L'AI non convenzionale rilascia il suo primo modello, costruito su un'architettura ad oscillatore che potrebbe ridurre il consumo energetico dell'AI di 1000 volte.

      TL;DRUnconventional AI ha rilasciato Un-0, un modello di generazione di immagini su un'architettura di oscillatori simulati che il fondatore Naveen Rao afferma potrebbe ridurre il consumo energetico dell'IA di 1000 volte.

      Unconventional AI, la startup fondata dall'ex capo dell'IA di Databricks Naveen Rao, ha rilasciato il suo primo modello di IA, un sistema di generazione di immagini chiamato Un-0 che funziona su un tipo completamente nuovo di architettura informatica. Secondo un documento di ricerca allegato, il modello produce risultati comparabili a quelli dei modelli di diffusione all'avanguardia come Stable Diffusion. Il problema è che funziona su una simulazione software di hardware che non esiste ancora.

      L'azienda sta costruendo un'architettura di computer basata su oscillatori che abbandona la logica digitale alla base di praticamente tutti i moderni sistemi informatici. Invece di elaborare i dati attraverso transistor che eseguono operazioni binarie, l'approccio di Unconventional utilizza oscillatori ad anello accoppiati in una rete di tessuti, codificando ed elaborando informazioni attraverso la fisica degli oscillatori stessi. Rao ha detto a TechCrunch che questo approccio potrebbe alla fine ridurre il consumo energetico di un fattore di mille rispetto ai chip convenzionali.

      Tale affermazione è ambiziosa. Le utility statunitensi prevedono di spendere quasi un trilione e mezzo di dollari entro il 2030 per infrastrutture guidate principalmente dalla domanda dei data center di IA, e qualsiasi tecnologia che potrebbe ridurre in modo significativo quel carico sarebbe enormemente preziosa. Ma Unconventional non ha costruito un chip fisico, e il miglioramento di mille volte esiste solo come proiezione teorica.

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      Ciò che Un-0 dimostra è che l'architettura può replicare la funzione dei sistemi di IA convenzionali. Il team di ricerca ha costruito un modello di generazione di immagini completamente funzionante utilizzando una simulazione software dell'architettura degli oscillatori, e il documento mostra che si comporta alla pari con i modelli di diffusione consolidati. “Questo è il ‘hello world’ di un nuovo tipo di computer,” ha detto Rao a TechCrunch.

      Rao ha un curriculum che rende gli investitori disposti a scommettere sulla premessa. Ha co-fondato Nervana Systems, una startup di chip per deep learning che Intel ha acquisito per circa 400 milioni di dollari nel 2016. Ha poi fondato MosaicML, che Databricks ha acquisito per circa un miliardo e un terzo di dollari nel 2023.

      Rao ha un dottorato in neuroscienze da Brown e ha studiato ingegneria elettrica a Stanford. Quel background, che unisce design di chip e scienza del cervello, è centrale nella sua proposta che l'architettura informatica stessa deve cambiare.

      Quel curriculum ha attratto 475 milioni di dollari in finanziamenti seed a una valutazione di quattro miliardi e mezzo di dollari nel dicembre 2025, guidati da Lightspeed e Andreessen Horowitz con la partecipazione di Sequoia, Lux Capital, DCVC e Jeff Bezos. Rao ha investito 10 milioni di dollari di propri fondi alle stesse condizioni. Unconventional non è l'unica startup che scommette che il percorso verso l'efficienza dell'IA passa attraverso architetture fondamentalmente nuove, ma il suo approccio è tra i più radicali.

      L'azienda prevede di rilasciare schemi per un chip fisico a breve e intende costruire un'intera stack di inferenza da zero. L'obiettivo finale è operare come fornitore di calcolo, con Unconventional che fornisce capacità di inferenza attraverso i propri chip. “Costruiremo un nuovo tipo di sistema composto dai nostri chip,” ha detto Rao, aggiungendo che i prompt entreranno e le inferenze usciranno attraverso una connessione di rete standard, ma a una frazione della potenza.

      L'ambizione è enorme rispetto alle dimensioni dell'azienda. Unconventional ha meno di 50 dipendenti e sta tentando di sostituire un'architettura, il computer a programma memorizzato di von Neumann, che ha dominato il calcolo per circa 80 anni. La corsa per ridurre l'impronta energetica dell'IA ha attratto un'ondata di startup, ma la maggior parte sta lavorando su raffreddamento, software di efficienza o miglioramenti hardware incrementali piuttosto che cercare di ricostruire completamente lo stack informatico.

      L'argomento di Rao è che gli approcci incrementali non saranno sufficienti. “La scalabilità dell'IA è difficile a causa dell'energia,” ha detto a TechCrunch, aggiungendo che il potere sarà il limite fondamentale nei prossimi anni. L'Agenzia Internazionale dell'Energia prevede che il consumo di elettricità dei data center globali supererà i mille terawattora entro la fine del 2026.

      Il divario tra la simulazione software di Un-0 e un chip funzionante che esegue inferenze nel mondo reale su larga scala è vasto, e l'azienda non ha fornito alcuna tempistica per quando l'hardware fisico sarà disponibile per uso commerciale. Ma la dimostrazione che il calcolo basato su oscillatori può produrre output di IA funzionale è la prima prova concreta che l'approccio è più che teorico. Se potrà mantenere la promessa di efficienza mille volte superiore è una domanda a cui solo l'hardware può rispondere.