La spinta a scoprire la prossima grande novità nel campo dell’intelligenza artificiale ha finanziato alcuni progetti piuttosto ambiziosi, ma un’azienda la sta cogliendo come un’opportunità per ricostruire l’architettura informatica da zero.
Guidato da Naveen Rao, ex capo dell’intelligenza artificiale presso Databricks, IA non convenzionale promette di rendere l’elaborazione delle inferenze molto più efficiente dal punto di vista energetico. L’arma segreta: un nuovo tipo di architettura informatica basata su oscillatori.
Giovedì, l’azienda ha rilasciato il suo primo modello di intelligenza artificiale, chiamato Un-0, uno strumento di sistema di generazione di immagini che mostra per la prima volta come la tecnologia dell’azienda può replicare i sistemi di intelligenza artificiale convenzionali. In un nuovo documento di accompagnamento, il team di ricerca dell’azienda descrive in dettaglio come è stato costruito un modello di generazione di immagini completamente funzionale utilizzando una simulazione software della nuova architettura, che funziona altrettanto bene dei modelli di diffusione all’avanguardia.
“Questo è il ‘ciao mondo’ di un nuovo tipo di computer”, ha detto Rao a TechCrunch. “Nel corso del prossimo anno, inizierai a vedere alcune notizie piuttosto interessanti a riguardo.”
L’output del nuovo modello Un-0 è simile a quello dei modelli di generazione di immagini come Stable Diffusion o GPT Image 1 di OpenAI. La parte impressionante è il modo in cui arriva a quelle prestazioni. Il modello è costruito su un’architettura basata su oscillatori che è completamente diversa dai chip che alimentano l’elaborazione convenzionale e i tradizionali LLM. I vantaggi del calcolo basato sull’oscillatore sono complessi, ma Rao ritiene che alla fine ridurrà il consumo energetico fino a 1.000 volte.
Gran parte delle infrastrutture per arrivarci sono ancora in costruzione. L’attuale versione di Un-0 funziona su una simulazione software dei chip oscillatori di Unconventional, ma la società prevede di rilasciare presto gli schemi per un chip vero e proprio. Da lì, il piano è quello di costruire un intero stack di inferenza da zero, con l’intelligenza artificiale non convenzionale che alla fine fornirà capacità di calcolo proprio come qualsiasi altro fornitore.
“Costruiremo un nuovo tipo di sistema composto dai nostri chip”, afferma Rao. “Eseguiremo lì modelli di intelligenza artificiale e avremo un cavo di rete da cui arrivano i suggerimenti e escono le inferenze, ma sarà fatto a 1/1000 di potenza.”
È un obiettivo straordinariamente ambizioso, soprattutto per un’azienda che conta ancora meno di 50 dipendenti. Ma data la portata dello sviluppo dell’intelligenza artificiale e il costo previsto per soddisfare la crescente domanda di inferenza, potrebbe essere uno dei pochi sforzi per affrontare la portata del problema. Per come la vede Rao, la fornitura di energia disponibile sarà uno dei limiti più duri per l’intelligenza artificiale negli anni a venire – e Unconventional è uno dei pochi progetti in grado di affrontarlo.
“La scalabilità dell’intelligenza artificiale è difficile a causa dell’energia. Sarà il limite fondamentale nei prossimi anni. Non è possibile superarlo. Alla fine dei conti sarà un problema di energia limitata”, afferma.
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