AGI我信，但大算力之路，生命肯定不选GPU

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比特依然跑在原子上，这话没错。但 原子是组成神经元效率高？还是组成GPU效率高呢？

当年李世石、柯洁与Alpha Go、Alpha Zero对战，我就说这是胜之不武。人类的大脑只有15W-20W的可测量功率，而面对的却是一台能耗千倍万倍的超算中心。

您和我都是人类，自然也就是一个平均水平的通用人工智能。你可曾想过，人体的机制究竟有多复杂？从纳米级别的分子机器到米级别的身体，在空间上，我们跨越了9个数量级，即10亿倍的差别；在时间上，从纳米级别的分子马达或者线粒体能量链的反应到百岁人生，更是跨越了18个数量级，达到了百亿亿的差别。在这样大的时空尺度下，生命穷尽手段，通过每一步的理化极限在巨大的尺度上实现了时空耦合，从无机中诞生了有机，进而涌现了智能，在原子、基因、文化上建立了看似不可思议，却又丝丝入扣的奇妙联系。

我们始终都要回答一个问题：生命是如何以超高效率、超低能耗来实现物质合成、能量转化和信息传递的？这个高效设计的基础就是通过一台打引号的“计算机”，即活细胞来完成。我们可以把一个活细胞看成一台可以对内外所有信息来进行处理的模拟计算机。相比于GPU，比如目前最先进的GPU——Blackwell B200拥有2080亿个晶体管‌，听着数量很大了吧？但一个细胞内所拥有的分子数量远远高于此，即使最复杂的城市也无法和一个细胞内的交通系统相比。 人类今天的城市不过是整体二维、局部三维的摊大饼，而细胞内的骨架系统早就是成百上千层的星罗棋布。

经过长达38亿年的“毒打”，我是说 自然选择 。细胞内很多的设计都趋于极致，比如说基因编码的最优化、三联密码子的简并性、蛋白质结构的稳定性、可以随时因需而变的生物酶系统，以及纳米发电厂，我是说线粒体设计的优越性。

我们在初中生物课就知道了线粒体，也知道线粒体上布满了ATP合成酶，但你想过这个小小的酶分子有一个由几十个蛋白质所组成的“纳米涡轮”么？ 它的速度可以达到每分钟9000转，每一圈360度，都会形成3个ATP分子 ，没错，就是120度生成一个。

更有意思的是，科学家经过测量计算，120度旋转做功大概是90皮牛·纳米，而合成的ATP则可以释放80皮牛·纳米的能量，这个 转化效率近90% ，这在人类工业上是几乎无法做到的，比如电动车的能量转换效率约为14%‌。

我再举个例子，比如氧气供应。我们知道人类是通过红细胞携带氧气，既然你就是负责运输氧气的，就不要带“计算机”了，所以成熟的红细胞是没有细胞核，也就是没有基因组的。形状上，选择了双凹圆盘形而不是球形，目的就是可以使得其表面积显著增加，从而允许最快的气体交换，而表面积与体积之比越大，细胞的变形能力越强，就越能够达到最小的毛细血管。在此基础上，它还装载了达到数量极限的血红蛋白，从而携带了最多可能的氧气。

知道我为什么喜欢生命科学了吧，实在是太多让你拍案惊奇的事情！

细胞是怎样通过对内外环境的感知，在有限的时空内按照基因设定的各种可能程序，启动复制和分化，成功完成了一次次发育和繁衍？人类用烹饪外化了消化，用书写外化了记忆，用IT外化了智能，但仅80亿人的人类社会如今已经乱七八糟，但一个标准的成年人却有近37万亿个细胞，这些天文数字的细胞又是如何以不可思议的方式配合工作的？所以我经常说， 与其人类自研，何不道法自然？

过去从未死去，甚至从未过去。 通往大算力之路，绝不只是冯诺依曼，也就是CPU/GPU这一条路径，太不经济了。

一定还有类脑计算， DNA计算这样更加高效有趣的全新路径等待着我们去突破。