Joi, compania a lansat primul său model de AI – numit Un0 – un sistem de generare de imagini care demonstrează pentru prima dată cum tehnologia poate replica sistemele convenționale de AI. Într-o lucrare științifică publicată odată cu lansarea, echipa de cercetare detaliază cum au construit un model funcțional de generare de imagini folosind o simulare software a noii arhitecturi – un model care performează la fel de bine ca cele mai avansate modele de difuzie.
„Acesta este «hello world»-ul unui nou tip de computer”, a declarat Rao pentru TechCrunch. „În următorul an, veți începe să vedeți vești foarte interesante în jurul acestui subiect.”
Rezultatul generat de noul model Un0 este similar cu cel al modelelor de generare de imagini precum Stable Diffusion sau GPT Image 1 de la OpenAI. Partea impresionantă este modul în care ajunge la această performanță. Modelul este construit pe o arhitectură bazată pe oscilatori, complet diferită de cipurile care alimentează calculatoarele convenționale și modelele de limbaj mari tradiționale.
Avantajele calculului cu oscilatori sunt complexe, dar Rao crede că, în cele din urmă, va reduce consumul de energie de până la 1.000 de ori. O mare parte din infrastructura necesară pentru a ajunge acolo este încă în construcție. Versiunea actuală a Un0 rulează pe o simulare software a cipurilor oscilatoare ale Unconventional, dar compania plănuiește să publice în curând schemele pentru un cip real. De acolo, planul este să construiască un întreg stack de inferență de la zero, iar Unconventional AI va furniza în cele din urmă capacitate de calcul, la fel ca orice alt furnizor.
„Vom construi un nou tip de sistem compus din cipurile noastre”, spune Rao. „Vom rula modele de AI acolo și vom avea un cablu de rețea prin care intră prompturi și ies inferențe, dar totul se va face la 1/1.000 din puterea actuală.”
Este un obiectiv uimitor de ambițios, mai ales pentru o companie care încă numără mai puțin de 50 de angajați. Dar, având în vedere amploarea construcției infrastructurii AI și costul anticipat al satisfacerii cererii tot mai mari de inferență, poate fi unul dintre puținele eforturi care să se ridice la nivelul problemei.
Așa cum vede Rao, disponibilitatea energiei va fi una dintre limitele dure pentru AI în anii următori – iar Unconventional este unul dintre puținele proiecte capabile să o abordeze. „Scalarea AI este dificilă din cauza energiei. Va fi limita fundamentală în următorii câțiva ani. Pur și simplu nu poți trece peste ea. Va fi, în cele din urmă, o problemă limitată de energie”, spune el.
Contextul este alarmant. Centrele de date consumă deja cantități uriașe de electricitate, iar cererea pentru inferență AI – procesul prin care modelele antrenate generează răspunsuri – crește exponențial. Companii precum OpenAI, Google și Meta investesc miliarde în noi ferme de servere, iar rețelele electrice din multe regiuni sunt deja sub presiune. Dacă Unconventional AI reușește să reducă consumul cu un factor de 1.000, ar putea schimba fundamental ecuația economică și ecologică a inteligenței artificiale.
Desigur, există scepticism. Până acum, Unconventional AI a demonstrat doar o simulare software. Cipul fizic nu există încă, iar trecerea de la simulare la hardware funcțional este un salt uriaș. În plus, chiar dacă cipul va funcționa, integrarea sa în ecosistemul existent de software și hardware AI va necesita timp și resurse considerabile. Rao recunoaște provocările, dar rămâne încrezător: „Am construit o echipă de talie mondială și avem un plan clar. În următoarele luni, vom arăta lumii că această arhitectură nu este doar o teorie, ci o realitate practică.”
Pentru industria tech, această dezvoltare vine într-un moment critic. Costurile energetice ale AI devin o preocupare majoră pentru investitori și factorii de decizie. Dacă Unconventional AI își atinge obiectivele, ar putea nu doar să reducă facturile de electricitate ale marilor companii, ci și să democratizeze accesul la inferență AI, permițând rularea modelelor puternice pe dispozitive cu consum redus.
Până atunci, rămânem cu Un0 – un model de generare de imagini care, deși rulează pe o simulare, arată că arhitectura oscilatoarelor poate produce rezultate comparabile cu cele ale celor mai bune modele actuale. Este un prim pas, dar unul care ar putea redefini viitorul calculatoarelor și al inteligenței artificiale.
De ce este important:
Reducerea consumului de energie al AI-ului cu un factor de 1.000 ar putea rezolva una dintre cele mai mari provocări ale industriei: sustenabilitatea energetică. În contextul în care centrele de date consumă tot mai multă electricitate, iar rețelele electrice sunt suprasolicitate, o astfel de inovație ar putea face AI-ul mai accesibil, mai ieftin și mai prietenos cu mediul. De asemenea, ar putea accelera adoptarea AI în domenii unde consumul de energie este o barieră, cum ar fi dispozitivele mobile sau aplicațiile edge. Dacă Unconventional AI reușește, s-ar putea să asistăm la o schimbare de paradigmă în modul în care proiectăm și utilizăm procesoarele.
