GitHub 新增 400 万 CPU 核心，并发布 Copilot Fusion 多模型路由

在经历一系列可靠性事故后，GitHub于8月完成了超过300万CPU核心和120 PB高速存储的扩容，如今它正进一步加大基础设施投入，再增加超过400万CPU核心和160 PB存储。

与此同时，GitHub近期经历了AI驱动的提交活动大幅激增，仅9月GitHub上的提交量就达到73.8亿次，较上月增长5倍。

“智能体正在改变软件开发的规模和形态。增加容量固然重要，但仅靠容量无法让我们实现目标。我们还必须改变架构，”微软CoreAI执行副总裁Jay Parikh在GitHub Universe年度开发者旗舰大会前的一篇博客文章中写道。

该公司还在重建其Git架构，将计算与存储解耦，以实现最高35倍的吞吐量提升，并防止开发者工具在合成负载下崩溃。

在大会上，GitHub还宣布Copilot Fusion正式可用。这是一个智能路由引擎，可根据任务难度决定调度哪些前沿AI模型，并平衡成本、延迟和推理能力。

Fusion引入了三个努力等级——Standard、High和Max。据GitHub称，旗舰级Fusion Max等级相比顶级前沿基线提升了任务完成率，同时将预估推理成本控制在基线模型的1.1倍以内。

“不同任务需要不同模型。开发者不应为了以合适的价格获得正确结果而必须管理每一个模型选择。Copilot Fusion会评估任务在推理、代码生成、调试和工具使用方面的需求，然后选择如何在一个或多个模型上执行，”Parikh在博客中写道。

这家总部位于旧金山的公司还推出关键防护措施，以保护软件供应链并防止库中的幻觉。

它引入了AI驱动的代码扫描，检查每个拉取请求和代码仓库是否存在漏洞。它还在推出可达性分析，通过显示其代码是否调用了存在漏洞的函数来帮助团队确定警报优先级，并提供可在GitHub中检查的调用路径。此外，包防火墙将在下载时检查npm包，以阻止已知恶意包、误植域名和零日依赖攻击。

“只有保持交付成果的质量，加快速度才有意义。Copilot代码审查会呈现开发者需要捕获的有意义、可操作的缺陷，”这位微软高管指出。

GitHub还为Copilot应用增加了更多功能，将其发展为项目管理器。

Copilot Projects让开发者能够跨并行开发轨道跟踪目标、上下文、活动终端会话和进行中的代码差异。Copilot Connectors原生集成模型上下文协议，让Copilot能够通过CLI、Web应用和VS Code从Cloudflare、Vercel和Sentry等服务拉取实时生产遥测和部署上下文。同时，Copilot Automations让团队能够配置可复用的后台智能体任务。

GitHub还宣布，Copilot访问权限将扩展至所有GitHub Enterprise用户，无需额外购买席位。

此前在9月，GitHub用Rust重写了为其Copilot CLI、应用和SDK提供支持的运行时。GitHub表示，这使每个客户端的工作集内存增加约100 MB，增加了进程管理复杂性，并限制了启动速度、吞吐量和服务器密度。