Extropic không phải là một công ty khởi nghiệp bình thường . Nhưng dù sao thì đây cũng không phải là thời điểm bình thường.
Công ty đang phát triển một loại chip máy tính mới mang tính đột phá, có thể khai thác các biến động nhiệt động lực học xảy ra tự nhiên trong các mạch điện tử - vốn thường khiến các kỹ sư đau đầu - bằng cách sử dụng chúng để thực hiện các phép tính hiệu quả cao với xác suất.
Con chip này có thể sẽ tìm được một số người mua khi những gã khổng lồ AI đang tìm kiếm ngày càng nhiều sức mạnh máy tính để xây dựng các mô hình AI có khả năng suy luận nhân tạo và khi chúng ta đều lo lắng về nhu cầu năng lượng khổng lồ của AI .
Extropic hiện đã chia sẻ thêm chi tiết về phần cứng xác suất của mình với WIRED, cũng như các kết quả cho thấy công ty đang trên đường xây dựng thứ gì đó thực sự có thể thay thế cho silicon thông thường trong nhiều trung tâm dữ liệu. Công ty đặt mục tiêu cung cấp một con chip hiệu quả hơn ba đến bốn cấp độ so với phần cứng hiện nay, một kỳ tích sẽ tạo ra Dent đáng kể trong lượng khí thải trong tương lai.
Tôi đã viết về câu chuyện kỳ lạ của Extropic cho ấn bản đặc biệt của WIRED về Frontiers of Computing . Bài viết của tôi khám phá những dòng chảy công nghệ, chính trị và văn hóa đáng chú ý dẫn đến việc thành lập công ty. Nhưng cũng rất đáng để xem xét kỹ hơn về công nghệ của Extropic.
Một tài liệu kỹ thuật do Extropic cung cấp cho tôi bao gồm một tín hiệu từ máy hiện sóng (một thiết bị đo điện áp điện tử theo thời gian) cho thấy một Bit xác suất hoặc p-bit đang hoạt động. Một Bit máy tính thông thường được cố định là một hoặc không. Một p-bit có một xác suất nhất định ở một trong hai trạng thái và hình ảnh máy hiện sóng cho thấy một p-bit đảo giữa 1 và 0. Điều quan trọng là Extropic có thể kiểm soát xác suất mà Bit sẽ ở một trong hai trạng thái tại bất kỳ thời điểm nào. Và bằng cách thiết kế các tương tác giữa một số p-bit như vậy, có thể thực hiện các phép tính xác suất phức tạp hơn.
Guillaume Verdon, CEO của Extropic và là người đứng sau nhân vật trực tuyến cực kỳ nổi tiếng, khiêu khích và đôi khi gây tranh cãi Based Beff Jezos, cho biết: "Tín hiệu trên máy hiện sóng này thoạt nhìn có vẻ đơn giản, nhưng nó chứng minh một Block xây dựng quan trọng cho nền tảng của chúng tôi, đại diện cho sự ra đời của nền tảng điện toán xác suất đầu tiên trên thế giới có khả năng mở rộng, sản xuất hàng loạt và tiết kiệm năng lượng " .
Một trong những cải tiến của Extropic là cách kiểm soát các hiệu ứng nhiệt động lực học trong silicon thông thường để thực hiện các phép tính mà không cần làm mát quá mức. Các nỗ lực tính toán nhiệt động lực học theo truyền thống dựa vào các mạch điện tử siêu dẫn, nhưng Verdon và người đồng sáng lập của ông, Trevor McCourt, đang sử dụng các dao động điện tích trong silicon thông thường thay thế.
Extropic cho biết phần cứng của họ hoàn hảo để chạy mô phỏng Monte Carlo, một lớp tính toán liên quan đến xác suất lấy mẫu được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tài chính, sinh học và AI. Những tính toán này rất quan trọng để xây dựng các mô hình lý luận như OpenAI o3 và Gemini 2.0 Flash Thinking từ Google.
Verdon cho biết: "Thực tế là khối lượng công việc đòi hỏi tính toán nhiều nhất là mô phỏng Monte Carlo. Chúng tôi không chỉ quan tâm đến AI mà còn quan tâm đến các ứng dụng trong mô phỏng các hệ thống ngẫu nhiên trong điện toán hiệu suất cao nói chung".
Những người sáng lập Extropic thừa nhận rằng ý tưởng cạnh tranh với Nvidia và các nhà sản xuất chip khác có vẻ hoàn toàn điên rồ. Chip của Nvidia vẫn là tốt nhất để đào tạo AI và việc chuyển sang một kiến trúc hoàn toàn xa lạ sẽ tốn kém và mất thời gian.
Nhưng chúng ta đang ở thời điểm độc đáo khi các công ty AI cần quá nhiều sức mạnh máy tính cho AI đến mức họ phải xây dựng các trung tâm dữ liệu bên cạnh các nhà máy điện hạt nhân, khi các quốc gia chuẩn bị chi một khoản tiền lớn cho AI và khi tác động của công nghệ này đến môi trường ngày càng tệ hơn. Có lẽ, với tất cả những điều này, sẽ điên rồ hơn nếu không cố gắng tái tạo cách thức hoạt động của máy tính.
Bạn có nghĩ Extropic có cơ hội thách thức sự thống trị của chip Nvidia không? Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn bằng cách gửi email đến hello@wired.com hoặc trong phần bình luận bên dưới.
