BitEnergy AI公司，一家專注于人工智能（AI）推理技術(shù)的企業(yè)，其工程師團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地開發(fā)了一種名為線性復(fù)雜度乘法（L-Mul）的AI處理方法。該方法的核心在于，它用整數(shù)加法替代了傳統(tǒng)的浮點(diǎn)乘法（FPM），實(shí)現(xiàn)了算法上的簡(jiǎn)化。

盡管L-Mul采用了更簡(jiǎn)潔的算法，但其運(yùn)算結(jié)果卻能與浮點(diǎn)乘法相媲美，同時(shí)保持了高精確度和準(zhǔn)確性。更為引人注目的是，這一新方法能夠顯著降低AI系統(tǒng)的功耗，最高降幅可達(dá)95%，這對(duì)于AI技術(shù)的未來(lái)發(fā)展具有重大意義。

然而，由于L-Mul是一種全新的工藝，目前市場(chǎng)上流行的現(xiàn)成硬件，如英偉達(dá)即將推出的Blackwell GPU，并未針對(duì)這種算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。因此，即便BitEnergy AI的算法已經(jīng)證實(shí)能夠達(dá)到與浮點(diǎn)乘法相同的性能水平，我們?nèi)匀恍枰軌蛱幚碓撍惴ǖ南到y(tǒng)。這可能會(huì)讓一些已經(jīng)在AI硬件上投入巨資的公司感到猶豫。但另一方面，功耗的大幅降低（最高95%）無(wú)疑會(huì)吸引大型科技公司的關(guān)注，尤其是如果AI芯片制造商能夠研發(fā)出能夠充分利用該算法的專用集成電路（ASIC）。

當(dāng)前，電力已成為制約AI發(fā)展的關(guān)鍵因素。僅去年一年，全球售出的數(shù)據(jù)中心GPU所消耗的電力就超過(guò)了100萬(wàn)個(gè)家庭一年的用電量。就連谷歌也因AI對(duì)電力的巨大需求而調(diào)整了氣候目標(biāo)，其溫室氣體排放量自2019年以來(lái)增長(zhǎng)了48%，與預(yù)期的逐年下降趨勢(shì)背道而馳。谷歌前CEO甚至提出，通過(guò)放棄部分氣候目標(biāo)，轉(zhuǎn)而利用更先進(jìn)的AI技術(shù)來(lái)解決全球變暖問(wèn)題，從而為電力生產(chǎn)開辟新的道路。

但如果AI處理能夠變得更加節(jié)能，那么人類似乎可以在不犧牲地球環(huán)境的前提下，繼續(xù)享受先進(jìn)的AI技術(shù)帶來(lái)的便利。此外，能源消耗下降95%還將減輕大型數(shù)據(jù)中心對(duì)國(guó)家電網(wǎng)的負(fù)擔(dān)，減少對(duì)新能源工廠的建設(shè)需求，為未來(lái)快速供電提供有力支持。