Калифорнийский стартап Unconventional AI, основанный Навином Рао — бывшим руководителем направления ИИ в Databricks, — опубликовал первую демонстрационную разработку: модель генерации изображений Un-0. По словам представителей компании, архитектура в ее основе теоретически способна снизить энергопотребление при инференсе до 1000 раз по сравнению с существующими решениями. Un-0 работает пока только на программной симуляции перспективных чипов, а не на реальном железе.
Unconventional AI строит чипы на принципиально иной физике: вместо обычных транзисторов — осцилляторы, то есть элементы, которые колеблются и взаимодействуют друг с другом. Все современные GPU и ИИ-ускорители работают на транзисторах — компания предлагает альтернативу на другом уровне.
Разработчики утверждают, что симулированная модель показывает результаты, сопоставимые с диффузионными моделями класса Stable Diffusion или GPT Image 1 от OpenAI. Исследовательская группа опубликовала сопроводительную научную статью с описанием методологии.
«Масштабирование ИИ ограничено энергетикой. Это станет фундаментальным барьером в ближайшие годы — его невозможно обойти», — отметил Навин Рао.
Аргумент не лишен оснований: крупнейшие дата-центры уже сталкиваются с реальными ограничениями по мощности, а прогнозы энергопотребления отрасли на горизонте пяти лет остаются предметом острых дискуссий.
Вместе с тем между нынешним состоянием проекта и заявленной целью — огромный разрыв. Осцилляторная вычислительная архитектура существует в виде программной модели, а схемы реального чипа только планируется опубликовать.
После этого предстоит создать полный инференс-стек и отработать поставку вычислительных мощностей как услуги. Каждый из этих этапов представляет самостоятельную инженерную задачу со своими рисками.
Читайте также
Почти 80% мощностей дата-центров оказались в зонах климатического риска
Снижение энергопотребления на три порядка в новом классе вычислительных систем — заявление, исторически требующее многолетней верификации в независимых условиях.
Осцилляторные компьютеры исследуются в академической среде уже несколько десятилетий и пока не привели к значительному прорыву. Перенос этой архитектуры в коммерческий ИИ-продукт с нуля — задача, которую крупные корпорации с несопоставимо большими ресурсами пока не решили.
Тем не менее сама постановка задачи привлекает внимание в тот момент, когда энергетические ограничения становятся реальным сдерживающим фактором для отрасли. Если Unconventional AI сумеет подтвердить заявленные характеристики даже частично — на реальном кремнии и в сравнительном тестировании, — это переведет проект из категории концептуальных в категорию инфраструктурно значимых.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.