Naveen Rao, cựu giám đốc AI của Databricks, vừa công bố Unconventional AI, một công ty khởi nghiệp với tham vọng tái thiết kiến trúc máy tính từ nền tảng nhằm cắt giảm mức tiêu thụ năng lượng cho suy luận AI (inference) tới 1.000 lần. Vào ngày 25/06/2026, công ty đã phát hành mô hình AI đầu tiên mang tên Un0, một hệ thống tạo hình ảnh, minh chứng cho khả năng của công nghệ mới.

Kiến trúc dao động: Bí quyết tiết kiệm năng lượng

Unconventional AI sử dụng kiến trúc máy tính dựa trên bộ dao động (oscillator-based architecture), hoàn toàn khác biệt so với các chip truyền thống vốn dùng trong máy tính và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Theo Rao, ưu điểm của kiến trúc này rất phức tạp, nhưng ông tin rằng nó sẽ giảm mức sử dụng năng lượng tới 1.000 lần so với các hệ thống hiện tại. Trong một bài báo khoa học đi kèm, nhóm nghiên cứu của công ty mô tả cách họ xây dựng một mô hình tạo hình ảnh hoàn chỉnh bằng mô phỏng phần mềm của kiến trúc mới, đạt hiệu suất tương đương các mô hình khuếch tán (diffusion models) tiên tiến nhất.

Un0: 'Hello world' của một loại máy tính mới

Mô hình Un0 tạo ra đầu ra tương tự các mô hình tạo hình ảnh như Stable Diffusion hay GPT Image 1 của OpenAI. Điểm ấn tượng là cách nó đạt được hiệu suất đó. Rao gọi đây là “hello world” của một loại máy tính mới. Phiên bản hiện tại của Un0 chạy trên mô phỏng phần mềm của chip dao động, nhưng công ty có kế hoạch sớm phát hành sơ đồ thiết kế cho một chip thực tế. Sau đó, họ sẽ xây dựng toàn bộ ngăn xếp suy luận (inference stack) từ đầu, cung cấp năng lực tính toán như bất kỳ nhà cung cấp nào khác.

Tham vọng lớn từ đội ngũ nhỏ

Unconventional AI hiện có ít hơn 50 nhân viên, nhưng Rao tin rằng quy mô của vấn đề năng lượng trong AI đòi hỏi những nỗ lực như vậy. Ông nhận định: “Mở rộng quy mô AI rất khó vì năng lượng. Đó sẽ là giới hạn cơ bản trong vài năm tới. Bạn không thể vượt qua nó. Cuối cùng, đó sẽ là một vấn đề bị giới hạn bởi năng lượng.” Công ty đặt mục tiêu xây dựng một hệ thống mới gồm các chip của riêng mình, nơi các lời nhắc (prompts) đi vào và kết quả suy luận đi ra qua cáp mạng, nhưng với mức năng lượng chỉ bằng 1/1.000 so với hiện tại.

Theo TechCrunch

Ảnh: Brett Sayles / Pexels