DevinによるRSA-260の素因数分解記録達成とAIの進化
Factoring RSA 260
Cognitionの研究チームは、GPU搭載の高性能ラティスシーバー(GPU lattice siever)を開発し、RSA-260(260桁の数)の素因数分解記録を達成した。この成果は、従来の最先端技術と比較して10倍低コストで素因数分解を可能にする。このプロジェクトでは、AIエージェントであるDevinが、人間が専門知識を要する計算数論とGPUパフォーマンスエンジニアリングの交差点にある課題を自律的に解決した。RSA-1024の素因数分解コストは約3000万ドルと推定されるが、RSA-2048への影響は限定的である。この素因数分解は、既存の計算クラスターの余剰リソースを利用し、約4,900 GPU-日(13.5 GPU-年)の計算時間を要した。Devinは、CADO-NFSのGPU適応版、GPU最適化ラティスシーバー、GPU最適化ブロックワイデマン実装など、GNFSパイプラインのほぼ全てのコンポーネントを大幅に改変した。このプロジェクトは、AIエージェントが複雑な科学技術計算を自律的に実行できる可能性を示しており、研究開発への参入障壁を低下させることを示唆している。
- Cognitionの研究チームがGPU搭載高性能ラティスシーバーを開発し、RSA-260(260桁)の素因数分解記録を達成。従来の最先端技術比で約10倍低コスト。
- AIエージェントDevinが、計算数論とGPUパフォーマンスエンジニアリングの交差領域の課題を自律的に解決した。
- RSA-1024の素因数分解コストは約3000万ドルと推定される一方、RSA-2048への影響は限定的。
- 約4,900 GPU-日(13.5 GPU-年)の計算時間を既存計算クラスターの余剰リソースで消費。
- DevinがCADO-NFSのGPU適応版、GPU最適化ラティスシーバー、GPU最適化ブロックワイデマン実装などGNFSパイプラインのほぼ全コンポーネントを大幅改変。
AIエージェントDevinが計算数論とGPU最適化という専門知を要する領域を自律的に解決し、RSA-260の素因数分解を従来比10倍低コストで達成した点は、AIエージェントの適用範囲がソフトウェア開発から科学研究の自動化へ広がる転換点を示唆する。RSA-1024でも約3000万ドル規模と推定され、既存の暗号資産・セキュリティ基盤への即時脅威は限定的だが、RSA-2048への長期的影響と、PQC(耐量子暗号)への移行を促す圧力、そしてCognitionのような自律エージェント企業の技術的優位と研究開発の参入障壁低下に注目したい。