专门从事人工智能（AI）推理技术的BitEnergy AI公司的工程师们开发出了一种AI处理方法，用整数加法取代浮点乘法（FPM）。

这种新方法被称为线性复杂度乘法（L-Mul），在使用更简单算法的同时，其结果也接近于浮点乘法。尽管如此，它仍能保持浮点乘法所特有的高精确度和准确性。据报道，这种方法降低了AI系统的功耗，最高可降低95%，这对AI未来的发展至关重要。

由于这是一种新工艺，市场上流行的现成硬件（如英伟达即将推出的Blackwell GPU）并不是为处理这种算法而设计的。因此，即使BitEnergy AI的算法被证实能达到与浮点乘法相同的性能水平，我们仍然需要能处理它的系统。这可能会让一些AI公司犹豫不决，尤其是在他们刚刚在AI硬件上投资数百万甚至数十亿美元之后。不过，功耗大幅降低95%可能会让最大的科技公司跃跃欲试，特别是如果AI芯片制造商制造出能够利用该算法的专用集成电路 (ASIC)。

目前，电力已成为AI发展的主要制约因素，仅去年售出的所有数据中心GPU的耗电量就超过100万个家庭一年的耗电量。连谷歌也因为AI对电力的需求而将气候目标放在了次要位置，其温室气体排放量从2019年开始增加了48%，而不是像预期的那样逐年下降。谷歌前CEO甚至建议，通过放弃气候目标，使用更先进的AI解决全球变暖问题，为电力生产打开闸门。

但如果AI处理能够更加省电，那么人们似乎仍然可以在不牺牲地球的情况下获得先进的AI技术。除此之外，能源消耗下降95%还将减轻这些大型数据中心给国家电网带来的负担，从而减少建设更多能源工厂的需求，为未来快速供电。（校对/张杰）