【Introduction】L'IA est désormais capable de coder manuellement en CUDA pour exploiter à fond le GPU ! Fable 5 domine avec une accélération de 18,7 fois, laissant GPT-5.5 loin derrière avec un écart de plus de 4 fois. Le co-fondateur d'Anthropic s'exclame : le cycle d'auto-amélioration récursive (RSI) a commencé.
L'IA a écrit le noyau le plus rapide de l'histoire !
Lors du tout nouveau benchmark d'opérateurs GPU KernelBench-Mega, Fable 5 s'est imposé de manière écrasante.
Sur une RTX PRO 6000, en codant « entièrement à la main » en CUDA, il a atteint une accélération fulgurante de 18,7 fois.
En comparaison, même le puissant Claude Opus 4.8 n'a obtenu que 14,4 fois, tandis que GPT-5.5 n'affiche que 4,34 fois.
Fable 5 devance le second d'un écart abyssal de plus de 4 fois, menant de manière incontestable.
C'est le co-fondateur d'Anthropic, Jack Clark, qui a tiré la conclusion de cette affaire.
Son jugement ne tient qu'en une phrase : c'est le début du cycle d'« auto-amélioration récursive (RSI) ».
Fable 5 décolle à 18,7 fois, écrase GPT-5.5
L'IA écrit le code bas niveau le plus rapide au monde, surpassant non seulement les humains en vitesse, mais atteignant même l'excellence dans la « pureté » du code.
Il faut savoir que KernelBench-Mega n'est absolument pas un benchmark ordinaire.
Il ne teste plus la retouche d'opérateurs simples et isolés, mais force l'intégration d'un bloc de calcul complet d'un modèle dans un noyau, réalisant une fusion profonde d'opérateurs —
L'épreuve difficile cette fois était 02_kimi_linear_decode, une tâche de décodage mixte pour Kimi-Linear W4A16 (poids 4-bit, activation bf16).
Les règles sont extrêmement strictes : chaque modèle n'a qu'une seule session autonome et 3 heures de temps réel en limite extrême.
Et le résultat rendu par Fable 5 est tel qu'il semble avoir collé la limite physique directement au visage de ses adversaires :
Fable 5 : 18,71 fois
Opus 4.8 : 14,4 fois
GPT-5.5 : 4,34 fois
Sonnet 5 : 4,0 fois
Contre toute attente, plus le contexte est long, plus il devient rapide !
À 2K de contexte, il mène de 17,8 fois, à 8K il s'élargit à 18,9 fois, et étiré à 16K, il décolle directement à 19,5 fois.
Il faut savoir qu'avec l'allongement du contexte, le KV Cache gonfle inévitablement, et la quantité de calcul d'attention par Token augmente de façon exponentielle.
C'est généralement la zone sinistrée où les performances des noyaux de décodage subissent une « hémorragie » majeure.
Mais Fable 5 intègre de manière extrêmement rigoureuse tous les calculs dans un « lancement unique » (Kernel Launch), réduisant considérablement les coûts fixes de synchronisation des barrières ;
Simultanément, son efficacité de calcul en int4 colle fermement à la limite supérieure de la bande passante mémoire du matériel.
Le résultat est que, là où les autres rencontrent des goulets d'étranglement, l'écart avec la ligne de base non seulement ne se réduit pas, mais s'agrandit même avec l'augmentation de la pression.
Le premier véritable « super noyau » de l'histoire
Mais ce qui fait vraiment frissonner les initiés, ce n'est pas cette vitesse.
Ce qu'a écrit Fable 5, c'est le premier véritable « super noyau » (megakernel) de l'histoire de KernelBench-Mega.
Un « super noyau » signifie compresser l'ensemble du processus d'inférence dans un seul noyau et l'exécuter d'une traite, sans interruption ni changement.
C'est l'une des façons d'écrire en programmation GPU unanimement reconnue comme la plus difficile à maîtriser.
Même les ingénieurs humains ont du mal à le faire, et aucun modèle sur le classement ne l'avait jamais réalisé auparavant.
En quoi est-il si « pur » ?
Grâce à torch.profiler, on peut observer un détail stupéfiant :
Pour décoder chaque Token, le noyau de Fable 5 ne lance qu'« exactement une » collaboration.
La dés-quantification int4, la convolution, SiLU, la porte KDA pour l'état delta, l'absorption MLA de l'attention sur variables latentes, le routage MoE avec les 8 meilleurs experts, divers RMSNorm, et même l'écriture dans le cache KV —
Tout est compressé dans ce lancement unique, exécuté par phases grâce à 14 barrières de grille.
Tous les autres modèles hautement performants doivent découper le problème en 4 à 14 lancements de noyaux indépendants pour à peine terminer.
Un, contre quatorze.
Cette différence n'est pas de la métaphysique. Chaque lancement de noyau force le GPU à s'arrêter un instant, à effectuer un transfert, et les temps morts intermédiaires sont du temps perdu.
