据Greg Brockman (@gdb) 推特消息，优化的矩阵乘法（matmuls）已成为深度学习模型和神经网络计算的核心基础，推动了AI领域的重大进步（来源：Twitter，2025年8月28日）。高效的matmul操作使大语言模型和生成式AI系统能够实现更快的训练和推理速度。这一趋势正在推动AI硬件加速、云计算和企业AI应用领域的新商业机会，企业纷纷通过优化大规模AI部署来获取竞争优势（来源：Twitter，@gdb）。

据DeepLearning.AI报道，谷歌研究团队开发了AlphaEvolve智能体，结合Gemini 2.0 Flash和Pro模型，实现自动运行、评估并反复编辑代码，直至单元测试结果提升。AlphaEvolve从基础占位函数出发，通过循环反馈机制生成了复杂4x4矩阵乘法的优化程序，性能达到或超越现有方案。这一突破为AI自动化代码优化提供了实际业务价值，显著缩短了软件开发周期并提升了代码可靠性（来源：DeepLearning.AI，2025年8月3日）。