AI 挖漏洞不是拼算力，模型智商才是天花板

AI cybersecurity is not proof of work

antirez 拿 OpenBSD 的 SACK 漏洞举例，说了一个反直觉的结论：用 AI 找代码漏洞，堆 GPU 多跑几次没用。因为代码能走的执行路径是有限的，跑再多轮也会饱和，最终卡住你的是模型本身的智商，而不是采样次数。弱模型就算给它无限的 token，也永远没法把“窗口校验缺失”“整数溢出”“不该为空的指针分支”这三件事串起来，所以找不到真漏洞...

推荐理由：antirez 这篇不是论文，更像一篇带实验的博客。核心判断很明确：AI 找漏洞的上限卡在模型本身的智力水平，不是 GPU 数量。他用 OpenBSD 的 SACK bug 做了个可复现的测试——弱模型就算给你无限 token，也串不起来窗口校验、整数溢出和 NULL 分支这三件事，路径会饱和。这个结论对天天在算成本和效果的人有用：与其无脑加采样，不如盯模型质量和获取速度。我会先打个折，正文没给大规模对比数据，更像单点验证，但逻辑链条清楚，值得一看。