背景

這篇文章記錄了一位開發者嘗試為 2016 年 MacBook Pro 安裝 FreeBSD 系統時，因缺乏 Broadcom BCM4350 無線網卡驅動程式，轉而利用 AI 輔助開發的過程。作者並非直接讓 AI 生成程式碼，而是透過多個 AI 模型進行規格書撰寫、交叉驗證與程式碼移植，最終成功在 FreeBSD 上驅動了這塊原本僅支援 Linux 的硬體。

社群觀點

Hacker News 社群對此案例展現了兩極化的評價，核心爭議圍繞在 AI 究竟是解決了硬體相容性的「最後一哩路」，還是僅僅進行了一場高風險的「版權洗白」。支持者認為，這預示著跨作業系統硬體支援將進入自動化時代，未來只要有 AI 代理人進行暴力破解或自動移植，硬體廠商是否主動支援 BSD 或 Linux 將不再是阻礙。部分留言者對此感到興奮，認為將現有驅動程式調整至不同裝置的過程極其乏味，AI 正好能填補這類重複性勞動的缺口。

然而，質疑聲浪同樣強大。反對者指出，作者之所以能成功，是因為 Linux 社群早已存在開源的驅動程式供 AI 參考。如果面對的是完全封閉、缺乏原始碼的硬體（如 NVIDIA 顯示卡或最新的 Apple Silicon 晶片），AI 目前仍缺乏在底層直接觀察並逆向工程硬體行為的能力。更有留言者尖銳地指出，AI 是基於 GPL 授權的 Linux 原始碼進行訓練，將其轉換為 FreeBSD 驅動程式的行為本質上是「版權洗白」，規避了授權條款的限制。

此外，硬體工程師背景的網友提醒，驅動程式開發並非單純的邏輯轉換，硬體介面往往存在許多難以捉摸的特性，若 AI 在關鍵位元操作上出錯，甚至可能導致硬體毀損。社群中也出現了對 Apple 硬體政策的抨擊，認為 Apple 透過韌體鎖定硬體 ID 的做法阻礙了維修與第三方系統支援，導致使用者必須依賴這類複雜的 AI 繞道方案。儘管如此，多數人認同這種「氛圍編程」或「AI 管理」的模式，確實讓原本需要專業團隊耗時數月的任務，變得讓個人開發者也能觸及。

延伸閱讀

在討論串中，網友提到了 wifibox 工具，這是一個在 FreeBSD 上透過 bhyve 虛擬機器執行輕量化 Linux（如 Alpine Linux），並利用 PCI 通透技術讓 Linux 驅動程式管理無線網卡，再將網路橋接回主機的替代方案。此外，也有人提及 Asahi Linux 計畫，該計畫正致力於為較新的 Apple 晶片提供 Linux 支援，是目前逆向工程 Apple 硬體的最前線參考資源。