Les autres découpent en plus d'une dizaine de fois, mais Fable 5 regroupe tout le travail pour le faire en une seule fois. Ce qu'il économise, c'est de la performance pure.
2,5 heures, 550 000 Tokens écrits d'une traite
Le processus d'écriture du noyau par Fable 5 n'a pas commencé par taper frénétiquement du code.
Pendant toute la session, il a utilisé 64% de son temps en silence — chronométrant tranquillement la ligne de base, effectuant des micro-benchmarks sur les barrières de grille, dérivant une limite supérieure roofline de « environ 29 octets par token ».
Adresse : https://huggingface.co/datasets/Infatoshi/kernelbench-mega-traces/blob/main/20260701_172615_claude_claude-fable-5_02_kimi_linear_decode.jsonl
Après ces devoirs, il a écrit tout le noyau d'un seul coup, et le premier benchmark a directement atteint 14,4 fois.
Ensuite, il a utilisé la dernière heure pour supprimer des barrières, compresser la dés-quantification int4 jusqu'à la rendre presque « gratuite », se propulsant ainsi jusqu'à 18,7 fois.
Il a essayé une fois une optimisation négative en cours de route, l'a testée et l'a immédiatement annulée, sans la moindre justification personnelle, ne reconnaissant que les données.
Processus complet : 2,5 heures, environ 550 000 tokens.
Ici, le point le plus facilement négligé est que —
Fable 5 n'est que la « version sûre » du modèle interne d'Anthropic, Claude Mythos.
Le cycle d'« auto-évolution de l'IA » a commencé
C'est précisément pour cela que le co-fondateur d'Anthropic, Jack Clark, dans le dernier numéro d'Import AI, a directement porté un jugement de poids —
Cela marque le début officiel du cycle d'« auto-amélioration récursive » (RSI).
Le sous-titre de ce numéro ne contient qu'une phrase : Est-ce le début d'un nouveau monde ?
Sa logique est simple : pouvoir développer et optimiser de manière autonome des noyaux est l'une des tâches d'entrée les plus fondamentales de la R&D en IA.
Plus l'IA sait écrire des noyaux, plus l'entraînement et l'inférence sont rapides ; plus c'est rapide, plus la génération suivante est puissante ; plus elle est puissante, plus elle écrit des noyaux de manière plus radicale —
Une fois que cette roue d'inertie se met en marche, elle n'a plus vraiment besoin d'être poussée par l'homme.
Fable 5 n'est pas seulement en avance dans l'acte de « se construire lui-même », il commence aussi à prendre le travail des humains.
Récemment, sur le Remote Labor Index (Indice du travail à distance), le taux d'accomplissement par l'IA est passé de 2,5% lors de son lancement en octobre 2025, pour atteindre juillet 2026.
Moins de huit mois plus tard, le niveau de pointe a plus que quadruplé.
Clark indique que le rythme auquel l'IA étend ses frontières économiques est en train de dépasser globalement la vitesse à laquelle les humains reconstruisent leurs « avantages comparatifs ».
Mi-course effrénée, mi-respect
Fait intéressant, à la fin de ce même numéro d'Import AI, Jack Clark a écrit une histoire de science-fiction —
Un monde en 2050 où les « ordinateurs universels », devenus trop dangereux, ont été interdits de la main de l'homme.
Dans le monde post-« Grand Effondrement », ne subsistent que des ordinateurs analogiques, construits avec des tuyaux, des conteneurs et des engrenages en laiton, fonctionnant de manière maladroite —
Pour prédire la météo, il faut sculpter les montagnes dans des structures d'impédance fixes du matériel ;
Pour simuler une inondation, il faut tisser des circuits électroniques dans la topographie réelle des rivières.
Celui qui a écrit « Le cycle RSI a commencé » imagine ensuite un monde où le calcul universel est enfermé dans une cage.
C'est probablement le « sentiment de déchirure » le plus réel en ce moment : mi-course effrénée, mi-respect.
Il y a un peu plus d'un an, lorsque KernelBench venait d'être publié, le plus puissant de l'époque, OpenAI o1, n'obtenait que 4% sur la tâche la plus difficile.
Aujourd'hui, l'IA écrit déjà ses propres pilotes.
Les humains ont mis des décennies pour exploiter les limites du GPU jusqu'à ce point. Fable 5, lui, n'a utilisé que 2,5 heures.
Le compte à rebours a peut-être déjà commencé en silence.
Références :
https://x.com/elliotarledge/status/2072814573753975266?s=20
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1uowkp0/fable_5_sits_at_the_top_of_kernelbench_jack_clark/
https://importai.substack.com/p/import-ai-464-fables-writes-gpu-kernels
Cet article provient du compte WeChat public «新智元» (Nouvelle Intelligence), auteur : ASI Apocalypse ; édité par : Taozi
