人工智能系统，特别是那些涉及机器学习和深度学习的系统，由于其执行的任务的计算强度而需要大量的能量。这些过程需要强大的硬件，而这又会消耗大量的电力。微软甚至正在考虑用核能为其数据中心供电，以帮助解决这个问题。

Arm的前非官方科技未来学家加入了一家默默无闻的初创公司

随着人工智能技术的不断进步及其使用的日益广泛，与之相关的能源消耗预计将增加，引发人们对其环境影响的担忧。AndrewSloss是一位经验丰富的工程师，最近结束了在Arm担任高级首席研究工程师25年的任期，他在新成立的英国初创公司VaireComputing中担任新职务，从不同的角度解决这个问题。

Vaire加入了孵化器组织SiliconCatalystUK，以帮助推动其计划的发展，其雄心勃勃的目标是解决“可逆计算”问题，这可能会导致几乎不耗电的逻辑电路的开发。

在Arm任职期间，斯洛斯专注于未来技术，而Vaire的工作似乎是他完美的下一步。在他的LinkedIn上谈到这一举措时，Sloss表示：“众所周知，半导体行业面临着越来越大的压力，特别是当我们接近摩尔定律(EoML)的物理极限时，即硅原子约为2埃尺寸、热问题的增加等等，即“你无法改变物理定律”。因此，它迫使我们回到过去做出的决定并重新思考。我们面临新的和即将到来的压力，这些压力会影响计算和功率限制的可扩展性(例如，ML、LLM和DL)。”

他接着解释说，VaireComputing“希望通过创建物理感知架构(为现有软件提供行为支持)来重写乔治布尔的思维定律和冯诺依曼架构。归根结底是让逻辑了解物理(从晶体管向上)。这个概念不是标准的1-2-3战术。物理学给了我们一大堆我们在建筑领域没有使用过的技巧。”

这表明Vaire可能正在探索一条类似于NormalComputing的途径，NormalComputing是一家由前GoogleBrain团队成员和X工程师组成的公司，他们为Alphabet构建了生成式AI生产系统。