在生成式人工智能（AI）技术飞速发展的今天，算力需求已成为技术突破的关键瓶颈。传统的硅基计算机和量子计算技术虽然取得了显著进展，但仍面临能效和噪声问题的挑战。在此背景下，前谷歌量子计算团队创立的Extropic公司宣布开发一种革命性的热动力学计算机，为生成式AI提供更高效的计算平台。
热噪声：从负担到资产
Extropic的创新之处在于将热噪声和电子抖动等传统计算中的“干扰因素”转化为计算资源。这种基于热力学和信息原理的计算方式，与传统的数字计算机有本质不同。通过利用物质的自然波动，特别是热力学和量子物理中的随机波动，Extropic实现了更高的能效和更快的计算速度。
物理计算的核心技术
Extropic的技术核心包括以下几个关键点：
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约瑟夫结：类似于晶体管的超导体元件，用于实现物理原理计算。
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能量模型（EBMs）：作为核心计算框架，直接通过硬件执行概率推断和学习。
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随机模拟电路设计：模拟自然随机过程，如布朗运动，以提高计算效率。
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低温超导材料：在极低温度下运行，以达到超导状态，进一步提升性能。
未来目标与开源计划
Extropic的未来目标包括：
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在硅基平台上展示技术原理。
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将技术从低温超导设备扩展到室温下运行的半导体设备。
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开发更高能效、更快计算速度的AI加速器。
此外，Extropic还计划开源软件，建立活跃的开发社区，吸引全球研究者和开发者参与平台开发。
融资与团队背景
Extropic已完成1410万美元的种子轮融资，标志着其在物理基础计算领域的重要进展。团队由物理学和AI领域的专家组成，致力于将物理学和AI统一起来。首席执行官Guillaume Verdon和首席技术官Trevor McCourt都是前谷歌量子计算团队的成员，他们在TensorFlow Quantum的开发方面有着丰富经验。
行业影响与展望
Extropic的创新性方法有望减少运行AI模型所需的电量，并使计算机能够自然而然地学习世界的表征，而非被强制性地编程。这一技术突破不仅解决了生成式AI的算力需求问题，还为物理计算领域开辟了新的道路。
随着Extropic技术的进一步发展和应用，热动力学计算机有望成为生成式AI的下一代算力平台，推动AI技术的物理计算范式革新。这一革命性进展将为全球AI研究和应用带来深远影响。
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