AI & Enterprise

KAIST：AI智能体单次问答耗电可达传统生成式问答136.5倍

KAIST研究团队首次在真实服务环境下系统量化AI智能体的算力消耗与能耗表现。研究发现，AI智能体因反复调用大语言模型，响应时延最高可增至传统方式的153.7倍，单次问答平均耗电348.41Wh，约为传统生成式问答的136.5倍。在高频请求场景下，相关负载还可能显著推高AI数据中心的电力需求。

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Unconventional AI发布振荡器计算架构，瞄准将AI推理功耗降至现有系统水平的千分之一

由Databricks前AI业务负责人Navin Rao创办的Unconventional AI发布振荡器计算架构，并同步推出图像生成模型Un-0及相关论文。公司表示，该方案在软件仿真中已展现出接近主流扩散模型的表现，长期目标是将AI推理功耗降至现有系统水平的千分之一。后续公司还将公布芯片设计，并推进专用AI芯片和推理基础设施业务。