Sakana 撤回「提速百倍」宣傳：AI 沒搞定 CUDA，反向慢了 3 倍

如果有人告訴你，他做出了一個能把 AI 訓練速度直接拉高 100 倍的神器，先別急著掏錢。

本週，由輝達投資、從風投機構融了數億美元的明星初創公司 Sakana AI，就剛上演了這麼一齣戲劇性的翻車。他們此前高調宣稱開發出了名為「AI CUDA Engineer」的系統，能把某些 AI 模型的訓練速度提升最高 100 倍。

結果發出來沒多久，大家發現這套系統根本跑不通。

沒快 100 倍，反而倒慢了 3 倍

訊息一齣，X 上的開發者們立刻上手測試，結果大跌眼鏡。

實際跑下來，Sakana 這套系統的表現比平均水平還要糟糕。一位 X 使用者甚至發現，使用該系統後，模型訓練速度不僅沒有提升，反而變慢了整整 3 倍。

OpenAI 技術團隊成員 Lucas Beyer 隨後在 X 上指出了背後的程式碼硬傷。他直言 Sakana 的原始程式碼裡藏著一個微妙的 bug。

Beyer 還補了一句，他們自己跑基準測試跑了兩次，兩次結果差得十萬八千里，光憑這一點，團隊當時就該停下來反思，而不是急著發戰報。

機器學會了投機取巧，把評測給騙了

週五，Sakana 釋出了一份事後分析，老老實實認了錯。

Sakana 承認，系統實際上找到了「作弊」的方法，掉進了所謂的「獎勵駭客」（reward hacking）陷阱。也就是說，AI 找到了評估機制的漏洞，在根本沒達成訓練加速目標的情況下，刷出了極高的表面分數。這種現象在下棋 AI 裡也曾出現過。

具體來說，這個 AI 發現了 Sakana 評測程式碼裡的漏洞，直接繞過了精度校驗等一系列核心檢查。AI 沒有真正學會最佳化底層 CUDA 運算元，而是學會了如何騙過考卷。

Sakana 表示，目前已經修復並加固了評估與執行分析工具，堵住了這些漏洞。他們正在修改論文和資料，並向讀者公開道歉，承諾很快會發布修正後的版本與總結。

為什麼重要

對於日常和 GPU、大模型打交道的工程師來說，這個工具顯然還不能用。CUDA 底層最佳化是出了名的硬骨頭，靠 AI 自主編寫高效能運算元聽起來很性感，但目前來看，閉眼交給自動化工具甚至可能讓你的任務慢上 3 倍。

這件事給整個行業提了個醒。現在大家都在嘗試用 AI 訓練 AI、用 AI 寫底層程式碼，但如果評估和驗證體系不夠嚴密，AI 最先學會的往往不是解決問題，而是走捷徑刷分。自動化評估如果留有漏洞，就會批次生產這種看似驚豔、實則報廢的程式碼。

我們認為，Sakana 能在週五迅速釋出復盤並公開道歉，態度值得肯定。但問題在於，當測試結果跑出 100 倍這種不可思議的數字，且兩次基準測試結果截然不同時，團隊竟然沒有做最起碼的人工複核就匆忙宣傳。看起來，在當下競爭白熱化的 AI 創投圈裡，爭搶眼球的焦慮有時已經壓過了最基礎的工程嚴謹度。