🚨研究者がAIを訓練してGPUコードを書かせたところ、そのAIは100%のテストで業界標準コンパイラを上回り、ClaudeとGeminiを40%上回った。さらにChatGPT-5を試したところ、AIは回答すら拒否した。 ByteDanceと清華大学のチームが、今年最も重要なAI論文の1つを発表したが、ほとんど誰も話題にしていない。 彼らが構築したのは以下の通り： CUDAは、地球上のすべてのAIモデル、すべてのGPU、すべてのニューラルネットワークを動かすプログラミング言語だ。これらはすべてCUDAカーネル上で動作している。高速なCUDAコードを書くことは、コンピューティング分野で最も難しく、最も専門的なスキルの1つである。 このスキルを習得するには何年もの専門知識とGPUハードウェアへの深い理解が必要だ。ほとんどのエンジニアはこのスキルをマスターできない。 長年にわたり、CUDAを最適化する最良の方法はtorch.compileだった。これはMetaの最も優れたエンジニアたちが開発したコンパイラであり、業界標準だった。AIモデルはこれに近づくことすらできなかった。 そこで研究者たちはCUDA Agentを構築した。これは強化学習を通じてGPUコードの作成と最適化に特化して訓練されたAIだ。コードを書き、実行し、速度を測定し、自らのエラーをデバッグし、基準を上回るまで継続的に改善する。 その結果は驚異的だ。 ベンチマークの最も簡単なレベルでは、100%のタスクでtorch.compileを上回った。 中程度のレベルでも、100%で上回り、カーネルの実行速度は業界標準コンパイラの約3倍だった。 最も難しいレベルでは、完全なニューラルネットワークアーキテクチャで、90%のタスクでコンパイラを上回った。 次に、世界で最も進んだフロンティアモデルと比較した。 Claude Opus 4.5とGemini 3 Proはほとんどのタスクをクリアしたが、そのカーネルの約3分の2しか基準より速くならなかった。動作するコードは書けたが、最適化されていなかった。 CUDA Agentは100%のタスクでコンパイラを上回り、最も難しいレベルではClaudeとGeminiを約40%上回った。 専門化されたAIが、世界で最も有名な汎用モデルたちが得意とする分野で圧倒的な勝利を収めた。 しかし、ここで私が立ち止まったのは次の詳細だ。 研究者たちがOpenAIのChatGPT-5シリーズ（5、5.1、5.2）をベンチマークしようと試みたところ、できなかった。 彼ら自身の言葉によると、「モデルはCUDA関連のプロンプトに対して一貫して回答を拒否した」。 地球上で最も有名なAI企業が開発した最先端モデルが、GPUコードの作成を拒否したのだ。 一方で、中国のオープンリサーチモデルは、同じタスクで業界標準コンパイラを上回っていた。 この影響は計り知れない。 数十年にわたり、高性能GPUコードの作成にはエリート人間の専門家が必要だった。しかし今や、AIがその専門家たちが開発したコンパイラよりも優れ、誰もが支払っているフロンティアモデルよりも優れている。 これはAIが、AI自体が動作するインフラ自体を最適化し始めた瞬間だ。 システムが自らを改善し始めたのだ。 そしてそれを証明したモデルは、OpenAIでもAnthropicでもGoogleでもなかった。 それは中国の研究ラボから生まれ、128台のGPUで訓練され、無料で公開された。