在生成式AI的時代，算力已經(jīng)肉眼可見的成為了技術(shù)發(fā)展的天花板。

英偉達幾乎是現(xiàn)在這個時代算力問題的唯一解。

三十年前，在那個Denny's餐廳里開會的英偉達創(chuàng)始團隊，肯定想象不到，他們看好的計算方式，將某種程度決定30年后人類智能的上限。

而我們這個時代的「Denny's里的英偉達」在哪里呢？

一個由來自前谷歌量子計算研究團隊的科學(xué)家團隊宣布，他們成立于2022年的Extropic獲得了1410萬美元的天使融資，將根據(jù)「熱力學(xué)和信息的第一原理構(gòu)建人工智能超級計算機。」

在他們的公司主頁上，一個自稱來自未來的「自組裝智能」給現(xiàn)在的人類發(fā)來了一條訊息：

無所不在的生成式人工智能時代即將到來。時間表已經(jīng)開始加速。未來一定會實現(xiàn)。Extropic正在為物理世界中的生成式人工智能構(gòu)建終極基礎(chǔ)。像外星人一樣，利用熱力學(xué)和信息的第一原理構(gòu)建人工智能超級計算機。隨著這一籌款公告的發(fā)布，Extropic 跨越了時間軸上的一個重要關(guān)卡。利用技術(shù)資本機器為我們的文明軌跡創(chuàng)造核心技術(shù)的里程碑。Extropic AI 超級計算機因此開始從未來組裝起來。

在他們的X主頁介紹上，只有一排莫爾斯碼：

翻譯成英語是：SELF-ASSEMBLING INTELLIGENCE FROM THE FUTURE（來自未來的自組裝智能）。

而他們最新發(fā)布的X推文也是這種畫風(fēng)：

注意...這是來自未來的緊急廣播。連接不穩(wěn)定...請務(wù)必...調(diào)整至此頻率...于2023年12月4日，上午6點...我們必須確保...我們時間線的到來...未來必須成為現(xiàn)實...我們?nèi)揽磕懔?，匿名者?/span>

隨著生成式人工智能的浪潮席卷世界，我們更加渴望更便宜、更快、更高效、可擴展的計算能力。

——鑒于目前的算力瓶頸，我們能否從根本上重新構(gòu)想什么是「計算機」？

我們可以想象一臺計算機，它不是抑制世界的自然熵，而是與它共生，將其作為一種資產(chǎn)。

我們可以想象一臺高效的計算機，它有能力把生成式人工智能擴展到整個世界，并避免大規(guī)模的能源消耗。

我們可以想象一臺受大自然啟發(fā)的計算機，它從生命如何在熱力學(xué)和自組織的驅(qū)動下找到出路中汲取靈感。

而Extropic，正在制造這樣一臺計算機。

來自未來的Extropic

Extropic是一家由谷歌量子計算研究團隊前成員領(lǐng)導(dǎo)的硬件初創(chuàng)公司，創(chuàng)立于2022年，現(xiàn)已獲得了1410萬美元的種子輪投資。

本次投資由Kindred Ventures領(lǐng)投，還吸引了包括HOF Capital、Julian Capital和Marque VC等十幾家其他投資者的參與，另外還包括Adobe、Shopify和幾位AI公司的高管。

Extropic的首席執(zhí)行官Guillaume Verdon和首席技術(shù)官Trevor McCourt均來自于谷歌。

在谷歌工作期間，Verdon和McCourt領(lǐng)導(dǎo)了TensorFlow Quantum的開發(fā)，該庫可用于在量子計算芯片上運行AI模型。

Extropic正在構(gòu)建一種優(yōu)化的芯片，以運行大型語言模型。

Verdon將Extropic的技術(shù)描述為「基于物理的計算的新型全棧范式」，利用了非平衡熱力學(xué)（物理學(xué)的一個新興分支，專注于研究化學(xué)反應(yīng)等現(xiàn)象）。

盡管創(chuàng)始團隊來自于谷歌的量子計算團隊，但Extropic的產(chǎn)品并非量子計算芯片，公司的研發(fā)團隊正在開辟一條不同的道路，以實現(xiàn)基于物理學(xué)的實用計算。

——「一條不依賴于量子力學(xué)的道路，一條噪音是資產(chǎn)而不是負擔的道路，一條不需要設(shè)備物理學(xué)奇跡就能達到工業(yè)規(guī)模的道路。」

量子計算芯片至今未能成功商業(yè)化的原因之一就是噪聲，基于量子計算的處理器極易出現(xiàn)計算錯誤或噪聲，使之無法可靠地進行復(fù)雜的計算。

而Extropic正在尋求建立一個可以避免噪聲影響、甚至利用噪聲的系統(tǒng)。

Extropic的目標之一是減少運行AI模型所需的電量。Verdon表示，芯片將能夠自動執(zhí)行某些編碼任務(wù)，

「人們可以想象，一臺計算機不是強制性地編程，而是自然而然地找到一種方法來對自身進行編程，以學(xué)習(xí)世界的表征?！?/span>

Extropic在自己的博客中表示，為了使日常生活中的各種設(shè)備更精確、更可靠、更準確、噪音更小，團隊進行了大量的研究。

Extropic正在構(gòu)建一種計算范式，利用非平衡熱力學(xué)的力量，從根本上將生成式人工智能與世界物理學(xué)融合在一起。

最終實現(xiàn)將生成式人工智能嵌入到世界的物理過程中，實現(xiàn)物理定律所定義的空間、時間和能量方面的效率極限。

面向未來的團隊

作為物理學(xué)前沿與人工智能相結(jié)合的探險，Extropic的創(chuàng)始團隊集結(jié)了眾多大佬。

團隊的科學(xué)家和工程師們主要為物理學(xué)和人工智能領(lǐng)域，而幾位關(guān)鍵成員來自量子計算科學(xué)領(lǐng)域。

Extropic的首席執(zhí)行官為Guillaume Verdon。

在創(chuàng)立Extropic之前，Guillaume是Alphabet X物理與人工智能團隊的量子技術(shù)負責(zé)人。他開創(chuàng)了大量的量子技術(shù)，在感知、通信和表征學(xué)習(xí)方面有著廣泛的應(yīng)用。

