Энергия хаоса: как термодинамические вычисления Extropic могут изменить будущее ИИ
Если человечеству суждено столкнуться с технологической сингулярностью, то ее истоки, несомненно, лежат в первых десятилетиях XXI века. Мы являемся свидетелями фундаментального сдвига в развитии цивилизации, когда привычные парадигмы сменяются принципиально новыми способами взаимодействия с информацией.
Зачастую признаки глобальных перемен скрываются в малозаметных на первый взгляд новостях. Кто знает, возможно, именно в 2025 году была создана архитектура, которая ляжет в основу сверхразума будущего. На фоне ажиотажа вокруг нейросетей индустрия активно ищет замену классическим процессорам: разрабатываются тензорные ускорители, нейроморфные системы и новые методы распределения энергии для ЦОДов. Все это — строительные блоки для ИИ, масштаб которого сегодня сложно даже вообразить.
Вероятностные чипы Extropic: эффективность на грани физики
Американский стартап Extropic представил революционное вычислительное решение — «устройства термодинамического сэмплирования» (Thermodynamic Sampling Units, TSU). По заявлениям инженеров, в определенных задачах машинного обучения эти чипы демонстрируют тысячекратное преимущество в энергоэффективности по сравнению с традиционными GPU.
В условиях, когда в инфраструктуру центров обработки данных вливаются триллионы долларов, подобные инновации становятся критически важными. Даже при узкой специализации таких микросхем, экономия ресурсов в масштабах глобальных вычислений будет колоссальной. В октябре 2025 года компания продемонстрировала первый рабочий прототип, подтвердив заявленные характеристики.
Первые образцы TSU уже переданы ключевым партнерам: от передовых ИИ-лабораторий и стартапов, занимающихся метеомоделированием, до правительственных структур. Технология базируется на использовании термодинамических флуктуаций электронов для моделирования вероятностей — это позволяет имитировать случайные процессы в сложных системах гораздо естественнее, чем это делают цифровые алгоритмы.
Вероятностные вычисления и энергетические модели
Вероятностный подход (probabilistic computing) открывает перед машинным обучением новые горизонты, позволяя программировать системы через модели на основе энергии (Energy-Based Models, EBM). Этот класс моделей уже зарекомендовал себя в генерации изображений и управлении робототехникой.
Суть термодинамических вычислений заключается в том, что результат вычислений выражается через физическую динамику системы. В отличие от предыдущих попыток создать подобные ускорители, которые требовали экзотических материалов, решение от Extropic интегрируется со стандартными КМОП-транзисторами. Это позволяет использовать обычный тепловой шум в качестве источника энтропии.
На архитектурном уровне Extropic предлагает концепцию «термодинамического компьютера для дешумления» (DTCA). В этой системе аппаратные EBM используются для итеративного уточнения данных. Подробные спецификации технологии представлены в научной работе на arXiv, а для разработчиков выпущено ПО TRHML, эмулирующее поведение чипов на обычных видеокартах.
От битов к p-битам: логика неопределенности
Флагманское устройство XTR-0 объединяет программируемую матрицу (FPGA) и два вероятностных чипа X-0. Вместо жесткой логики нулей и единиц система оперирует p-битами (probabilistic bits).
Этот подход концептуально близок к кубитам в квантовых вычислениях, так как p-биты могут находиться в состояниях, описывающих спектр вероятностей. Технический директор Extropic утверждает, что их примитивы для машинного обучения гораздо эффективнее стандартного матричного умножения, на котором строятся современные нейросети.
К 2026 году планируется выпуск чипа Z-1, содержащего 250 тысяч p-битов. Такая мощность позволит запускать диффузионные модели нового типа, которые радикально ускорят генерацию медиаконтента и обучение автономных роботов. Если традиционное масштабирование транзисторов упрется в физический предел, именно термодинамический подход может стать спасительным кругом для ИТ-индустрии.
Философия e/acc: эффективный акселерационизм
Глава Extropic Гийом Вердон — фигура неординарная. В сети он известен как Based Beff Jezos, идеолог движения «эффективного акселерационизма» (e/acc). Вместе с сооснователем Тревером Маккортом (оба — выходцы из квантового подразделения Google) они продвигают идею о том, что бесконтрольный технический прогресс является единственным способом решения глобальных проблем человечества.
Сторонники e/acc верят, что ускорение ИИ необходимо для выживания вида и экспансии сознания во Вселенную. В то время как критики указывают на засилье бесполезных гаджетов и «мусорных» технологий, акселерационисты утверждают, что мы должны следовать «воле Вселенной», максимально увеличивая использование энергии и сложность систем.
Сегодня e/acc перестал быть маргинальным движением. Его принципы разделяют многие влиятельные фигуры Кремниевой долины, видя в нем этическую базу для новой эры развития ИИ. Будь то спасение цивилизации или очередной технологический пузырь, разработки Extropic на стыке термодинамики и информатики уже сегодня меняют облик вычислительной техники.
© 2025 ООО «МТ ФИНАНС»
