데이터브릭스(Databricks) 전 AI 총괄 나빈 라오(Naveen Rao)가 창업한 언컨벤셔널 AI(Unconventional AI)가 기존 반도체 아키텍처와 근본적으로 다른 발진자(oscillator) 기반 컴퓨팅으로 AI 추론 전력 소모를 최대 1000분의 1로 줄이겠다는 목표를 공개했다. 이 회사는 6월 26일 첫 번째 모델 Un-0를 발표했다. Un-0는 이미지 생성 시스템으로, 새로운 아키텍처가 기존 AI 시스템과 동등한 성능을 낼 수 있음을 처음으로 보여준 결과물이다.
발진자 기반 컴퓨팅은 기존 트랜지스터 논리 회로 대신 발진자들 간의 위상 동기화 현상을 연산에 활용하는 접근 방식이다. 라오는 AI 확장의 근본적 한계가 에너지에 있으며, 이를 돌파하려면 칩 아키텍처를 원점에서 다시 설계해야 한다고 주장한다. 현재 Un-0는 언컨벤셔널 AI가 개발 중인 발진자 칩의 소프트웨어 시뮬레이션 위에서 동작한다. 연구팀은 이 시뮬레이션 환경에서 기존 확산 모델(diffusion model)과 대등한 이미지 생성 품질을 달성했다고 발표했다. 회사는 조만간 실제 칩 설계도(schematics)를 공개하고, 이후 완전한 추론 스택을 구축하는 단계별 로드맵을 제시했다.
라오는 “이것은 새로운 종류의 컴퓨터가 세상에 나온 첫 번째 ‘헬로 월드'”라고 표현했다. 직원 수는 50명 미만이며, 투자 규모는 공개하지 않았다. 현재 AI 업계에서 데이터센터 전력 소비는 주요 병목으로 부상하고 있다. 미국 전력망 인프라 한계와 재생에너지 조달 경쟁이 심화되면서, 추론 단계의 에너지 효율을 획기적으로 높이는 대안 컴퓨팅 아키텍처에 대한 업계 관심이 높아지고 있다. 언컨벤셔널 AI는 이 흐름에서 가장 공격적인 목표치를 내건 스타트업 중 하나다.
