Linus Torvalds, abrumado con Linux 7.3-rc2: "No parecía una versión especialmente ajetreada, pero sin duda lo fue"
Elígenos como tu fuente preferida en Google.
Linux 7.3-rc2 tenía que ser una versión tranquila, pero ha acabado acumulando muchos más cambios de lo esperado. Linus Torvalds reconoce estar algo abrumado.
Linux 7.2 salió hace unas semanas, pero la mayor parte del trabajo está ahora enfocada en el futuro Linux 7.3. Sigue en un muy temprano desarrollo, pero las novedades y mejoras parecen que están ahogando el kernel, que ya se acerca a las 41 millones de líneas de código.
Con una previsión de lanzamiento para octubre, parece que algo se está saliendo de control. Ya lo vimos con la primera RC de Linux 7.3 y ahora la historia se repite con la segunda. Linux 7.3-rc2 viene de la mano con una enorme cantidad de trabajo, hasta el punto de que Linus Torvalds ha reconocido que la versión le ha dejado con la boca abierta.
Para que te hagas una idea, lo normal es que la segunda versión candidata sea una de las más tranquilas de todo el ciclo. Después de la enorme cantidad de cambios que entran durante la ventana de integración, los desarrolladores suelen tomarse un respiro y comienzan a aparecer los primeros errores que hay que corregir.
Esta vez no ha ocurrido eso. Torvalds reconoce que, aunque durante el desarrollo no le pareció una versión especialmente cargada, al revisar los datos la realidad era otra. Había mucho más movimiento del que esperaba.
Y eso llega además en un momento que ya estaba algo tenso por otro motivo: la cantidad de código generado o ayudado por inteligencia artificial que está llegando al kernel. Greg Kroah-Hartman, mano derecha de Torvalds, ya ha advertido que Linux 7.3 puede ser bastante complejo de sacar adelante a tiempo.
"Este va a ser un ciclo de -rc complicado. Sigue siendo una locura"
El punto en cuestión no es que la IA esté cambiando por completo el kernel por su cuenta, sino que cada vez llegan más informes de errores y parches generados con ayuda de modelos de lenguaje.
El problema es que no todos esos cambios son inútiles. Algunos detectan fallos reales y merecen entrar en el kernel. Otros, en cambio, intentan corregir problemas muy antiguos, que carecen de importancia o incluso afectan a código que apenas se utiliza. Y alguien tiene que revisar cada propuesta antes de aceptarla.
Esto está haciendo que el trabajo de los mantenedores sea mucho más pesado. Y el propio Greg KH lo deja claro afirmando que "este va a ser un ciclo de -rc complicado".
Pero este no se ha centrado solo en hablar de la cantidad de trabajo. También ha explicado por qué no puede simplemente hacer la vista gorda a todos los parches relacionados con IA.
El problema, por tanto, no es tanto quién ha escrito el parche, sino el coste que supone para los mantenedores comprobar si realmente merece la pena. Cada propuesta necesita ser revisada, probada y, cuando corresponde, discutida con otros desarrolladores. Si empiezan a llegar miles de cambios que no aportan demasiado, ese tiempo se multiplica.
Sin ir más lejos, y mostrando un poco la cara positiva de la IA, errores que antes podían permanecer ocultos durante años ahora salen a la luz con mucha más frecuencia, lo que mejora la seguridad a largo plazo. Sin embargo, también está generando una avalancha de informes que los mantenedores apenas pueden revisar al mismo ritmo.
Linus Torvalds tiene un problema y Linux 7.3 ya roza las 41 millones de líneas de código
El dato exacto es de 40,98 millones de líneas, frente a los 40,42 millones de Linux 7.2. De ellas, alrededor de 30,94 millones corresponden a código detectado como tal, mientras que el resto son comentarios y líneas en blanco.
Y cuidado porque todavía no estamos hablando de la versión final de Linux 7.3. Se trata de las primeras release candidates, por lo que el código seguirá cambiando y probablemente creciendo hasta que salga la versión final en octubre de 2026.
Pero el problema no es que Linux sea cada vez más grande. Cuanto más código hay, más difícil resulta encontrar errores, mantener componentes antiguos y revisar todo lo que llega al proyecto. Y aquí es donde la inteligencia artificial entra.
Las herramientas de IA y los LLM están rastreando el código del kernel en busca de vulnerabilidades y errores. El resultado puede ser útil, pero también está generando una cantidad de trabajo extra para unos mantenedores que tienen que comprobar si cada aviso tiene sentido.
