Лінус Торвальдс, творець Linux, уперше опублікував патч для ядра, створений за допомогою великої мовної моделі (LLM). Патч вирішує давню проблему конкуренції за кеш, коли багато процесорів одночасно читають один файл. У синтетичному тесті продуктивність зросла у 23 рази. Про це повідомив портал Tom’s Hardware.
Що саме сталося: від чернетки 2024 року до патчу 2026-го
Торвальдс уперше запропонував розв’язання цієї проблеми ще на початку 2024 року. Відтоді він використовував чернетку на власному ноутбуці. Нещодавно він вирішив «спробувати справді розв’язати цю річ за допомогою LLM». Результат опубліковано в гілці розробки. За словами Торвальдса, у спеціалізованому синтетичному бенчмарку приріст сягнув 23 разів. Водночас він наголосив: у реальних умовах ефект буде значно меншим, адже «жодне реальне навантаження» не покаже таких цифр. Ймовірно, покращення відчують передусім серверні системи, а не настільні комп’ютери.
Чому це важливо: позиція Торвальдса щодо ШІ
Цей крок не є випадковим. Торвальдс послідовно обстоює проактивну позицію щодо LLM у межах ядра Linux. Ще в липні 2026 року він заявив, що готовий «рішуче наполягти на своєму» щодо противників ШІ. Він наголосив, що автоматизований інструмент перевірки коду, який використовує команда ядра, перевершує людей. Цей інструмент виявляв базові помилки програмування, які не мали б потрапляти до репозиторію. Згодом команда навіть змінила політику: автори патчів більше не зобов’язані розкривати, чи використовували вони ШІ. Торвальдс порівнює LLM з компіляторами та редакторами. Він очікує, що люди «роблять свою роботу якнайкраще і розуміють, що вони роблять».
Що це означає для розробників і користувачів Linux
Для розробників це сигнал: ШІ стає звичайним інструментом у щоденній роботі. Для користувачів — потенційне покращення продуктивності серверів і баз даних. Водночас залишається відкритим питання контролю якості. Різниця між досвідченим програмістом, який прискорює рутинні частини роботи, і новачком, який просто просить модель «зробити Linux швидшим», величезна. Сам Торвальдс належить до першої категорії. Його приклад показує, як LLM може бути корисним у вузькому, ретельно контрольованому середовищі з обов’язковим рев’ю.
Не все так гладко: зворотний бік ШІ в ядрі
Використання ШІ має й побічні ефекти. Через здатність агентів розпізнавати типові патерни вразливостей, поштова розсилка з безпеки Linux стала «майже некерованою» ще раніше цього року. Ядро виправляє CVE з приголомшливою швидкістю — близько 2000 на реліз. Це створює навантаження на мейнтейнерів. Тож хоча Торвальдс і демонструє оптимізм щодо LLM, спільнота ядра мусить балансувати між швидкістю та якістю.
Що далі: ШІ як частина екосистеми Linux
Цей патч — не фінальна точка, а радше прецедент. Він показує, що навіть консервативне середовище ядра Linux готове експериментувати з LLM. Паралельно з’являються й інші інструменти для Linux. Нещодавно офіційний застосунок ChatGPT вийшов на Linux у попередньому перегляді. Детальніше про це читайте в нашому матеріалі: «ChatGPT нарешті вийшов на Linux: офіційний застосунок уже в попередньому перегляді».
Для України це також важливо. Багато українських розробників працюють з Linux і відкритим кодом. Досвід Торвальдса може стати орієнтиром для локальних команд, які шукають ефективні способи використання ШІ в розробці. Головне — не втрачати розуміння того, що робить модель, і зберігати людський контроль над результатом.
