一位 Reddit 网友展示称，其使用 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 模型，在约一小时内从零生成了一套实时硬件加速的路径追踪器（Path Tracer）。该演示运行在两块 NVIDIA RTX 5090 显卡上，达到 34FPS，并处理每秒 2.67 亿次光线采样，引发开发者社区对 AI 自主系统级工程能力的讨论。

一条提示词，两块 5090

据 IT之家 9 月 25 日报道，网友 u/Zealousideal_View_12 于 9 月 24 日在 Reddit 发帖，称仅用一条初始提示词就让 Claude Opus 5.5 从零构建了由 NVIDIA CUDA RTX 与 Blackwell 内核加速的完整光线追踪演示，并要求演示使用其两块 NVIDIA RTX 5090 显卡，展示漫反射、金属反射、光泽度、粗糙度、透明度、半透明与自发光等效果。帖子未说明这条提示词之后是否还有追加与修改。

路径追踪器是一种基于光线传播模拟的 3D 渲染器：系统从摄像机或光源方向追踪大量光线，并计算光线与物体表面的交互结果。这类程序通常需要图形 API、着色器编译与并行执行方面的专业知识，门槛不低。

AI 直接编写 C++ 与 CUDA 代码库

该程序能够编写 C++ 和 CUDA 代码库，并利用 NVIDIA OptiX 9.1，直接调用现代 GPU 硬件专用的 RT 核心与 Tensor 核心。渲染器采用双 GPU 分帧多适配器管线：系统横向切分每一帧，把不同的图像行分配给两块显卡，并根据实时负载动态调整任务分配，以维持双卡协同工作。

在渲染算法方面，项目采用了 Shader Execution Reordering（着色器执行重排序），用于重新组织 GPU 上的光线路径、避免复杂反射时的管线停顿；同时结合 Next-Event Estimation 与 Multiple Importance Sampling（多重重要性采样），处理光照分布与柔和阴影。

34FPS 与 2.67 亿次光线采样

实测中，该演示达到 34FPS，并处理每秒 2.67 亿次光线采样，在包含漫反射、金属、透明、半透明与自发光材质的场景中取得了可交互的实时效果。尽管存在主机到设备（H2D）与设备到主机（D2H）的内存同步开销，引擎仍维持了上述性能。

意义与局限

科技媒体 Wccftech 对此评价称，即使不具备图形 API、着色器编译和并行执行方面的专业知识，用户也能借助 AI 开发路径追踪器。不过，该演示依赖具体的硬件内核与优化，且由 AI 一次性生成，工程完整性与后续可维护性仍有待检验；对普通开发者而言，它更多展示了 AI 在系统级图形工程上的潜力，而非可直接替代成熟开源渲染器的生产方案。