В середине 2025 года стартап EnCharge AI, основанный профессором Принстонского университета Навином Верма, представил аналоговый ИИ-ускоритель EN100, готовый к массовому производству. Этот чип, по заявлениям разработчиков, превосходит классические микросхемы, используемые в графических ускорителях Nvidia и AMD, в 20 раз по энергоэффективности.
EN100 выпускается в виде однопроцессорной платы расширения формата M.2 с производительностью до 200 триллионов операций в секунду при потреблении не более 8,25 Вт и предназначена для персональных компьютеров, включая мобильные устройства. Также существует четырёхпроцессорная плата с интерфейсом PCIe, достигающая 1000 триллионов операций в скунду, предназначенная для рабочих станций и периферийных систем.
В отличие от распространённых аналоговых ИИ-систем на базе переменных сопротивлений (резисторов), которые страдают от высокой стохастики и проблем с точностью, EnCharge AI использует фотолитографически сформированные на кремниевой подложке миниатюрные конденсаторы. Ёмкость этих конденсаторов фиксирована физическими параметрами, что обеспечивает стабильность и точность хранения синаптических весов.
Это позволяет свести накопление ошибок и шумов к минимуму, что критично для масштабных моделей искусственного интеллекта. Для управления весами в системе используются массивы ячеек памяти SRAM, обеспечивающие гибридную аналого-цифровую архитектуру.
Разработчики EnCharge AI уже завершили первый этап программы раннего доступа, получили отзывы партнёров и готовятся к запуску следующего этапа. Компания активно сотрудничает с OEM-производителями и разработчиками ПО для интеграции своих решений в клиентские устройства и экосистемы, включая ПК с локальным исполнением Microsoft Copilot.
Таким образом, подход на основе конденсаторов может стать перспективной альтернативой резистивным аналоговым вычислениям, предлагая более высокую энергоэффективность и точность. Это направление имеет потенциал для расширения разнообразия платформ, повышающих производительность и снижая энергопотребление ИИ.