RSA-896被分解，Claude把CPU算法搬上2048块GPU

RSA-896倒了，离上一个纪录被刷新只隔了十六天。

9 月 19 日，Anthropic 工程师 Stephen A. Weis 公布了 RSA-896 的质因数分解结果。这个数字来自 RSA 安全公司当年发起的“RSA 因数分解挑战赛”，有 270 位十进制数字，是两个 448 位素数的乘积。整数分解的公开纪录因此从 862 位推到了 896 位。

两周之内，这已经是第二次有 AI 参与的密码分析里程碑。

这次真正值得讲的是 Claude 干了什么。

分解大整数的主力算法叫通用数域筛法（GNFS），业内常用的开源实现是 CADO-NFS。问题在于，这套代码是针对传统 CPU 精心调优的，要把它搬到 GPU 上不是改几行配置那么简单。Weis 把移植这件事交给了 Claude，同时让它负责把一大批 GPU 调度起来，利用闲置算力协同计算。

最终的规模是：峰值 2048 块 GPU，总计约 30 GPU-年的算力，大约十天跑完。

如果按传统做法，光是把一个成熟的 CPU 数值计算库改写到 GPU 上并调稳，就可能是一个小团队好几个月的活，再加上多机调度、任务切分、容错这些工程细节，门槛相当高。现在这部分工作有很大一块由模型承担，研究者可以把精力放在算法和资源上。

这件事的意义不在于某个密码被破了，而在于做这类大规模计算的工程成本被压下来了。纪录十六天被刷新两次，本身就说明了节奏在变。

至于会不会有人担心自己的密钥，眼下还不必。现在主流使用的 RSA 密钥一般是 2048 位，896 位离它还有很远的距离，而且分解难度随位数增长得非常快。但对密码学界来说，AI 能把这类攻坚的工程周期缩短多少，已经成了一个需要认真跟踪的变量。

对 Anthropic 来说，这也是一次挺有说服力的展示：模型不只是写应用代码，也能啃下高性能计算里最磨人的移植和调度活。