Linus Torvalds ប្រើ AI ក្នុងការអភិវឌ្ឍ Linux Kernel ចំណុចគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ មិនមែនត្រឹមតែ Code ទេ

CamboStack

CamboStack team·October 14, 2026·2 ចូលចិត្ត

“
TL;DR
Linus Torvalds បុរសដែលបង្កើត Linux និង Git ឥឡូវនេះកំពុងប្រើ AI ក្នុងការងារ Kernel ដោយបើកចំហ៖ ជួយ Debug bug ក្នុង Intel Xe GPU driver, សរសេរ Patch ធ្វើឱ្យ Performance ប្រសើរឡើងជាមួយ Claude Code, និងប្រើ LLM ដើម្បីយល់ Code ចាស់ៗ ដែលនាំឱ្យរកឃើញ bug អាយុជាង ១០ ឆ្នាំ។ ប៉ុន្តែអ្វីដែលគួររៀនបំផុត គឺ Workflow និង ការគិតរបស់គាត់ ជាជាង Code ដែល AI សរសេរ។

ហេតុអ្វីរឿងនេះសំខាន់?

បើអ្នកតាមដានពិភព Open Source អ្នកនឹងដឹងថា Linus Torvalds មិនមែនជាមនុស្សងាយលើកសរសើរ "hype" ណាមួយឡើយ។ ក្នុងឆ្នាំ 2024 គាត់ធ្លាប់និយាយថា ឧស្សាហកម្ម AI គឺភាគច្រើនជា Marketing ហើយមានការពិតតែបន្តិចបន្តួចប៉ុណ្ណោះ។

ពីរឆ្នាំក្រោយមក ស្ថានការណ៍ប្រែប្រួលទាំងស្រុង៖

គាត់សារភាពជាសាធារណៈថា គាត់ ពិតជាចូលចិត្តប្រើ AI
គាត់ប្រើ AI ដើម្បី "ធ្វើកិច្ចការដែលគាត់មិនពូកែ"
ហើយចាប់ពីខែសីហា 2026 មក AI បានចូលដល់ការងារ Linux Kernel ផ្ទាល់

នៅពេលមនុស្សដែលល្បីថា "តឹងរ៉ឹង" បំផុតក្នុងពិភព Software ផ្លាស់ប្តូរគំនិតថា វាជាសញ្ញាដែល Developer គ្រប់រូបគួរយកចិត្តទុកដាក់។

Timeline: ពី "Skeptic" ទៅ "Power User"

timeline
    title Linus Torvalds × AI
    2024 : ចាត់ទុក AI industry ថាភាគច្រើនជា Marketing
    Dec 2025 : សាកប្រើ AI លើកដំបូង សម្រាប់ Hobby project
    Jan 2026 : ពិភាក្សា Guideline សម្រាប់ AI-generated contributions
             : មិនចង់បាន Pro-AI ឬ Anti-AI manifesto
    Jul 2026 : ប្រកាស "Linux is not an anti-AI project"
    Aug 2026 : ប្រើ AI Debug bug ក្នុង Intel Xe driver
    Oct 2026 : Branch noref-filemap-read-with-llm (Claude Code)
             : Tag assoc-array-fixes (bug អាយុ ១០+ ឆ្នាំ)

Case 1: "Debug Session ពីឋាននរក" Intel Xe GPU Driver

នៅខែសីហា 2026 Linus ជួបបញ្ហា Memory corruption ក្នុង Intel Xe graphics driver ដែលពិបាករកមូលហេតុខ្លាំងណាស់។

អ្វីដែលបានកើតឡើង

ជំហាន	ព័ត៌មានលម្អិត
ការស៊ើបអង្កេត	24 Debug patches ដែលបន្ថែម Debug info បន្តិចម្តងៗ
ការសាកល្បង	18 Kernel boots មុននឹងរកឃើញចំណុចបញ្ហា
តួនាទី AI	បន្ថែម Debug instrumentation, វិភាគ Log, និងសរសេរ Commit message
លទ្ធផល	Fix ពិតប្រាកដ តូចបំផុត នឹងចូលក្នុង Linux 7.3 និង Backport ទៅ Stable branches

ចំណុចដែលគួរចាប់អារម្មណ៍បំផុត

“
AI បានប្រាប់ Linus ច្រើនដងថា បញ្ហានេះ "មិនអាចដោះស្រាយបាន"។
Linus មិនព្រមចុះចាញ់ គាត់បន្តរុញ ហើយទីបំផុតរកឃើញចម្លើយ។

នេះជាមេរៀនដ៏សំខាន់៖ AI ធ្វើ "grunt work" បានល្អ ប៉ុន្តែការវិនិច្ឆ័យ និងការតស៊ូ នៅតែជារបស់មនុស្ស។ បើ Developer ម្នាក់ជឿ AI ១០០% ពេល AI និយាយថា "impossible" Bug នោះនឹងនៅតែមាន។

