LarO ex-chefe de IA da Databricks visa reduzir os custos de energia em 1.000 vezes
A busca implacável pela próxima inovação em IA financiou inúmeras iniciativas ambiciosas, mas uma startup está aproveitando essa oportunidade para reconstruir a arquitetura de computação do zero.
Sob a liderança de Naveen Rao, ex-chefe de IA da Databricks, a Unconventional AI visa melhorar drasticamente a eficiência energética do processamento de inferência. Sua principal inovação: uma nova arquitetura de computador baseada em osciladores.
Na quinta-feira, a empresa revelou seu primeiro modelo de IA, o Un0, uma ferramenta de geração de imagens que demonstra pela primeira vez como sua tecnologia pode espelhar os sistemas de IA convencionais. Em um artigo de pesquisa complementar, a equipe explica como desenvolveram um modelo de geração de imagens totalmente funcional usando uma simulação por software dessa nova arquitetura, alcançando desempenho comparável aos modelos de difusão mais avançados.
“Isso representa o ‘hello world’ de um novo paradigma de computação”, disse Rao à TechCrunch. “Esperem alguns desenvolvimentos interessantes neste espaço ao longo do próximo ano.”
Embora a saída do Un0 se assemelhe à de modelos como Stable Diffusion ou GPT Image 1 da OpenAI, a distinção reside em seu mecanismo subjacente. O modelo baseia-se em uma arquitetura baseada em osciladores, fundamentalmente diferente dos chips que alimentam a computação tradicional e os grandes modelos de linguagem. Embora os benefícios dessa abordagem sejam complexos, Rao prevê que ela pode reduzir o consumo de energia em até 1.000 vezes.
No entanto, grande parte da infraestrutura necessária ainda está em desenvolvimento. A versão atual do Un0 opera em uma simulação por software dos chips osciladores da Unconventional, com planos de liberar os esquemas para o hardware real em breve. A visão a longo prazo envolve construir uma pilha de inferência completa do zero, permitindo que a Unconventional AI forneça capacidade de computação semelhante à de outros provedores de nuvem.
“Estamos construindo uma nova arquitetura de sistema centrada em nossos chips proprietários”, explica Rao. “Os modelos de IA serão executados nessa infraestrutura, com uma interface de rede manipulando solicitações de entrada e inferências de saída, tudo enquanto consome apenas 1/1000 da energia.”
Este é um objetivo excepcionalmente ambicioso para uma empresa com menos de 50 funcionários. No entanto, dada a enorme escala da expansão da IA e os custos crescentes associados à satisfação das demandas de inferência, essa abordagem pode estar entre as poucas capazes de abordar a magnitude do problema. Rao identifica a disponibilidade de energia como um gargalo crítico para o futuro crescimento da IA, posicionando a Unconventional como um dos poucos projetos equipados para lidar com essa restrição.
“Escalar a IA é difícil devido às restrições de energia, o que provavelmente se tornará o limite fundamental nos próximos anos. Simplesmente não podemos contorná-lo; no final, este será um desafio limitado pela energia”, observa ele.
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