BitEnergy AI公司专注于AI推理技术的工程师们开发了一种新型人工智能处理方法，用整数加法替代了浮点乘法(FPM)。
这种名为线性复杂度乘法(L-Mul)的方法在使用更简单的算法的同时，仍能接近FPM的效果。但即便如此，它仍然能够保持FPM所知的高精度和准确度。据TechXplore报道，这一方法能将AI系统的电力消耗减少多达95%，这对未来的AI发展至关重要。
由于这是一个全新的过程，目前市面上的主流硬件，比如Nvidia即将推出的Blackwell GPU，都没有设计来处理这一算法。因此，即使BitEnergy AI的算法被证实能与FPM达到同等性能，我们仍需要能够处理这种算法的系统。这可能会让一些AI公司犹豫，尤其是在它们刚刚投资了数百万甚至数十亿美元用于AI硬件之后。尽管如此，巨大的95%电耗减少可能会促使大型科技公司迅速转向，特别是如果AI芯片制造商能开发出能够利用这一算法的专用集成电路(ASIC)。
现在，电力是AI发展的主要限制因素，去年所有数据中心售出的GPU所消耗的电量相当于一百万个家庭一年的用电量。甚至连谷歌都因为AI的电力需求而将其气候目标放在了次要位置，其温室气体排放量从2019年起增长了48%，而非按预期逐年下降。谷歌前任CEO甚至建议放开对电力生产的限制，放弃气候目标，利用更先进的AI来解决全球变暖问题。
但如果AI处理能变得更节能，那么看起来我们仍然可以拥有先进的AI技术，而不必牺牲地球。除了这一点，95%的能源使用下降还可以减少这些大型数据中心对国家电网的负担，减少快速建设更多能源工厂以应对未来的需求。
虽然大多数人都为每一代新AI芯片带来的额外算力感到惊叹，但真正的进步只有在这些处理器变得更强大且更高效时才会到来。因此，如果L-Mul如预期一样有效，那么人类或许可以既享受AI的强大能力，又不会对环境造成负担。
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