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L’ancien responsable de l’IA de Databricks vise à réduire les coûts énergétiques par un facteur 1 000
La poursuite implacable de la prochaine percée en intelligence artificielle a financé de nombreuses initiatives ambitieuses, yet une startup saisit cette opportunité pour reconstruire l’architecture informatique à partir de zéro.
Sous la direction de Naveen Rao, ancien responsable de l’IA chez Databricks, Unconventional AI vise à améliorer considérablement l’efficacité énergétique du traitement des inférences. Leur innovation clé : une nouvelle architecture informatique basée sur des oscillateurs.
Jeudi, l’entreprise a dévoilé son premier modèle d’IA, Un0, un outil de génération d’images qui démontre pour la première fois comment leur technologie peut imiter les systèmes d’IA conventionnels. Dans un article de recherche associé, l’équipe explique comment ils ont développé un modèle de génération d’images entièrement fonctionnel en utilisant une simulation logicielle de cette nouvelle architecture, atteignant des performances comparables aux modèles de diffusion les plus avancés.
« Cela représente le ‘hello world’ d’un nouveau paradigme informatique », a déclaré Rao à TechCrunch. « Attendez-vous à des développements captivants dans ce domaine au cours de la prochaine année. »
Bien que les sorties de Un0 ressemblent à celles de modèles comme Stable Diffusion ou GPT Image 1 d’OpenAI, la distinction réside dans son mécanisme sous-jacent. Le modèle repose sur une architecture à base d’oscillateurs, fondamentalement différente des puces alimentant l’informatique traditionnelle et les grands modèles de langage. Bien que les avantages de cette approche soient complexes, Rao prédit qu’elle pourrait réduire la consommation d’énergie jusqu’à 1 000 fois.
Cependant, une grande partie des infrastructures nécessaires reste en cours de développement. La version actuelle de Un0 fonctionne sur une simulation logicielle des puces à oscillateurs d’Unconventional, avec des plans pour publier bientôt les schémas du matériel réel. La vision à long terme consiste à construire une pile d’inférence complète à partir de zéro, permettant à Unconventional AI de fournir une capacité de calcul similaire à celle d’autres fournisseurs de cloud.
« Nous construisons une nouvelle architecture système centrée sur nos puces propriétaires », explique Rao. « Les modèles d’IA fonctionneront sur cette infrastructure, avec une interface réseau gérant les invites entrantes et les inférences sortantes, tout en consommant seulement 1/1000e de l’énergie. »
Cet objectif est exceptionnellement ambitieux pour une entreprise comptant moins de 50 employés. Néanmoins, compte tenu de l’échelle massive de l’expansion de l’IA et des coûts croissants associés à la satisfaction des demandes d’inférence, cette approche pourrait être l’une des rares capables de répondre à l’ampleur du problème. Rao identifie la disponibilité de l’énergie comme un goulot d’étranglement critique pour la croissance future de l’IA, positionnant Unconventional comme l’un des rares projets équipés pour relever cette contrainte.
« Mettre à l’échelle l’IA est difficile en raison des contraintes énergétiques, qui deviendront probablement la limite fondamentale dans les années à venir. Nous ne pouvons tout simplement pas contourner cela ; en fin de compte, ce sera un défi limité par l’énergie », note-t-il.
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