O esforço para descobrir a próxima grande novidade na IA financiou alguns projetos bastante ambiciosos – mas uma empresa está aproveitando isso como uma oportunidade para reconstruir a arquitetura computacional do zero.
Liderado por Naveen Rao, ex-chefe de IA da Databricks, IA não convencional promete tornar o processamento de inferência muito mais eficiente em termos de energia. A arma secreta: um novo tipo de arquitetura de computador baseada em oscilador.
Na quinta-feira, a empresa lançou seu primeiro modelo de IA – chamado Un0 – uma ferramenta de sistema de geração de imagens que mostra pela primeira vez como a tecnologia da empresa pode replicar sistemas convencionais de IA. Em um novo artigo, a equipe de pesquisa da empresa detalha como construiu um modelo de geração de imagens totalmente funcional usando uma simulação de software da nova arquitetura – que funciona tão bem quanto os modelos de difusão de última geração.
“Este é o ‘olá mundo’ de um novo tipo de computador”, disse Rao ao TechCrunch. “No próximo ano, você começará a ver algumas notícias muito interessantes sobre isso.”
A saída do novo modelo Un-0 é semelhante à de modelos de geração de imagem como Stable Diffusion ou GPT Image 1 da OpenAI. A parte impressionante é como ele chega a esse desempenho. O modelo é construído em uma arquitetura baseada em oscilador que é completamente diferente dos chips que alimentam a computação convencional e os LLMs tradicionais. As vantagens da computação baseada em osciladores são complexas, mas Rao acredita que acabará por reduzir o consumo de energia em até 1.000 vezes.
Grande parte da infraestrutura para chegar lá ainda está sendo construída. A versão atual do Un-0 roda em uma simulação de software dos chips osciladores da Unconventional, mas a empresa planeja lançar esquemas para um chip real em breve. A partir daí, o plano é construir uma pilha de inferência completa do zero, com a IA não convencional eventualmente fornecendo capacidade computacional como qualquer outro provedor.
“Construiremos um novo tipo de sistema composto por nossos chips”, diz Rao. “Executaremos modelos de IA lá e teremos um cabo de rede onde os prompts entram e as inferências saem, mas isso será feito com 1/1000 de potência.”
É uma meta incrivelmente ambiciosa, especialmente para uma empresa que ainda conta com menos de 50 funcionários. Mas dada a escala da construção da IA e o custo previsto para satisfazer a crescente procura de inferência, este pode ser um dos poucos esforços para enfrentar a escala do problema. Na opinião de Rao, o fornecimento de energia disponível será um dos limites rígidos para a IA nos próximos anos – e o Unconventional é um dos poucos projetos capazes de resolver isso.
“O dimensionamento da IA é difícil por causa da energia. Será o limite fundamental nos próximos anos. Você simplesmente não pode ultrapassá-lo. No final das contas, será um problema de energia limitada”, diz ele.
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