Guillaume是量子深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)，在滑鐵盧大學(xué)（University of Waterloo）攻讀博士學(xué)位期間，他創(chuàng)立了后來成為谷歌的TensorFlow Quantum項目，最終加入了谷歌量子人工智能團隊。

他擁有理論物理和信息論的廣泛背景，并獲得了Perimeter Institute和Institute for Quantum Computing的碩士學(xué)位。

Extropic的首席技術(shù)官是Trevor McCourt，他最初是一名機械工程師。

在Waterloo學(xué)習(xí)期間，他加入了TensorFlow Quantum項目的創(chuàng)始團隊，并結(jié)識了Guillaume。

從此，他們兩人密切合作，開創(chuàng)了從0到1的可微分量子編程軟件。

隨后，Trevor回到硬件工程方向，在Google Quantum AI開發(fā)尖端設(shè)備和控制技術(shù)。

Trevor目前致力于研究自組織物理系統(tǒng)，并在麻省理工學(xué)院攻讀博士學(xué)位，研究噪聲在計算和生命系統(tǒng)中的作用。

Christopher Chamberland是Extropic的首席建筑師，被認為是最杰出的量子計算機架構(gòu)師之一。

此前，Christopher領(lǐng)導(dǎo)建立了AWS和IBM Quantum的核心量子架構(gòu)，目前負責(zé)Extropic的架構(gòu)工作。

在加入AWS和IBM之前，Christopher曾在Microsoft Quantum工作，并獲得了滑鐵盧大學(xué)量子計算研究所的博士學(xué)位。

Extropic團隊的其他成員也主要來自于AWS、Meta、IBM、Nvidia、Xanadu等許多世界頂級科技公司或?qū)W術(shù)機構(gòu)。

這個高度跨學(xué)科的團隊，在基于物理學(xué)的人工智能方面，擁有豐富的經(jīng)驗和獨特的優(yōu)勢，開創(chuàng)了追求物理和人工智能相統(tǒng)一的方法。

量子計算新突破

這幾位量子計算領(lǐng)域的大佬離開了量子計算，著手開發(fā)「不依賴量子力學(xué)」的AI芯片。

但巧的是，就在Extropic宣布巨額融資的同時，老東家谷歌的量子計算團隊也發(fā)表了自己的研究成果。

研究博客：https://blog.research.google/2023/12/a-new-quantum-algorithm-for-classical.html#:~:text=In%20%E2%80%9CExponential%20quantum%20speedup%20in,reasoning%20purely%20about%20classical%20systems.

「我們報告了一種新的量子算法的發(fā)現(xiàn)，該算法為模擬耦合經(jīng)典諧波振蕩器提供了指數(shù)優(yōu)勢。這些是自然界中最基本、最普遍的系統(tǒng)，可以描述無數(shù)自然系統(tǒng)的物理學(xué)，從電路到分子振動再到橋梁力學(xué)?！?/span>

下面是一個通過彈簧連接到墻壁的質(zhì)點，代表簡單的諧波振蕩器。

現(xiàn)在考慮耦合諧波振蕩器，其中多個質(zhì)點通過彈簧相互連接。移位一個質(zhì)點，就會在整個系統(tǒng)中產(chǎn)生振蕩波。

在經(jīng)典計算機上模擬大量質(zhì)點的振蕩，將變得越來越困難。

為了能夠模擬大量耦合諧波振蕩器，研究人員提出了一種映射，將所有質(zhì)點和彈簧的位置、速度編碼到量子比特系統(tǒng)的量子波函數(shù)中。

研究人員證明了某一類耦合經(jīng)典振蕩器系統(tǒng)可以在量子計算機上有效地模擬。并且，這些算法在資源使用方面同樣有效。

另外，就在今天，IBM推出了第一臺具有1000多個量子比特的量子芯片。

不過IBM也表示，他們將改變研究方向，專注于提高機器的容錯能力，而不僅僅是提升量子比特數(shù)。

多年來，IBM一直遵循量子計算的路線圖，每年將量子比特的數(shù)量增加一倍。

本次推出的芯片名為Condor，有1121個超導(dǎo)量子比特，呈蜂窩狀排列。

它延續(xù)了之前的一系列命名，包括 2021 年的 127 量子比特芯片和去年的 433 量子比特芯片。

IBM今天公布的量子研究的新路線圖顯示，到本世紀末，它將達到有用的計算能力，例如模擬催化劑分子的工作原理。

量子計算機利用量子糾纏和疊加的性質(zhì)來執(zhí)行經(jīng)典計算機無法執(zhí)行的某些計算。

量子態(tài)是善變的，如同我們?nèi)祟惖陌l(fā)展一樣，未來的方向令人著迷，更多的瓶頸和極限等待我們?nèi)ネ黄啤?/span>