Бывший глава AI-подразделения Databricks Навин Рао представил амбициозный проект Unconventional AI, способный сократить энергопотребление при инференсе ИИ в 1000 раз. Компания разрабатывает вычислительную архитектуру на основе осцилляторов, которая использует физические свойства колебательных контуров вместо традиционной транзисторной логики. Первая модель Un0 — система генерации изображений — уже продемонстрировала сопоставимые с Stable Diffusion и GPT Image 1 результаты, работая на программной симуляции будущих чипов. «Это 'hello world' компьютера нового типа», — заявил Рао, пообещав в ближайший год «интересные новости» и скорую публикацию схем реального чипа. Стартап с командой менее 50 человек намерен построить полный стек инференса и предоставлять вычислительные мощности как сервис с радикально сниженными затратами энергии.
Почти одновременно OpenAI представила свой первый кастомный чип Jalapeño, созданный совместно с Broadcom. Этот инференс-процессор оптимизирован для запуска обученных моделей, включая ChatGPT, и знаменует самый решительный шаг крупной AI-компании к снижению зависимости от Nvidia. Хотя зелёные GPU Nvidia останутся основой для тренировки больших моделей, собственный кремний даёт OpenAI контроль над производительностью, энергоэффективностью и издержками. Тенденция к независимости в чип-дизайне набирает обороты: Apple давно перешла на M-чипы, Google использует TPU, а теперь и разработчики передовых AI-моделей инвестируют в собственные архитектуры.
Энергия как фундаментальное ограничение. Оба проекта подчёркивают, что масштабирование ИИ упирается в доступность электроэнергии. Как отмечает Рао, «через несколько лет энергия станет главным лимитом — вы просто не сможете перешагнуть этот барьер». Снижение потребления в 1000 раз не только снизит операционные расходы дата-центров, но и откроет дорогу ИИ-приложениям в средах с ограниченным питанием, включая периферийные устройства и удалённые локации. Рынок уже реагирует: стартап Groq привлёк $650 млн на свои инференс-чипы, а автономные AI-агенты повышают требования к аппаратному обеспечению.
Эпоха монопольного доминирования одного поставщика AI-процессоров, похоже, уступает место более фрагментированной и устойчивой аппаратной экосистеме, где кастомный кремний становится стратегическим активом.
