Extropic公司最新模拟显示，利用热力学状态单元（TSU）运行扩散转移模型（DTM），生成式AI的能效有望提升至现有GPU方法的1万倍。这一突破若兑现，将带来AI算力革命，极大降低能源消耗。

物理理论支持热力学计算有望成为GPU的“晶体管”，但从理论到实际产品仍需跨越巨大挑战。部分专家认为，TSU/DTM推动接近热力学最低能耗极限（kT·ln2），10,000倍提升并非空谈；但也有人质疑模拟结果的可扩展性及模拟阶段的局限。

该技术若成功，不仅能让AI更环保、更高效，还可能彻底改变高分辨率图像和视频生成的门槛，甚至成为通向通用人工智能的关键一步。另一方面，模拟基于GPU，真正芯片实现仍需时间，模拟与实际效果差距需谨慎对待。

总之，TSU与DTM代表了AI能效优化的新方向，未来或将重塑AI生态，带来更低能耗、更强算力的智能时代。能否突破模拟验证，真正落地商用，仍是业界关注焦点。

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