A corrida para descobrir a próxima grande inovação em IA tem financiado projetos bastante ambiciosos, mas uma empresa está aproveitando essa onda para reconstruir a arquitetura computacional do zero.
Liderada por Naveen Rao, ex-chefe de IA da Databricks, a Unconventional AI promete tornar o processamento de inferência muito mais eficiente em termos de consumo de energia. O trunfo: um novo tipo de arquitetura computacional baseada em osciladores.
Na quinta-feira, a empresa lançou seu primeiro modelo de IA, chamado Un-0, uma ferramenta de geração de imagens que demonstra pela primeira vez como a tecnologia da companhia consegue replicar sistemas de IA convencionais. Em um artigo científico publicado junto ao lançamento, a equipe de pesquisa detalha como construiu um modelo de geração de imagens totalmente funcional usando uma simulação em software da nova arquitetura, com desempenho equivalente ao dos melhores modelos de difusão disponíveis.
“Este é o ‘hello world’ de um novo tipo de computador”, disse Rao ao TechCrunch. “Ao longo do próximo ano, vocês vão começar a ver novidades bem interessantes sobre isso.”
O resultado gerado pelo Un-0 é similar ao de modelos como o Stable Diffusion ou o GPT Image 1, da OpenAI. O que impressiona é o caminho percorrido para chegar a esse nível. O modelo é construído sobre uma arquitetura baseada em osciladores, completamente diferente dos chips que alimentam a computação convencional e os LLMs tradicionais. As vantagens dessa abordagem são complexas, mas Rao acredita que ela reduzirá o consumo de energia em até 1.000 vezes.
Grande parte da infraestrutura necessária ainda está sendo desenvolvida. A versão atual do Un-0 roda em uma simulação de software dos chips de oscilador da Unconventional, mas a empresa planeja divulgar os esquemas de um chip real em breve. A partir daí, o plano é construir toda uma pilha de inferência do zero, com a Unconventional AI fornecendo capacidade de processamento como qualquer outro provedor de nuvem.
“Vamos construir um novo tipo de sistema composto pelos nossos chips”, afirma Rao. “Vamos rodar modelos de IA neles, com uma conexão de rede por onde chegam os prompts e saem as inferências, mas tudo isso consumindo 1/1000 da energia atual.”
É uma meta extraordinariamente ambiciosa, especialmente para uma empresa com menos de 50 funcionários. Mas, dado o ritmo acelerado de expansão da infraestrutura de IA e os custos crescentes para atender à demanda por inferência, esse pode ser um dos poucos projetos à altura do desafio. Na visão de Rao, a disponibilidade de energia será um dos principais gargalos para a IA nos próximos anos, e a Unconventional é um dos poucos projetos capazes de enfrentar essa limitação.
“O avanço da IA é dificultado pela energia. Esse vai ser o limite fundamental nos próximos anos. Não tem como contornar. No fim das contas, será um problema de energia”, diz ele.
