La IA no convencional ha lanzado su primer modelo, construido sobre una arquitectura de oscilador que puede reducir el consumo de energía de la IA hasta 1000 veces.
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La IA no convencional ha lanzado Un-0, un modelo de generación de imágenes de una arquitectura de oscilador simulada que, según su fundador Navin Rao, puede reducir la potencia de la IA 1000 veces.
Unconventional AI, la startup fundada por el exjefe de IA de Databricks, Naveen Rao, lanzó su primer modelo de IA, un sistema de generación de imágenes llamado Un-0 que se ejecuta en un tipo de arquitectura informática completamente nuevo. Según un artículo de investigación adjunto, el modelo produce resultados comparables a los modelos de difusión más modernos, como la difusión estable. El problema es que se ejecuta en una simulación de software de hardware que aún no existe.
La empresa está desarrollando una arquitectura informática basada en osciladores que renuncia a la lógica digital que sustenta prácticamente toda la informática moderna. En lugar de procesar datos a través de transistores que realizan operaciones binarias, el enfoque no convencional utiliza osciladores de anillo acoplados en una red estructural, codificando y procesando datos a través de la propia física de los osciladores. Rao le dijo a TechCrunch que este enfoque podría eventualmente reducir el consumo de energía en un factor de mil en comparación con los chips convencionales.
Esa afirmación es ambiciosa. Las empresas de servicios públicos estadounidenses planean gastar casi un billón y medio de dólares para 2030 en infraestructura impulsada en gran medida por la demanda de centros de datos de IA, y cualquier tecnología que pueda reducir significativamente esa carga será extremadamente valiosa. Pero Obsolete no ha construido un chip físico, y la mejora mil veces mayor existe sólo como una proyección teórica.
Lo que Un-0 demuestra es que la arquitectura puede replicar el trabajo de los sistemas de IA convencionales. El equipo de investigación desarrolló un modelo de generación de imágenes completamente funcional utilizando una simulación de software de la arquitectura del oscilador, y el artículo muestra que funciona igualmente bien con modelos de difusión establecidos. "Este es un nuevo tipo de computadora 'Hola Mundo',”, dijo Rao a TechCrunch.
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Rao tiene un historial que hace que los inversores estén dispuestos a apostar por los fundamentos. Cofundó Narvana Systems, una startup de chips de aprendizaje profundo que Intel adquirió en 2016 por aproximadamente 400 millones de dólares. Luego fundó MosaicML, que Databricks adquirió en 2023 por casi un tercio de mil millones de dólares.
Rao tiene un doctorado en neurociencia de Brown y estudió ingeniería eléctrica en Stanford. Esa experiencia, que une el diseño de chips y la ciencia del cerebro, es fundamental para su argumento de que la propia arquitectura informática debe cambiar.
Ese historial atrajo 475 millones de dólares en financiación inicial en diciembre de 2025 con una valoración de 4.500 millones de dólares, liderada por Lightspeed y Andreessen Horowitz, con la participación de Sequoia, Lux Capital, DCVC y Jeff Bezos. Rao invirtió 10 millones de dólares de su propio dinero en las mismas condiciones. Unconventional no es la única startup que apuesta a que el camino hacia la experiencia en IA pasa por arquitecturas fundamentalmente nuevas, pero su enfoque es uno de los más radicales.
La compañía planea publicar pronto esquemas para un chip físico y tiene la intención de construir una pila de inferencia completa desde cero. El objetivo final es actuar como un proveedor de informática, con sus propios chips que proporcionen capacidades de estimación de suministro no convencionales. "Construiremos un nuevo tipo de sistema con nuestros chips,Las indicaciones llegarán y las proyecciones se enviarán a través de una conexión de red estándar, dijo Rao, pero con una fracción de la potencia.
La ambición es enorme en comparación con el tamaño de la empresa. Obsolete tiene menos de 50 empleados y está tratando de reemplazar una arquitectura, la computadora de programa almacenado von Neumann, que ha dominado la informática durante casi 80 años. La carrera para reducir la huella energética de la IA ha atraído una ola de nuevas empresas, pero la mayoría está trabajando en refrigeración, software eficiente o mejoras incrementales de hardware en lugar de intentar reconstruir completamente la pila informática.
El argumento de Rao es que los enfoques incrementales no serán suficientes. "El escalado de la IA es difícil debido a la potencia,"Habrá límites fundamentales a la electricidad en los próximos años", dijo a TechCrunch. La Agencia Internacional de Energía proyecta que para fines de 2026, el consumo mundial de electricidad de los centros de datos superará los mil teravatios-hora.
La brecha entre las simulaciones de software de Un-0 y un chip funcional que ejecuta proyecciones del mundo real a escala es enorme, y la compañía no ha dado un cronograma sobre cuándo estará disponible el hardware físico para uso comercial. Pero la demostración de que la computación basada en osciladores puede producir resultados funcionales de IA es la primera evidencia sólida de que el enfoque es más que teórico. Si podrá cumplir la promesa de una eficiencia mil veces mayor es una cuestión que sólo el hardware puede responder.
