家Databricksの元AI最高責任者は、エネルギーコストを1,000倍削減する目標を掲げる
次なるAIの画期的な進歩への絶え間ない追求は数多くの野心的なイニシアチブに資金を提供してきたが、あるスタートアップはこの機会を捉え、コンピューティングアーキテクチャをゼロから再構築しようとしている。
Databricksの元AI責任者であるNaveen Raoのリーダーシップの下、Unconventional AIは推論処理のエネルギー効率を劇的に向上させることを目指している。彼らの主要な革新は、新しい振動子ベースのコンピューティングアーキテクチャである。
木曜日、同社は初となるAIモデル「Un0」を発表した。これは画像生成ツールであり、同社の技術が従来のAIシステムをどのように模倣できるかを初めて示している。関連する研究論文で、チームはこの新しいアーキテクチャのソフトウェアシミュレーションを用いて完全に機能する画像生成モデルを開発し、最先端の拡散モデルと同等のパフォーマンスを達成した方法を説明している。
「これは新しいコンピューティングパラダイムの『ハローワールド』を表しています」とRaoはTechCrunchに語った。「来年にかけて、この分野で魅力的な発展が期待できるでしょう。」
Un0の出力はStable DiffusionやOpenAIのGPT Image 1のようなモデルの出力に似ているが、その違いは基盤となるメカニズムにある。このモデルは振動子ベースのアーキテクチャに依存しており、従来のコンピューティングや大規模言語モデルを駆動するチップとは根本的に異なる。このアプローチの利点は複雑であるが、Raoはこれにより消費電力を最大1,000倍削減できる可能性があると予測している。
しかし、必要なインフラストラクチャの多くはまだ開発中である。現在のUn0バージョンは、Unconventionalの振動子チップのソフトウェアシミュレーション上で動作しており、実際のハードウェアの回路図を近日中に公開する計画である。長期的なビジョンは、ゼロから完全な推論スタックを構築し、Unconventional AIが他のクラウドプロバイダーと同様の計算能力を提供できるようにすることである。
「私たちは独自のチップを中心に新しいシステムアーキテクチャを構築しています」とRaoは説明する。「AIモデルはこのインフラストラクチャ上で動作し、ネットワークインターフェースが入力プロンプトと出力推論を処理し、その際、消費電力はわずか1/1000となる。」
これは50名未満の従業員を持つ企業にとって極めて野心的な目標である。それでも、AIの拡大が巨大な規模で行われ、推論ニーズを満たすための関連コストが上昇する中、このアプローチは問題の規模に対処できる限られた選択肢の一つとなる可能性がある。Raoは、電力の利用可能性が将来のAI成長における重要なボトルネックであると特定し、Unconventionalがこの制約に対処できる数少ないプロジェクトの一つであることを位置づけている。
「エネルギー制約のため、AIのスケーリングは困難であり、これが今後数年間で根本的な限界となる可能性が高い。これを回避することはできません；最終的に、これはエネルギーに制約された課題になるでしょう」と彼は指摘している。
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