AI芯片都在拼算力， 功耗高到传感器一换电池就心疼， 这家公司真能靠省电翻身？ 最近看到一条新闻，挺实在的。一家叫Efficient Computer的公司，刚拿了6000万美元融资，名字都没怎么听过。他们没说要造多快的芯片，反而反复强调一个数字：瓦特每推理。就是干一次AI运算，耗多少电。连丰田风投都掏钱了，说明不是玩概念。 其实很多AI设备根本不是算不动，是电不够用。比如医院里埋进脑子的神经接口，换一次电池得动刀；野外装的工业传感器，人跑一趟几百公里，光换电池比买新设备还贵；还有AR眼镜，戴不到半天就没电，再炫也只能摆柜台。这些地方，算力再强也没用，电一没，全歇菜。 他们那块叫Electron E1的芯片，思路不太一样。不是堆更多核，而是让数据少跑路——计算单元跟着数据走，不干活就全关掉。材料也换了，用二维半导体压漏电，待机功耗低到纳瓦级。软件上也没绕弯，直接让C/C++代码编译出来就最省电，不用重学一套新语言。 但问题也明摆着。TensorFlow和PyTorch这些主流框架，它还不原生支持，开发者得自己调；芯片跑200MHz，理论算力只有21.6 GOPS，跟现在动辄上百TOPS的AI芯片比，数字看着寒酸。能效到底行不行，还得看装进真实设备里，散热、电源、固件一整套拉出来跑，现在谁也没看到实测数据。 他们今年没急着冲手机或电脑市场，先找了几家做工业模块和医疗硬件的公司合作，把芯片做成小板子，插进去直接测续航。有家叫BrightAI的公司说，同样任务下，原来设备要一天一充，现在撑了17天。数字没写在官网，是对方工程师当面聊的。 低功耗这事，听着像退让，其实是卡在了最硬的关口。云端模型再大，信号传不到的地方，AI就是摆设。田里无人机、村卫生所的便携设备、学校里那台旧平板，它们不靠5G，也不连服务器，就靠一块板子、一节电池活着。 能效不是妥协，是让AI真正落进现实里的门槛。 这家公司能不能成，不看它多像英伟达，就看它那块小芯片，能不能让一堆老设备突然“醒过来”。 它现在就差一次真正的户外实测。
