2026年9月中旬，Arm 工程师、资深 Linux 内核开发者 Lorenzo Stoakes 向内核社区提交了一批特殊的优化补丁：他借助大语言模型（LLM）定位隐藏在构建流程中的性能瓶颈，最终以 23 个补丁让 Linux 内核编译速度在多种场景下大幅提升，全模块构建最高提速 36%、增量构建最高约 70%、noop 构建最高约 90%。有趣的是，这轮"AI 辅助开发"中，AI 负责找出问题，而代码大多是人类重写的。
Linux 内核为什么编译慢
现代 CPU 拥有十几个乃至几十个核心，但 Linux 内核的构建流程中仍存在不少只能单线程串行执行的任务：前面的任务不结束，后面的只能排队，大量核心处于闲置状态。Stoakes 要做的，就是找出这些"排队点"，让更多工作可以并行。
AI 在这一过程中扮演了"侦察兵"的角色：分析构建流程、筛选可疑环节、尝试提出改进方向，甚至参与构建运行、测试、调试与结果分析。最终提交的 23 个补丁覆盖 Kbuild、kallsyms、modpost、objtool、mksysmap 以及内核的 Rust 构建系统等多个环节。
"代码惨不忍睹"：AI 生成、人类重写
不过，AI 写的代码质量并不理想。Stoakes 在补丁说明中直言，LLM 生成了大量代码，其中相当一部分"惨不忍睹"：
LLM 生成了很多代码，其中很多都惨不忍睹。——Lorenzo Stoakes，Linux 内核补丁说明（转引自 Phoronix 报道）
他最终对大部分 AI 生成代码进行了重写，同时大幅修改了提交信息、补丁说明与代码注释。此外，由于开发过程中大量使用 LLM，这些提交带有 Assisted-by 标签，用于标注 AI 参与程度。Stoakes 还亲自验证了补丁后的内核：构建是否正确、运行是否正常、性能提升是否真实存在，且在不同硬件与内核配置下都观察到了明显提速。
提速数据一览
- allmodconfig（全模块）构建：最高提升约 36%；
- 增量构建：最高提升约 70%；
- noop 构建（几乎无需重新编译的场景）：最高提升约 90%。
对于每天反复修改、编译、测试内核的开发者而言，每轮构建省下几分钟，一天下来就是可观的效率收益。
结论与影响
这次实践展示了大模型参与底层系统开发的真实形态：AI 擅长在海量代码中快速圈定可疑瓶颈，但"代码能跑起来"远不等于"代码能合入主线"——性能、可维护性、边界条件与社区规范，仍需要熟悉内核的人类工程师把关。AI 与人类各司其职，或许是未来内核开发更现实的协作方式。值得一提的是，Linux 之父 Linus Torvalds 此前也在排查 Intel Xe 显卡驱动 Bug 时借助 AI 完成了大量繁琐调试工作，最终定位到一行错误代码，说明 AI 辅助已开始渗透到内核开发的核心环节。