在发现下一件大事的驱动下，AI 领域资助了一些相当雄心勃勃的项目——但有一家公司正将其视为从零开始重建计算架构的机会。由前 Databricks AI 负责人 Naveen Rao 领导的 Unconventional AI 承诺使推理处理的能效大幅提升。秘密武器：一种基于振荡器的新型计算架构。在周四，公司发布了首个模型 AI——称为 Un0——这是一个图像生成系统工具，首次展示了该公司的技术如何复制传统 AI 系统。在一篇随附的新论文中，公司研究团队详细介绍了他们如何使用新架构的软件模拟构建了一个完全功能的图像生成模型——这个模型的性能与最先进的扩散模型一样出色。“这是新型计算机的‘你好，世界’。” Rao 在接受 TechCrunch 采访时说道。“在接下来的一年里，你会开始看到一些相当有趣的新闻。”新 Un-0 模型的输出与像 Stable Diffusion 或 OpenAI 的 GPT Image 1 等图像生成模型相似。令人印象深刻的是它是如何达到这种性能的。该模型建立在一种与传统计算和传统 LLM 供电芯片完全不同的基于振荡器的架构上。基于振荡器的计算的优势很复杂，但 Rao 认为最终将能减少多达 1000 倍的能耗。实现这一目标所需的大部分基础设施仍在建设中。当前版本的 Un-0 在 Unconventional 的振荡器芯片的软件模拟上运行，但公司计划很快发布实际芯片的电路图。从那里开始，计划是从头开始构建一个完整的推理堆栈，Unconventional AI 最终将像其他任何提供商一样提供计算能力。“我们将构建一种由我们芯片组成的新系统。” Rao 说。“我们将在那里运行 AI 模型，我们将有一根网络电缆，提示进入，推理结果出去，但这将以 1/1000 的能耗完成。”这是一个令人震惊的雄心勃勃的目标，特别是对于一家员工人数还不到 50 的公司。但考虑到 AI 的建设规模和满足日益增长的推理需求的预期成本，这可能是为满足这一问题规模而采取的少数努力之一。Rao 认为，未来几年的电力供应将是 AI 的一个硬限制——而 Unconventional 是为解决这一问题的少数项目之一。“AI 扩展面临的挑战是能源。在接下来的几年里，这将是根本性的限制。你无法超越它。归根结底，这将是一个能源有限的问题。”他表示。当您通过我们文章中的链接进行购买时，我们可能会赚取少量佣金。这不会影响我们的编辑独立性。Russell Brandom 自 2012 年以来一直在报道科技行业，重点关注平台政策和新兴技术。他曾在 The Verge 和 Rest of World 工作，并为 Wired、The Awl 和麻省理工科技评论撰稿。他的联系方式是 russell.brandom@techcrunch.com，或通过 Signal 联系 412-401-5489。查看个人简介