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El ex jefe de IA de Databricks busca reducir los costos energéticos en un factor de 1.000
La implacable búsqueda del próximo avance en inteligencia artificial ha financiado numerosas iniciativas ambiciosas, pero una startup está aprovechando esta oportunidad para reconstruir la arquitectura informática desde cero.
Bajo el liderazgo de Naveen Rao, antiguo director de inteligencia artificial en Databricks, Unconventional AI tiene como objetivo mejorar drásticamente la eficiencia energética del procesamiento de inferencias. Su innovación clave: una nueva arquitectura informática basada en osciladores.
El jueves, la empresa presentó su primer modelo de inteligencia artificial, Un0, una herramienta de generación de imágenes que demuestra por primera vez cómo su tecnología puede reflejar los sistemas de inteligencia artificial convencionales. En un artículo de investigación complementario, el equipo explica cómo desarrollaron un modelo de generación de imágenes completamente funcional utilizando una simulación por software de esta nueva arquitectura, logrando un rendimiento comparable al de los modelos de difusión más avanzados.
«Esto representa el «hello world» de un nuevo paradigma de computación», dijo Rao a TechCrunch. «Esperamos ver algunos desarrollos interesantes en este ámbito durante el próximo año».
Aunque la salida de Un0 se asemeja a la de modelos como Stable Diffusion o GPT Image 1 de OpenAI, la distinción radica en su mecanismo subyacente. El modelo se basa en una arquitectura basada en osciladores, fundamentalmente diferente de los chips que alimentan la informática tradicional y los modelos de lenguaje grandes. Aunque los beneficios de este enfoque son complejos, Rao prevé que podría reducir el consumo de energía hasta en un factor de 1.000.
Sin embargo, gran parte de la infraestructura necesaria sigue en desarrollo. La versión actual de Un0 funciona sobre una simulación por software de los chips osciladores de Unconventional, con planes para liberar pronto los esquemas del hardware real. La visión a largo plazo implica construir una pila de inferencia completa desde cero, lo que permitiría a Unconventional AI ofrecer capacidad de computación similar a la de otros proveedores de servicios en la nube.
«Estamos construyendo una nueva arquitectura de sistemas centrada en nuestros chips propietarios», explica Rao. «Los modelos de inteligencia artificial se ejecutarán en esta infraestructura, con una interfaz de red que gestiona las solicitudes entrantes y las inferencias salientes, todo ello consumiendo solo la milésima parte de la energía».
Este es un objetivo excepcionalmente ambicioso para una empresa con menos de 50 empleados. No obstante, dada la enorme escala de la expansión de la inteligencia artificial y los crecientes costes asociados a la satisfacción de las demandas de inferencia, este enfoque podría ser uno de los pocos capaces de abordar la magnitud del problema. Rao identifica la disponibilidad de energía como un cuello de botella crítico para el futuro crecimiento de la inteligencia artificial, situando a Unconventional como uno de los pocos proyectos equipados para abordar esta limitación.
«Escalar la inteligencia artificial es difícil debido a las restricciones energéticas, que probablemente se convertirán en el límite fundamental en los próximos años. Simplemente no podemos eludirlo; en última instancia, este será un desafío limitado por la energía», señala.
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