.serva 标准：面向所有 AI 成本降低与壁垒消除的单一原语
信息论
2026-01-15 v1 math.IT
摘要
人工智能（AI）基础设施面临两个叠加的危机。计算负载——训练和推理不可持续的能源与资本成本——威胁到电网容量并使能力集中在少数组织手中。数据混乱——项目 80% 的精力被准备、转换和预处理所消耗——扼杀了开发速度并将数据集锁定在单一模型架构上。当前的方法将这些问题视为独立问题，通过增量优化分别管理，同时增加了生态系统复杂性。本文提出了 ServaStack：一种通用数据格式（.serva）与一种通用 AI 计算引擎（Chimera）配对。.serva 格式通过使用激光全息原理编码信息来实现无损压缩，而 Chimera 将计算操作转换为一种表示空间，在该空间中计算直接在 .serva 文件上进行，无需解压。其结果是自动化的数据预处理。Chimera 引擎使任何现有模型都能在 .serva 数据上运行而无需重新训练，在革新效率的同时保护了基础设施投资。内部基准测试表明，在 FashionMNIST 和 MNIST 数据集上与 RNN、CNN 和 MLP 模型相比，能效提升了 30 至 374 倍（降低 96-99%），无损存储压缩达 4 至 34 倍，且在不损失精度的情况下计算负载降低了 68 倍。在每日十亿次迭代的超大规模下，这些增益转化为每个 PB 每个训练周期节省 485 万美元。当任何数据流向任何硬件上的任何模型时，AI 开发范式便发生了转变。瓶颈从基础设施转移到了想象力。
引用
@article{arxiv.2601.09124,
title = {The .serva Standard: One Primitive for All AI Cost Reduced, Barriers Removed},
author = {Rachel St. Clair and John Austin Cook and Peter Sutor and Victor Cavero and Garrett Mindt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.09124},
year = {2026}
}