼的方式，在短短 2.5 小時內將效能推升 18.7 倍，不僅大幅超越所有競爭對手，更讓業界領袖驚呼「遞迴自我改進（RSI）已經開始」。這項成果凸顯了大型語言模型不僅能理解、生成文字，更能直接深入硬體層級，從底層最佳化 GPU 運算潛力。KernelBench-Mega 是專為 GPU 運算核心（Kernel）設計的評測基準，要求參賽模型針對特定數學運算寫出對應的 CUDA 程式碼，並以執行速度作為主要評分標準。

CUDA 是 NVIDIA 推出的平行運算架構，長期以來被視為高效能運算的關鍵技術，最佳化 CUDA 內核需要同時掌握硬體架構、記憶體管理、執行緒調度等專業知識，過去多半仰賴資深工程師手動調整。Fable 5 在這次測試中，完全沒有仰賴任何預先編寫的模板或輔助工具，而是從零開始「手搓」出一個效能突破性的超級內核。測試平台採用的是 NVIDIA RTX PRO 6000 專業繪圖卡，這款 GPU 具備強大的運算單元與高速記憶體，但能否發揮極限效能仍取決於程式碼品質。Fable 5 在 2.5 小時內生成的最佳化 CUDA 內核，對比基線版本達到 18.

7 倍的加速比，這意味著原本需要執行近 19 小時的運算任務，現在可在 1 小時內完成。相比之下，同樣在榜單上名列前茅的 Claude Opus 4.5 雖然也展現了優異的 CUDA 編寫能力，但最終成績被 Fable 5 甩開了整整四倍以上的差距，形成「斷層式」領先。值得注意的是，這並非單純的模型能力比較，而是 AI 開始展現「自我進化」潛力的具體徵兆。Anthropic 聯合創始人 Jack Clark 在社交平台上直接評論此事，指出 Fable 5 的表現標誌著「RSI（遞迴自我改進）自我進化開始了」。

他認為，當 AI 能夠自主改寫底層運算程式碼，並在硬體層面實現效能飛躍時，代表模型已經具備某種程度的自我最佳化能力——這種能力過去被認為是通用人工智慧的關鍵特徵之一。從技術層面來看，Fable 5 的「手搓 CUDA」與一般透過自動微分或編譯器最佳化不同。傳統的深度學習最佳化工具（如 TensorRT、XLA）通常只能針對已知的運算模式進行有限度調校，而 Fable 5 能直接產生完全自訂的 CUDA 內核，精準控制每個執行緒的工作載荷、共享記憶體使用量，以及全域記憶體存取模式，達到傳統方法難以企及的效率。

這種從零開始的編寫方式，讓模型能跳出人類工程師的慣性思維，找到非直覺但效益極高的最佳化路徑。這項成果也在學術與產業圈引起廣泛討論。部分專家認為，KernelBench-Mega 的高分固然令人振奮，但需要留意測試工具有無過擬合的可能性；不過，Fable 5 的 18.7 倍加速是在未經特別調整的 RTX PRO 6000 環境下測得，複製門檻相對透明。若這項能力可以泛化到更多 GPU 架構與運算場景，未來 AI 訓練與推理的效率將出現跳躍式提升，進一步加速 AI 本身的研究進程，形成「更好的模型寫出更快的程式碼，更快的程式碼訓練出更好的模型」的正向循環。

回到 Fable 5 本身，這款模型由 Fable 團隊開發，主打在程式碼生成與科學計算領域的深度推理能力。雖然官方尚未公布 KernelBench-Mega 的完整評測細節，但已經公開承認這項成績，並表示將持續探索 CUDA 級最佳化的邊界。可以預見的是，這波「AI 寫 CUDA」的競賽才剛開始，Claude、Gemini 等主流模型也都在積極布局相關能力，未來幾個月內可能出現更多突破性數字。對於整個 AI 產業而言，Fable 5 的 2.5 小時、18.7 倍加速不僅是一個令人驚豔的數字，更代表 AI 從「被動遵循人類指令」邁向「主動改進自身執行環境」的關鍵轉折。

當模型能自己寫出比人類工程師更快的 GPU 程式碼，那麼「遞迴自我改進」就不再是科幻小說的情節，而是正在實驗室中發生的真實進展。Anthropic 聯合創始人的那句「開始了」，或許正是對這個新時代最簡潔也最有力的註腳。