首页Databricks 前 AI 负责人旨在将能源成本降低 1000 倍
对AI下一次突破的不懈追求资助了大量雄心勃勃的计划，然而，有一家初创公司正抓住这一机遇，从头开始重构计算架构。
在Databricks前AI负责人Naveen Rao的领导下，Unconventional AI旨在大幅提高推理处理的能源效率。其核心创新是一种基于振荡器的新型计算机架构。
周四，该公司发布了其首款AI模型Un0，这是一个图像生成工具，首次展示了其技术如何模拟传统AI系统。在一份配套研究论文中，团队解释了他们如何利用这种新架构的软件仿真，开发出一个功能齐全的图像生成模型，其性能可与最先进的扩散模型相媲美。
“这代表了新计算范式的‘Hello World’，”Rao告诉TechCrunch。“预计未来一年这一领域将出现一些引人注目的进展。”
虽然Un0的输出结果类似于Stable Diffusion或OpenAI的GPT Image 1等模型，但其区别在于底层机制。该模型依赖于基于振荡器的架构，这与为传统计算和大型语言模型提供动力的芯片截然不同。尽管这种方法的好处错综复杂，但Rao预测它可将功耗降低多达1,000倍。
然而，许多必要的基础设施仍在开发中。当前的Un0版本运行在Unconventional振荡器芯片的软件仿真之上，并计划很快发布实际硬件的原理图。长期愿景是从零开始构建完整的推理堆栈，使Unconventional AI能够提供与其他云提供商类似的计算能力。
“我们正在构建一个以我们专有芯片为中心的新系统架构，”Rao解释道。“AI模型将在此基础设施上运行，网络接口处理传入的提示和输出的推理，同时仅消耗1/1000的电力。”
对于一家拥有不到50名员工的公司来说，这是一个极其雄心勃勃的目标。然而，鉴于AI扩张的巨大规模以及满足推理需求所带来的日益增长的成本，这种方法可能是少数能够解决这一问题规模的方案之一。Rao将电力供应确定为未来AI增长的关键瓶颈，将Unconventional定位为少数几个有能力解决这一限制的项目之一。
“由于能源限制，扩展AI非常困难，这很可能在未来几年成为根本性限制。我们根本无法绕过它；最终，这将是一个受能源限制的挑战，”他指出。
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