推动AI领域下一次重大突破的努力催生了许多雄心勃勃的项目，而一家名为Unconventional AI的公司则选择从头重构计算架构。该公司由前Databricks AI负责人Naveen Rao领导，致力于大幅提升推理计算的能效。其核心技术是一种基于振荡器的新型计算架构。

本周四，Unconventional AI发布了首款模型AI——Un-0，这是一款图像生成系统，首次展示了该公司技术能够复制传统AI系统的能力。公司研究团队在最新论文中详细介绍了如何利用该新架构的软件模拟，构建出一个功能完善的图像生成模型，其性能与最先进的扩散模型相当。

Rao向TechCrunch表示：“这就是一种新型计算机的‘Hello World’。未来一年，你将看到更多令人兴奋的进展。”

Un-0生成的图像效果与Stable Diffusion或OpenAI的GPT Image 1等模型相似，但其背后的计算架构完全不同。该模型基于振荡器架构，这与传统计算芯片和大型语言模型所用的芯片截然不同。振荡器计算的优势复杂多样，但Rao相信最终能将能耗降低多达1000倍。

目前，Un-0仍运行在振荡器芯片的软件模拟上，相关硬件仍在开发中。公司计划不久后发布实际芯片的设计图，并从零开始构建完整的推理计算堆栈，未来Unconventional AI将像其他计算服务提供商一样，提供计算能力。

Rao表示：“我们将打造由自家芯片组成的新型系统，在那里运行AI模型，通过网络接收输入并输出推理结果，但能耗仅为现有水平的千分之一。”

这一目标极具挑战性，尤其是对于一家员工不足50人的初创公司而言。然而，考虑到AI规模化发展带来的巨大能耗压力，这或许是少数能应对这一难题的方案之一。Rao认为，未来几年AI发展的最大瓶颈将是能源供应，而Unconventional AI正是为解决这一问题而生。

他说：“AI规模化的难点在于能源。这将在未来几年成为根本限制，无法逾越。归根结底，这是一个能源限制问题。”