BitEnergy AI公司，一家專注于人工智能（AI）推理技術(shù)的企業(yè)，其工程師團隊創(chuàng)新性地開發(fā)了一種名為線性復雜度乘法（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)的浮點乘法（FPM），實現(xiàn)了算法上的簡化。

盡管L-Mul采用了更簡潔的算法，但其運算結(jié)果卻能與浮點乘法相媲美，同時保持了高精確度和準確性。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95%，這對于AI技術(shù)的未來發(fā)展具有重大意義。

然而，由于L-Mul是一種全新的工藝，目前市場上流行的現(xiàn)成硬件，如英偉達即將推出的Blackwell GPU，并未針對這種算法進行優(yōu)化設(shè)計。因此，即便BitEnergy AI的算法已經(jīng)證實能夠達到與浮點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%）無疑會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了100萬個家庭一年的用電量。就連谷歌也因AI對電力的巨大需求而調(diào)整了氣候目標，其溫室氣體排放量自2019年以來增長了48%，與預期的逐年下降趨勢背道而馳。谷歌前CEO甚至提出，通過放棄部分氣候目標，轉(zhuǎn)而利用更先進的AI技術(shù)來解決全球變暖問題，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)享受先進的AI技術(shù)帶來的便利。此外，能源消耗下降95%還將減輕大型數(shù)據(jù)中心對國家電網(wǎng)的負擔，減少對新能源工廠的建設(shè)需求，為未來快速供電提供有力支持。