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AIの次なる大きな進展を目指す動きが、非常に野心的なプロジェクトを支援していますが、ある企業はこれを機にコンピュータアーキテクチャを根本から再構築しようとしています。元DatabricksのAI責任者であるナヴィーン・ラオが率いるUnconventional AIは、推論処理を大幅に電力効率化することを約束しています。その秘密兵器は、新しいタイプのオシレーター基盤のコンピュータアーキテクチャです。木曜日に、同社は初のAIモデル「Un-0」を発表しました。これは画像生成システムツールで、同社の技術が従来のAIシステムをどのように再現できるかを示しています。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使用して、最先端の拡散モデルと同等の性能を持つ完全に機能する画像生成モデルを構築したことが、同社の研究チームによって詳細に説明されています。ラオはTechCrunchに対し、「これは新しいタイプのコンピュータの『ハローワールド』です。今後1年で、非常に興味深いニュースが見られるでしょう」と語っています。新しいUn-0モデルの出力は、Stable DiffusionやOpenAIのGPT Image 1などの画像生成モデルに似ていますが、その性能に到達する方法が印象的です。このモデルは、従来のコンピュータや従来のLLMを駆動するチップとは全く異なるオシレーター基盤のアーキテクチャに基づいて構築されています。オシレーター基盤のコンピューティングの利点は複雑ですが、ラオは最終的に電力使用量を最大1,000倍削減できると信じています。そこに至るためのインフラの多くはまだ構築中ですが、現在のUn-0はUnconventionalのオシレーターチップのソフトウェアシミュレーション上で動作しています。同社は実際のチップの設計図を近日中に公開する予定です。そこから、Unconventional AIは他のプロバイダーと同様にコンピューティング能力を提供するために、推論スタック全体をゼロから構築する計画です。ラオは「私たちはチップで構成された新しいタイプのシステムを構築します。AIモデルをそこに実行し、プロンプトが入って推論が出るネットワークケーブルを持ちますが、それは1/1000の電力で行われます」と述べています。これは、従業員が50人未満の企業にとって非常に野心的な目標ですが、AIの拡大規模と推論の需要に応じたコストを考えると、この問題の規模に対応できる数少ない取り組みの一つかもしれません。ラオによれば、今後数年間でAIの限界となるのは電力の供給であり、Unconventionalはそれに対処できる数少ないプロジェクトの一つです。「AIのスケーリングはエネルギーの問題があるため難しいです。これは今後数年間の根本的な制限になるでしょう。これを超えることはできません。結局のところ、エネルギー制限の問題になるでしょう」と彼は言います。