# 技术普及为何如此缓慢：RDMA 与 AI 工具落地之困

- 来源：karminski-牙医 (@karminski3)
- 发布时间：2026-09-16 16:01
- AIHOT 分数：48
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## AI 摘要

李博杰指出技术从发明到广泛应用极其缓慢：2016-2018 年 Azure 已用 RDMA 加速存储，如今很多基模公司加载上 T 模型仍需数分钟。2019 年他做昇腾 AKG 算子自动优化时看好多面体优化，至今鲜有算子编译器采用，取代手写算子的反而是 LLM。他认为 AI 擅长"小步快跑"式优化，但 writing、taste 和系统设计仍很糟糕，谈"取代"为时尚早。

## 正文

旱的旱死涝的涝死. 19年我群里的矿佬挖矿都connectx-3开RDMA了.

### 引用推文

> Bojie Li：顶尖科学家和工程师，包括我自己，经常忽略的一点是，技术从被发明到广泛应用是非常缓慢的（参考：跨越鸿沟）。几个例子： 1. 我 2016-2018 年在微软实习的时候 Azure 就全面使用了基于 RDMA 和智能网卡加速的存储。2021 年我在华为的时候，线下的企业存储也用上了 RDMA。没想到几年之后，很多基模公司的...