Naveen Rao 此前担任 Databricks AI 负责人，6 月 25 日宣布创立 Unconventional AI，目标是将 AI 推理功耗降低最多 1000 倍。该公司采用全新振荡器架构重构计算硬件，而非在现有 GPU/TPU 基础上做增量优化。[[1]](https://techcrunch.com/2026/06/25/databricks-former-ai-chief-thinks-he-can-cut-ais-power-bill-by-1000x/)
AI 训练与推理的电力需求正成为行业瓶颈。全球数据中心资本开支已达数百亿美元，部分模型单次推理耗电量已接近传统数据中心日常运营水平。Rao 表示，现行架构在并行计算上效率低下，新方案通过硬件级振荡器直接处理信号，可大幅减少数据搬运与转换损耗。
与主流路线对比，NVIDIA、Google 等仍在持续迭代 Blackwell、TPU 等芯片，而 Unconventional AI 选择“推倒重来”。若成功，将直接挑战现有算力供应链的资本回报逻辑，尤其在企业级部署和边缘推理场景中具备潜在成本优势。
下一步值得跟踪的是该公司原型验证进度与首批客户落地情况。能耗瓶颈若被实质性打破，或将重塑下一代 AI 基础设施的竞争格局。
信源：https://techcrunch.com/2026/06/25/databricks-former-ai-chief-thinks-he-can-cut-ais-power-bill-by-1000x/