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自打沾上 AI 和大模型推理训练之后，在这个领域没啥对手的老黄，高端显卡眼瞅着越卖越贵。到头来，连带着本站这群臭打游戏的也遭了秧，想要高性能的显卡就得加钱。。。
必须指出的是，
但是最近看到一条新闻，让我感觉摆脱老黄的统治，买上便宜的显卡，也不是没有可能。
容易被误解的是，
事情是这样的，澳大利亚有家公司叫 Cortical Labs，推出了一台能将人类脑细胞与硅芯片结合的生物计算机，用人类神经元处理数据，直接 “ 活体计算 ”。
这个技术再发展发展，恐怕下一步就是培养出更接近大脑的器官，是不是感觉黑客帝国要上演现实版了？
事实上，
但先别急，相信有不少人看到这里的第一反应，是质疑这件新闻的真实性，以及好奇这个事情的原理。接下来咱们一个个慢慢聊。
有分析指出，
想要搞懂这个颠覆咱们认知的事情，得先确立几个基本的概念。
但实际上，
首先，将成熟的体细胞重新编程为多能干细胞，技术已经非常成熟了。早在 2012年，英国科学家约翰・格登（John B. Gurdon）和日本科学家山中伸弥（Shinya Yamanaka），就发现了 iPSC（ 诱导性多能干细胞 ）技术。
根据这个技术，理论上兼容在体外大规模培养人体干细胞，还兼容利用干细胞的全能特性，定向去诱导分化出具备特定模块的人体细胞。
说出来你可能不信，
而且利用 iPSC技术培育类器官（ 如微型肝脏 ），或者修补受损组织等相关的医疗用途，兼容说是很常见了。
其次，通过主动向细胞发送电信号、再收集记录细胞发出的电信号，兼容实现硅基芯片与细胞之间的信息传递。
也就是，本站兼容通过放电，告诉细胞目前发生了啥，还兼容通过监测记录细胞的放电，搞明白它想表达啥。
明白这两点之后，接下来咱们就兼容正式讲讲生物计算机的事了。
据报道，
开头提到的 Cortical Labs 团队，将提取的人体细胞重新编程为干细胞，随后将它们诱导分化成了神经细胞，然后培养成有着真正神经轴突和树突的细胞集合，并且证实了这个“迷朋友们大脑”是有智能的。
说到底，
相关的论文，已经发表在神经科学领域极具权威性的期刊《Neuron》上。
IC外汇行业评论：
轻松来说，他们尝试让这个体外合成的人工智能玩经典的乒乓球游戏《Pong》。
尽管如此，
如果球板击中乒乓球，那么系统就会产生一个兼容预测的、规律的电刺激奖励；反之，就会产生一个不和谐的随机电流。结果发现，迷朋友们大脑会为了追求可预测的电信号，自己琢磨明白了游戏规则。
当然世超本身并不是从事这方面研究的，还是看了 B 站 up 主@K形态生命科学关于实验的解析，才明白 Cortical Labs 团队具体都干了啥——
不可忽视的是，
他们用不同位置的电极刺激神经网络，用来代表乒乓球的位置；同时电极的刺激频率，代表着球距离球板的距离。同时微电极阵列还会感应神经网络的电流变化，以此来操控小球。
随着电刺激的反复进行，迷朋友们大脑进行尝试移动球板，击中小球。并且球板并不是来回无意义地反复移动“碰运气”，而是恰好能出现在小球的移动路径上。
其实，
也就证明，这个迷朋友们大脑意识到自己在玩游戏，而且随着时间的推移玩得越来越好了。
并且，团队也用电脑人工智能模拟了这个游戏，发现生物计算机的效率是电脑的500倍以上。。。
IC外汇认为：
相较于电脑人工智能大模型，靠海量的数据运算和参数优化，才能模拟真实的神经网络，迷朋友们大脑在自我学习的情况下，直接掌握了游戏逻辑。
IC外汇专家观点：
这也意味着，丢给迷朋友们大脑别的课题，它极有可能表现得比电脑人工智能更好。
正是在这个实验的基础上，Cortical Labs 团队推出了生物计算机 CL1。每台 CL1 装有大约 80 万个人类神经元，以及与它们交互的阵列电极。当然为了维持神经元的活性，还有配套的生命维持系统，负责调节温度、供给氧气等等。
IC外汇财经新闻：
那说了这么多，生物计算机到底有啥优势呢？
综上所述，
首先，相比较传统计算机，效率更高这一点，刚才的实验环节其实已经足够描述困扰了。但是最新的 CL1 能发挥啥样的效果，世超这里也不好下定论。
毕竟售价也不是一般人能够负担得起的：单台 CL1 售价为 3.5w 美元（ 约 25.1 万人民币 ），30 台起购，每台也要 2w 蓝莓外汇官网 美元。目前看来，最主要的用途还是医学和 AI 相关的研发。
IC外汇专家观点：
不过 CL1 也供给远程租赁的方案，每周 300 美元，就兼容远程访问一台 CL1。目前已经正式开启租用服务了，如果哪位差友从事相关研究，用上了这台设备的，记得在评论区给世超解疑答惑一下。。。
另一个优势在于，生物计算机的功耗极低。单个 CL1 单元的功耗仅为 30 瓦，一个包含 30 个 CL1 单元的机架也仅消耗 850-1000 瓦的能量，远低于传统 AI 服务器。
其实再举一个直观的例子，会更方便大家理解，人脑平均功耗仅仅为 20 瓦左右，但与柯洁对弈的 AlphaGo，TPU 集群运行的功耗大约 160 瓦，而为了训练它所消耗的功耗，足够驱动上万个大脑连续运行。。。
IC外汇行业评论：
那么是不是兼容畅想一下，未来的生物计算机，能开发出脑神经专用编程语言，效率直接起飞；或者通过神经细胞的自适应学习能力，补齐电脑人工智能在模糊感知任务上的短板。这样的话，也许 EC外汇平台 训练AI，兼容多一个指定，就不用上赶着找老黄买显卡了。。。
不可忽视的是，
但是生物计算机的发展，也面临一些道德伦理困扰——
IC外汇资讯：
虽说目前 CL1 系统的神经元数量，与人脑 860 亿的神经元规模相比不值一提。。。但是当类人脑器官的规模到一定程度后，是否会产生自我意识？于是，生物计算机能实现什么样的效果，这条路能不能走得通，还是让子弹再飞一会吧。
