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今年春节，DEEPSEEK的爆火让世界见到了人工智能深度学习的无限潜力，它可以像一个人一样深度思考并给出答案，但这远不是人工智能的终点。
超过3层的神经网络架构就可以被认定为深度学习算法，而一个深度神经网络需要
5到8层相互连接的人工神经元来才能表示单个生物神经元的复杂性
。可以说任何硅基的深度学习都是对大脑神经元的拙劣模仿，那如果直接使用真实的脑细胞效率如何？
2025年3月2日，澳大利亚公司 Cortical Labs 宣布
推出全球首个合成生物智能 (SBI)计算机CL-1
。
其
将人类脑细胞与硅硬件融合，形成流体神经网络“生物计算机
”，
具有动态、可持续和高效的计算智能，
学习速度和灵活性超越当前的硅基AI芯片
。
CL-1：包含为芯片提供动力的人类脑细胞生存所需的所有生命支持系统
2021年，
Cortical在芯片上培育了人工神经元，这些神经元在5分钟内学会了玩乒乓球游戏pong，而普通人工智能要差不多90分钟
。这成为CL-1诞生的契机。
位于输入/输出电极阵列之间的硅片上的真实的人类脑细胞
如今的 CL-1 的核心是由实验室中培养的人类神经元制成的，神经元（通过
iPSC
产生）被放置在平面电极阵列上，59 个电极构成了更稳定的网络的基础，
为用户提供了激活神经网络的高度控制（
相当于传统计算机的CPU
）
。
然后，这个 SBI“大脑”被放置在一个矩形生命支持装置中，该装置为细胞提供营养和氧气并且清除细胞生产的废物，
它可以维持神经细胞存活长达6个月
。然后CL-1将连接到一个基于软件的系统以进行实时操作。
CL-1 单元内部的复杂生命支持系统
该团队在发布会上指出，一整架 CL-1 设备仅消耗约 850-1,000 W 的能源，完全可编程，并提供“双向刺激和读取界面，专为实现神经通信和网络学习而量身定制”，并且CL1 设备也不需要外部计算机即可运行。
CL-1能做什么？
医学研究
CL1 是第一台可让医学和研究实验室测试真实神经元如何处理信息的生物计算机——其不仅可以替代动物实验，还同时提供了更相关的人类数据和见解。
揭示疾病机制
通过生物计算实时捕捉神经适应性和学习能力，
提
供前所未有的大脑功能洞察，
揭示疾病机制和对认知的复合影响。
这将开启治疗以前无法解决的神经系统疾病的途径。
降低能源费用
Cortical Labs 的生物计算机还可以帮助解决一个更现实的问题：高昂的电费。人类大脑运行所需的电量约为 20 瓦，训练 GPT-3消耗了 1.287 千兆瓦时的电力（
2021年的一篇研究论文数据
）。
Cortical
创始人曾表示：人工智能云计算平台可能将能耗降低“10 的 6 到 8 次方瓦的数量级”。
商业化
在商业化方面，Cortical Labs 打算提供他们所谓的“湿件即服务”（WaaS），客户将能够直接购买 CL-1 生物计算机单元，
起价约为 35,000 美元
，或者只是购买芯片时间，通过云远程访问它们。Cortical的目标是在2025年的下半年广泛上市，
面向医学科学和技术领域。
此外，Cortical还准备用 CL-1 构建首个生物神经网络服务器堆栈，其中装有30个独立 CL-1 单元，预计在未来几个月内上线，年内投入运行4个，并通过云系统投入商业使用。
资料来源：
1、https://corticallabs.com/cl1.html/
2、
https://newatlas.com/brain/cortical-bioengineered-intelligence/
3、https://www.forbes.com/sites/zinnialee/2023/06/21/cortical-labs-brain-computer/
