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模拟AI芯片Irreversible:功耗降低1000倍

加拿大初创公司Irreversible开发了一款用于神经网络推理的模拟AI芯片,与数字芯片相比,能耗降低1000倍。该技术基于使用忆阻器和随机共振的物理内存计算,将噪声作为功能元素。该芯片面向无人机和可穿戴设备等边缘设备,从根本上改变了经济模式,使云虚拟化成为不可能。

模拟AI芯片Irreversible:数字正统的终结
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初创公司Irreversible发布模拟AI芯片,功耗降低1000倍

加拿大公司Irreversible宣布推出一种用于边缘AI的“物理”模拟存内计算架构。该技术相比数字处理器功耗降低1000倍,瞄准无人机和可穿戴设备等超高效设备。


模拟的复仇:为什么Irreversible的芯片不仅关乎能效,更在瓦解数字正统

核心:真正发生了什么

加拿大初创公司Irreversible完成了学术界过去40年认为不可能的事——制造出一款用于神经网络推理的模拟芯片,它不仅与数字架构竞争,更重新定义了计算范式。宣称的1000倍功耗降低并非营销噱头,而是只有从离散逻辑转向连续物理过程才能达到的物理极限。该芯片直接在内存中执行矩阵乘法,利用欧姆定律和基尔霍夫定律,而非时钟信号、寄存器和数据总线。这不是对现有架构的改进——而是彻底的替代。

但真正的新闻远不止于此。Irreversible不仅制造了模拟加速器,还解决了数十年来困扰模拟计算的问题:噪声、参数漂移以及结果缺乏精确可重复性。他们的“物理”架构将噪声作为功能元素而非对抗对象。这是对数字范式的哲学突破,数字范式中主要崇拜的是跨时间和空间可移植的精确性。

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时间线与背景

根源可追溯到2014年,当时伊利诺伊大学的Rahul Sarpathwar教授发表了一篇关于基于电阻元件的计算存储器的论文。根本问题在于:模拟计算提供了巨大的速度和低功耗,但每次操作1-2%的误差使得多层网络无法使用。2018年,DARPA启动了预算7800万美元的LUMOS项目,试图在精度和效率之间找到折中。到2022年,Mythic AI为模拟矩阵处理器筹集了7000万美元,但产品从未超越测试样品——噪声使得精度无法超过4位。

Irreversible的突破发生在2026年5月,是三项技术融合的结果:(1) 惠普实验室Stanley Williams团队开发的氧化铪忆阻器,具有创纪录的状态稳定性;(2) 随机共振方法,其中受控噪声增加而非降低计算精度;(3) 硬件在环训练,模型针对特定硬件实例及其噪声配置文件进行初始训练。

CEO Niv Jain此前在英特尔实验室领导神经形态系统部门,直至该部门于2024年关闭。他组建了一个14人的团队,包括三名前Loihi工程师。公司注册于多伦多,但主要实验室位于舍布鲁克,那里是光子学和量子电子学领先中心之一。该初创公司在种子轮从SOSV和加拿大风险基金BDC Capital筹集了2200万美元,估值8500万美元。

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谁赢谁输

赢家包括无人机和可穿戴设备制造商——这一领域正受热约束困扰。搭载Irreversible芯片的无人机可在机载端完整运行YOLO推理,功耗从8W降至8mW,彻底改变飞行时间和热特性。高通凭借Flight RB5系列芯片主导无人机市场,如今失去差异化优势。

输家包括数字神经形态芯片制造商,如BrainChip和SynSense。它们“事件驱动架构”的优势在直接模拟方法面前显得不彻底,后者无需复杂脉冲表示即可实现更低功耗。BrainChip上周宣布的AKD2500项目失去部分投资吸引力。

一个意外的输家:物联网电池制造商。如果传感器设备功耗从10mW降至10µW,能量收集将变得更加现实。这将附加值从化学电源转向硅基板。

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最大的赢家:通过DARPA代表的美国国防部门。LUMOS项目获得了一款可立即分类并用于被动监视系统的商用芯片。Irreversible芯片功耗微瓦级,非常适合无需维护即可运行多年的声学传感器。

媒体未提及的

第一个非显而易见的洞察:Irreversible的架构从根本上与云计算不兼容。模拟芯片无法在GPU集群上虚拟化或仿真并保持其特性。这意味着AWS、Azure和GCP等基础设施巨头无法将此技术作为服务提供。所有价值集中在边缘的物理设备上。这创造了一种与当前AI集中化趋势相反的经济模式,并对押注云端推理货币化的公司的商业案例提出质疑。

第二个洞察涉及光刻工艺。Irreversible芯片在以色列Tower Semiconductor的工厂采用过时的45nm工艺制造。这不是缺陷而是特性:模拟电路不会从工艺微缩中受益——噪声只会增加,动态范围减小。物理规律反向作用:晶体管越大,热噪声越低,模拟状态越稳定。因此,Irreversible独立于台积电、制裁、3nm晶圆排队以及整个光刻缩放竞赛。这完全绕过了地缘政治半导体危机。

第三个洞察:针对特定芯片实例训练模型导致软件和硬件不可分割。为编号1764芯片训练的模型无法在编号1765芯片上最优运行,因为每块硅片的噪声分布独一无二。这催生了全新的AI模型许可和分发范式,与当前模式截然不同——模型变得物理绑定到硬件。

预测:未来30天和90天

未来30天(至2026年6月中旬)。 我预计DARPA将宣布扩大LUMOS项目,追加至少4000万美元资金,Irreversible成为主承包商。高通和AMD将开始闭门谈判收购或授权该技术;最可能的买家是高通,凭借其无人机和XR设备平台,交易规模在3-4亿美元。中国投资者将通过东南亚代理尝试进入股东名单,但加拿大政府将根据《加拿大投资法》以国家安全为由阻止交易。

未来90天(至2026年8月中旬)。 行业将发生至少一次重大重组:要么英特尔关闭其神经形态部门剩余部分,要么BrainChip开始与缺乏模拟产品组合的大型玩家合并。我预计首款搭载Irreversible芯片的商业产品将不在北美发布,而是在日本——索尼通过其与Tower Semiconductor的合作获得独家设计访问权,可将该芯片嵌入下一代Sony Airpeak用于工业检测。该初创公司将进行下一轮A轮融资,金额8000万至1亿美元,估值约4亿美元。

但最重要的转变将发生在监管领域。FCC和欧洲监管机构将面临挑战:没有数字调试接口且基于物理原理运行的芯片无法通过标准软件认证。如何验证无人机中的模拟神经网络未在禁止模式上训练,如果权重物理熔合在忆阻器中且在任何阶段都不以数字形式存在?这个问题将开启AI监管的新篇章,Irreversible将成为开创先例的案例——一家公司意外地通过物理学绕过了新兴的算法监督体系。这才是正在发生的事件的真正规模:模拟计算不仅节省能源,更将计算带回物理世界,在那里人类法律不再像在数字副本世界中那样具有同样的必然性。

— Editorial Team

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