Case 2: Branch `noref-filemap-read-with-llm` Claude Code

នៅថ្ងៃទី 11 តុលា 2026 មាន Branch ថ្មីមួយលេចឡើងក្នុង Repository ផ្ទាល់របស់ Linus រឿងមិនធម្មតា ព្រោះគាត់ជាធម្មតាប្រើតែ master branch ប៉ុណ្ណោះ។

បញ្ហាដែលត្រូវដោះស្រាយ

នៅពេល Threads ច្រើនអាន File តែមួយ ក្នុងទំហំតូចៗ ពួកវាប្រជែងគ្នាលើ Folio reference counting ដែលបណ្តាលឱ្យខាត Performance។

flowchart LR
    subgraph Before["មុនពេល Patch"]
        direction LR
        A1[Thread 1] --> R1
        A2[Thread 2] --> R1
        A3[Thread N] --> R1
        R1["ref++ / ref--<br/>Contention"] --> F1[(Folio / Page)]
    end
    subgraph After["ក្រោយ Patch"]
        direction LR
        B1[Thread 1] --> R2
        B2[Thread 2] --> R2
        B3[Thread N] --> R2
        R2["Read ដោយគ្មាន ref<br/>No overhead"] --> F2[(Folio / Page)]
    end
    Before ~~~ After

“
(Diagram សម្រួល បង្ហាញតែ Concept ប៉ុណ្ណោះ)

ការបែងចែកការងាររវាង Linus និង AI

sequenceDiagram
    actor L as Linus Torvalds
    participant C as Claude Code
    L->>C: កំណត់បញ្ហា និងទិសដៅ
    C-->>L: Draft Patch series (8 patches, Linux 7.3-rc6)
    L->>C: ត្រួតពិនិត្យ និងណែនាំបន្ត
    C-->>L: សរសេរ Test program
    Note over L: វាស់ Performance ដោយខ្លួនឯង (Benchmark)
    C-->>L: Draft Cover letter ដំបូង
    L->>L: Review ចុងក្រោយ + Push ទៅ Branch

ចំណាំ៖ ឈ្មោះ Branch ខ្លួនឯងមានពាក្យ with-llm ហើយ Commit message ផ្តល់ Credit ដល់ Claude Code យ៉ាងច្បាស់។ នេះហៅថា Transparency មិនលាក់បាំងថា AI បានចូលរួម។

Case 3: `assoc-array-fixes` ប្រើ LLM ដើម្បី "អាន" Code

មួយថ្ងៃក្រោយមក Linus បានបង្កើត Git tag assoc-array-fixes សម្រាប់ Code associative array របស់ Kernel។ គាត់និយាយថា គាត់ "ធ្វើតាមអ្វីដែលខ្លួនផ្សព្វផ្សាយ"៖

Patches ខ្លះពិបាកយល់សម្រាប់គាត់
គាត់ប្រើ LLM ដើម្បីធ្វើឱ្យ Patch ទាំងនោះ អាចយល់បាន
LLM បាន បញ្ជាក់ Bug ដើម
ហើយថែមទាំង រកឃើញ Bug ៣ ផ្សេងទៀត ដែលនៅក្នុង Code អស់រយៈពេល ជាង ១០ ឆ្នាំ

“
Insight
AI មិនមែនសម្រាប់តែ "សរសេរ Code" ទេ។ ការប្រើវាដើម្បី អាន វិភាគ និងពន្យល់ Code ប្រហែលជាតម្លៃធំជាង ជាពិសេសសម្រាប់ Legacy code ដែលគ្មាននរណាចងចាំ។

ចំណុចគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ពិតប្រាកដ៖ មិនមែនត្រឹមតែ Code

ពេលអាន Headline អ្នកខ្លះគិតថា "AI សរសេរ Linux Kernel ហើយ!" តែនោះមិនមែនជាសារពិតទេ។ អ្វីដែលពិតជាគួររៀនគឺ៖

1. Human-in-the-loop មិនមែនជាជម្រើស វាជាតម្រូវការ

Linus មិនបាន "បោះ Prompt ហើយ Copy-paste" ទេ។ គាត់ ដឹកនាំ AI, វាស់ លទ្ធផលដោយខ្លួនឯង, ហើយ ប្រឆាំង ពេល AI ខុស។

2. Experience ធ្វើឱ្យ AI មានតម្លៃ

AI ជាឧបករណ៍ពង្រីក (Amplifier)។ Developer ដែលមានបទពិសោធន៍ ៣០ ឆ្នាំ ទទួលបានលទ្ធផលខុសពីអ្នកដែលមិនយល់អ្វីដែល AI កំពុងធ្វើ។ អ្នកត្រូវដឹងគ្រប់គ្រាន់ ដើម្បីដឹងថាពេលណា AI ខុស។

