技术普及为何如此缓慢：RDMA 与 AI 工具落地之困

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。