Неконвенциональный ИИ выпускает свою первую модель, построенную на архитектуре осциллятора, которая может сократить потребление энергии ИИ в 1000 раз.

      TL;DRНеобычный ИИ выпустил Un-0, модель генерации изображений на симулированной архитектуре осциллятора, которую основатель Навин Рао утверждает, что может сократить потребление энергии ИИ в 1000 раз.

      Необычный ИИ, стартап, основанный бывшим главой ИИ Databricks Навином Рао, выпустил свою первую модель ИИ, систему генерации изображений под названием Un-0, которая работает на совершенно новом типе вычислительной архитектуры. Согласно сопроводительной научной статье, модель выдает результаты, сопоставимые с современными диффузионными моделями, такими как Stable Diffusion. Загвоздка в том, что она работает на программной симуляции аппаратного обеспечения, которого еще не существует.

      Компания разрабатывает компьютерную архитектуру на основе осцилляторов, которая отказывается от цифровой логики, лежащей в основе практически всех современных вычислений. Вместо обработки данных через транзисторы, выполняющие бинарные операции, подход Необычного использует связанные кольцевые осцилляторы в сетевой структуре, кодируя и обрабатывая информацию через физику самих осцилляторов. Рао сообщил TechCrunch, что этот подход в конечном итоге может сократить потребление энергии в тысячу раз по сравнению с обычными чипами.

      Это утверждение является амбициозным. Энергетические компании США планируют потратить почти полтора триллиона долларов к 2030 году на инфраструктуру, в значительной степени обусловленную спросом на ИИ-центры обработки данных, и любая технология, которая могла бы существенно снизить эту нагрузку, была бы чрезвычайно ценной. Но Необычный не создал физический чип, и улучшение в тысячу раз существует только как теоретическая проекция.

      💜 технологий ЕС Последние события на технологической сцене ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и немного сомнительного ИИ-арта. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас!

      Что демонстрирует Un-0, так это то, что архитектура может воспроизводить функции обычных систем ИИ. Исследовательская группа создала полностью функциональную модель генерации изображений, используя программную симуляцию архитектуры осциллятора, и статья показывает, что она работает на уровне с установленными диффузионными моделями. "Это 'hello world' нового типа компьютера", - сказал Рао TechCrunch.

      Рао имеет опыт, который заставляет инвесторов готовыми делать ставки на эту идею. Он соучредил Nervana Systems, стартап по производству чипов глубокого обучения, который Intel приобрела за примерно 400 миллионов долларов в 2016 году. Затем он основал MosaicML, который Databricks приобрела за примерно один миллиард триста миллионов долларов в 2023 году.

      Рао имеет степень доктора философии в области нейробиологии от Брауна и изучал электротехнику в Стэнфорде. Этот опыт, соединяющий проектирование чипов и науку о мозге, является центральным в его аргументации о том, что сама вычислительная архитектура нуждается в изменении.

      Этот опыт привлек 475 миллионов долларов в виде начального финансирования при оценке в четыре с половиной миллиарда долларов в декабре 2025 года, возглавляемой Lightspeed и Andreessen Horowitz с участием Sequoia, Lux Capital, DCVC и Джеффа Безоса. Рао инвестировал 10 миллионов долларов своих собственных средств на тех же условиях. Необычный не единственный стартап, который ставит на то, что путь к эффективности ИИ проходит через принципиально новые архитектуры, но его подход является одним из самых радикальных.

      Компания планирует вскоре выпустить схемы для физического чипа и намерена построить весь стек вывода с нуля. Конечная цель - работать как поставщик вычислительных мощностей, при этом Необычный будет предоставлять возможности вывода через свои собственные чипы. "Мы создадим новый тип системы, состоящей из наших чипов", - сказал Рао, добавив, что запросы будут поступать, а выводы будут отправляться через стандартное сетевое соединение, но с меньшим потреблением энергии.

      Амбиции огромны относительно размера компании. У Необычного менее 50 сотрудников, и он пытается заменить архитектуру, компьютер с хранимой программой фон Неймана, которая доминировала в вычислениях примерно 80 лет. Гонка по снижению энергетического следа ИИ привлекла волну стартапов, но большинство из них работают над охлаждением, программным обеспечением для повышения эффективности или постепенными улучшениями аппаратного обеспечения, а не пытаются полностью перестроить вычислительный стек.

      Аргумент Рао заключается в том, что постепенные подходы не будут достаточными. "Масштабирование ИИ сложно из-за энергии", - сказал он TechCrunch, добавив, что энергия будет основным ограничением в ближайшие несколько лет. Международное энергетическое агентство прогнозирует, что глобальное потребление электроэнергии центрами обработки данных превысит тысячу тераватт-часов к концу 2026 года.

      Разрыв между программной симуляцией Un-0 и работающим чипом, выполняющим реальные выводы в масштабе, огромен, и компания не предоставила график, когда физическое оборудование будет доступно для коммерческого использования. Но демонстрация того, что вычисления на основе осцилляторов могут производить функциональный вывод ИИ, является первым конкретным доказательством того, что этот подход больше, чем теоретический. Может ли он выполнить обещание тысячекратной эффективности - вопрос, на который может ответить только аппаратное обеспечение.