Databricks前AI负责人认为可将AI能耗降低1000倍

# Databricks 前AI负责人认为可将AI电力消耗降低1000倍 | TechCrunch 来源：https://techcrunch.com/2026/06/25/databricks-former-ai-chief-thinks-he-can-cut-ais-power-bill-by-1000x/ 在AI领域追寻下一个重大突破的浪潮中，一些雄心勃勃的项目获得了资金支持——但有一家公司则将其视为从零开始重建计算架构的契机。 由前Databricks AI负责人Naveen Rao领导的Unconventional AI (https://unconv.ai/) 承诺将大幅提升推理处理的能效。其秘密武器：一种基于振荡器的新型计算机架构。 周四，该公司发布了其首个AI模型——名为Un0——这是一款图像生成系统工具，首次展示了其技术如何复制传统AI系统。在随附的新论文中，公司研究团队详细介绍了他们如何利用新架构的软件模拟构建了一个功能完整的图像生成模型——其性能与最先进的扩散模型不相上下。 “这是一种新型计算机的‘Hello World’，”Rao告诉TechCrunch。“未来一年内，你将开始看到一些相当令人兴奋的相关消息。” 新Un-0模型的输出与Stable Diffusion或OpenAI的GPT Image 1等图像生成模型类似。令人印象深刻的是它达到这一性能的方式。该模型基于一种完全不同于传统计算和传统LLM所用芯片的振荡器架构。振荡器计算的优势非常复杂，但Rao相信它最终能将能耗降低多达1000倍。 实现这一目标所需的大部分基础设施仍在建设之中。当前版本的Un-0运行在Unconventional振荡器芯片的软件模拟上，但该公司计划很快发布实际芯片的设计图。接下来，计划从头构建整个推理堆栈，最终Unconventional AI将像其他提供商一样提供计算能力。 “我们将构建一个由我们芯片组成的新型系统，”Rao说。“我们将在上面运行AI模型，并铺设一条网络电缆，输入端接收提示词，输出端输出推理结果，但功耗仅为原来的千分之一。” 这是一个惊人雄心勃勃的目标，尤其对于一家员工仍不足50人的公司而言。但考虑到AI大规模建设的规模以及满足日益增长的推理需求的预期成本，这或许是少数能应对这一规模问题的努力之一。在Rao看来，可用电力供应将成为未来几年AI的硬限制之一——而Unconventional是少数能够解决这一问题的项目之一。 “AI扩展之所以困难，是因为能源问题。在未来几年内，这将成为根本性限制。你根本无法逾越它。归根结底，这将是一个受能源限制的问题，”他表示。 *当您通过我们文章中的链接购买商品时，我们可能会获得小额佣金 (https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/)。这不会影响我们的编辑独立性。* Russell Brandom自2012年起开始报道科技行业，重点关注平台政策和新兴技术。他曾在The Verge和Rest of World工作，并为Wired、The Awl和MIT Technology Review撰稿。可通过以下方式联系他：[email protected]，或Signal：412-401-5489。 查看个人简介 (https://techcrunch.com/author/russell-brandom/)