3. Transparency បង្កើតទំនុកចិត្ត

ឈ្មោះ Branch ...-with-llm, Credit ក្នុង Commit message Linus បង្ហាញថា ការប្រើ AI មិនមែនជារឿងគួរខ្មាស ឬលាក់បាំងទេ។ តែត្រូវ ប្រាប់ឱ្យច្បាស់ ។

4. វាយតម្លៃលើ "លទ្ធផល" មិនមែន "ឧបករណ៍"

ជំហររបស់ Linus គឺ៖ Code ល្អ គឺ Code ល្អ មិនថាវាមកពីណាទេ។ គាត់បានបញ្ជាក់ថា Kernel project ផ្តោតលើ Technology មិនមែន Ideology ទេ ហើយក៏មិនបង្ខំនរណាឱ្យប្រើ AI ដែរ។

5. AI ពូកែ "Grunt work" មនុស្សពូកែ "Judgment"

flowchart TB
    subgraph AI["AI ពូកែ  Grunt work"]
        direction TB
        a1[បន្ថែម Debug logs]
        a2[វិភាគ Output ច្រើន]
        a3[Draft Patch / Test]
        a4[សរសេរ Commit message]
        a5[ពន្យល់ Code ចាស់]
    end
    subgraph Human["មនុស្សត្រូវធ្វើ  Judgment"]
        direction TB
        h1[កំណត់បញ្ហាពិតប្រាកដ]
        h2[ដឹងថាពេលណា AI ខុស]
        h3[វាស់ និងផ្ទៀងផ្ទាត់]
        h4[ទទួលខុសត្រូវលើលទ្ធផល]
        h5["មិនចុះចាញ់ពេល 'impossible'"]
    end
    AI -- "Output សម្រាប់ Review" --> Human
    Human -- "ទិសដៅ / Feedback" --> AI

មេរៀនសម្រាប់ Developer ខ្មែរ

ទោះអ្នកសរសេរ .NET, Node.js, Python ឬ Mobile app អ្នកអាចយក Workflow របស់ Linus មកអនុវត្តបាន៖

ប្រើ AI ដើម្បី Debug ឱ្យវាបន្ថែម Logging/Instrumentation ហើយវិភាគ Output
ប្រើ AI ដើម្បីអាន Legacy code សុំឱ្យវាពន្យល់ Function ស្មុគស្មាញ និងរក Edge cases
កុំជឿ AI ១០០% ពេលវាថា "impossible" ឬ "no bug" សូមសួរខ្លួនឯងម្តងទៀត
Benchmark ដោយខ្លួនឯង កុំទុកចិត្តលើ Performance claim ដែលមិនទាន់វាស់
បញ្ជាក់ឱ្យច្បាស់ ពេល AI ជួយ ក្នុង PR description ឬ Commit message
ពង្រឹង Fundamentals កាន់តែយល់ច្បាស់ AI កាន់តែមានប្រយោជន៍សម្រាប់អ្នក

“
Key Takeaway
AI មិនជំនួស Developer ល្អទេ វាធ្វើឱ្យ Developer ល្អ កាន់តែល្អ ។ តែវាក៏អាចធ្វើឱ្យ Developer ដែលមិនយល់ច្បាស់ ធ្វើខុសលឿនជាងមុន ដែរ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

រឿងរ៉ាវរបស់ Linus Torvalds ជាមួយ AI មិនមែននិយាយអំពី "AI សរសេរ Kernel" ទេ។ វានិយាយអំពី Senior Engineer ម្នាក់ដែលដឹងពីរបៀបប្រើឧបករណ៍ថ្មី ដោយមិនបាត់បង់ការវិនិច្ឆ័យ ការទទួលខុសត្រូវ និងស្តង់ដារខ្ពស់របស់ខ្លួន។

ពី "90% marketing" ទៅ "ខ្ញុំពិតជាចូលចិត្តប្រើ AI" ការផ្លាស់ប្តូរនេះមិនមែនដោយសារ Hype ទេ ប៉ុន្តែដោយសារ លទ្ធផលជាក់ស្តែង ។ ហើយនោះហើយជាស្តង់ដារដែលយើងគ្រប់គ្នាគួរប្រើ ពេលវាយតម្លៃឧបករណ៍ណាមួយ។

ចុះអ្នកវិញ? តើអ្នកប្រើ AI ក្នុងការ Debug ឬអាន Code ដែរឬទេ? ចែករំលែកបទពិសោធន៍របស់អ្នកនៅខាងក្រោម!

ឯកសារយោង

ចូលរួមការពិភាក្សា

0 មតិយោបល់រហូតមកដល់ពេលនេះ - ចូលចិត្ត ផ្ដល់មតិ និងចែករំលែករបស់អ្នកនៅលើ Cambostack។

បើកក្នុង Cambostack