AI劲敌登场！“人脑计算机”用80万神经元，算力碾压超级计算机

今日新闻 2025年09月29日 20:58 1 admin

当AI还在进化，“人脑计算机”已用80万神经元改写算力规则

前两天，在巴塞罗那世界移动通信大会上，一台售价3.5万美元的“人脑计算机”火了。这台名为CL1的设备，芯片并非传统的硅基材质，而是由80万人脑神经元与硅基芯片深度融合的生物芯片——这项被称为“类器官智能（OIB）”的技术，正以颠覆性的方式冲击着传统计算的边界。

硅基芯片的“死穴”，被80万神经元破解

传统计算机，哪怕是动辄烧钱的超级计算机，始终逃不过两大“死穴”：散热与耗能。为了给超级计算机降温，机房需要恒温恒湿环境，反而让耗能问题雪上加霜。马斯克为AI训练搭建的超级计算机，功耗高达30万千瓦，相当于25万户家庭的日常用电量——这也是为何训练AI大模型动辄烧钱的核心原因。

但CL1的出现，让“算力与能耗不可兼得”成了过去式。这台融合了真实人脑神经元的计算机，平均功率仅20瓦，是超级计算机功耗的千万分之一。当资源瓶颈成为行业枷锁，类器官智能技术仿佛一道裂帛般的光，照进了计算领域的“至暗时刻”。

200倍能效差！人脑计算机让传统算法“相形见绌”

尽管CL1的80万神经元，与人类大脑800亿神经元的规模相差悬殊，但它的表现已足够“可怕”。有医生用它模拟癫痫患者的神经元放电模式，1小时内就能生成传统计算机需3天才能完成的高精度病理模型；而训练AI玩弹球游戏时，传统计算机需消耗100瓦时电能、耗时90分钟，CL1仅用0.5瓦时电能、5分钟就能完成——能效比直接提升了200倍。

传统AI训练依赖“神经网络算法”，工程师需手动调试百上千个算法配合，过程耗时耗力。但CL1的训练逻辑，更像“驯养生物”：AI接球成功时，会收到一段规律的电信号作为“奖励”；接球失败时，则会收到杂乱无章的电信号作为“惩罚”。在这种简单粗暴的奖惩机制下，AI能迅速学会规则——这种“真实神经网络”的学习效率，是传统算法无论如何优化都无法企及的。