Databricks元AI責任者、AI消費電力を1000倍削減可能と主張
原題: Databricks’ former AI chief thinks he can cut AI’s power bill by 1,000x
なぜ重要か
AI推論の電力消費削減は業界全体の課題。電力効率が根本的に改善されれば、AI運用コストの大幅低下と大規模デプロイの加速につながる可能性がある。
Databricks前AI責任者のNaveen Rao氏が率いるUnconventional AIが、振動子ベースのコンピュータアーキテクチャを用いてAI推論処理の電力効率を大幅に改善できると発表。同社は画像生成モデル「Un-0」を初公開し、新アーキテクチャが従来型AIモデルと同等の性能を発揮することを実証。電力消費を最大1000倍削減できる可能性があるという。
Unconventional AIは、従来のコンピュータアーキテクチャを根本から再構築し、AI推論処理の電力効率化を目指す企業として、6月25日に最初のAIモデル「Un-0」を発表した。同社のNaveen Rao CEO兼共同創設者は、「これは新種のコンピュータの『hello world』だ。今後1年間で興味深いニュースが出始めるだろう」とTechCrunchに語った。
Un-0は画像生成システムで、Stable DiffusionやOpenAIのGPT Image 1と同等の出力を提供する。ただし、その実現方法が従来型モデルとは大きく異なる。同社が開発した振動子ベースアーキテクチャは、従来のチップやLLMを駆動する電子機器とは完全に異なる設計となっている。
Rao氏によると、このアーキテクチャにより、最終的に電力使用量を最大1000倍削減できるという。現在のUn-0は同社の振動子チップのソフトウェアシミュレーション上で動作しており、同社は間もなく実際のチップの仕様書を公開する予定。その後、推論スタック全体をゼロから構築し、Unconventional AIは他のプロバイダーのような形でコンピュータ性能を提供することを計画している。
「プロンプトが入力されて推論結果が出力される過程全体を、1000分の1の電力で実現する新しいシステムを構築する」とRao氏は述べた。従業員数50人未満の同社にとって、極めて野心的な目標だが、AI構築の規模と推論需要増加に伴うコスト予測を考慮すると、問題解決に適した数少ないプロジェクトの一つとなる可能性がある。
Rao氏は、今後数年間でAI発展の根本的な制限要因は電力供給になると指摘。「AIスケーリングは電力の問題で困難になる。これが今後数年間の根本的な制約になるだろう。最終的には電力不足の問題になる」と述べた。