“绞尽脑汁”让人疲惫，但思考时消耗的能量并不多

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最近，一项神经代谢研究揭示了人类大脑思考所需的能量。

与常识相违背的是，思考所需要消耗的能量并不比休息时高很多，仅仅多5%。

而这是大脑努力维持生命稳态的进化结果。

请想象以下两个场景：

场景一，你坐在办公室对着电脑上的数据绞尽脑汁，思考如何处理；

场景二，你终于结束了疲惫的一天回到家里，舒展身体躺在沙发上放空自己。

在这两种状态下，大脑分别耗费了多少能量呢？

想必大部分人的回答是“思考一定比休息更加消耗能量”，这个结论并不难理解，我们常常用“绞尽脑汁”来形容思考的过程，长时间工作之后头昏脑胀的体验也让我们对这个结论深信不疑。

但实际上，这个问题的正确答案可能会让你惊讶，因为两者消耗能量的差异并没有想象中那么大。

近期一项回顾性研究得出的结论是[1]：处理繁忙的工作与彻底的发呆放松，大脑耗费的能量相差无几。

让我们从头认真思考这个问题，该怎么去比较思考和休息这两个过程大脑所需的能量消耗？也许我们要从“该如何计算大脑消耗的能量”这个问题说起。

01

如何计算大脑所需要的能量？

作为人体内的重要器官，大脑的耗能十分之高。早期神经代谢领域的经典研究揭示，尽管大脑只占据体重的2%，却消耗了身体约20%的能量[2]。

这种能量消耗的很大一部分是由电生理活动驱动的，并且大脑具有较高的静息代谢率，即使是处于植物人或昏迷状态，其能量消耗也只下降到正常水平的一半左右，比其他器官仍高出很多[3]，因此，大脑的运行成本极为高昂。

当我们从外界获得的能量减少时，身体的脂肪开始减少，同时我们的肝脏、脾脏，甚至心脏都会大幅度缩水（减重）来应对这种变化，而我们的大脑却几乎不受影响，所以一直以来，大脑都被认为是人体最为“昂贵”的器官[4]。

各种意义上，大脑确实是人体内的耗能大户，为大脑供能的主要燃料是葡萄糖，它通过复杂的生化反应过程——包括糖酵解、柠檬酸循环和电子传递链——产生ATP（三磷酸腺苷），也就是细胞的“能量货币”[5]。

这个过程包括多个步骤，最终一个葡萄糖分子可以生成30-32个ATP分子。这种能量的“加工”过程对维持大脑功能至关重要，因为即使是短暂的葡萄糖供应中断，也可能导致认知功能障碍、癫痫发作，甚至彻底丧失意识[6]。

燃料需要经过运输才能供给大脑。在人体中，有大量毛细血管参与运输，形成了超过600千米的运输网络，最终穿过脑组织，将富含葡萄糖和氧气的血液输送给神经元和其他脑细胞，以供合成能量货币ATP分子，从而为接下来神经元间的通信提供动力。

那么，人类大脑究竟消耗了多少能量呢？

从上述分析可以看出，如果能够测量人脑中的ATP生成数值，我们就能够对大脑所消耗的能量进行计算。科学家们自然也想到了这一点，但直接测量人脑中的ATP是高度侵入性的，难以实现。

过往的研究者做出了各种尝试，比如在脑科学研究刚刚兴起时，人们通过头皮电极记录神经元的电生理活动产生的电场振荡，间接测量大脑能量消耗的变化[7]；后期，科学家还试图在神经外科手术中植入电极，直接记录局部神经元电活动，但此类实验风险较高且仅限于病理研究[8]。

幸运的是，现代神经影像技术的快速发展，给了我们实时观察大脑能量消耗的机会。

比如利用正电子发射断层扫描（PET）技术，给被试者注射含有放射性同位素的葡萄糖类似物（如18F-FDG，一种带有标记的葡萄糖类似物，可以通过PET技术无创地进行观察其变化），然后对其实时监测，就可以直接测量大脑各区域的葡萄糖的消耗[9]。

由于大脑几乎完全依赖葡萄糖供能，PET扫描能够非常准确地显示哪些脑区在特定任务中更加活跃，消耗了更多能量。

另一种方法是使用功能性磁共振成像（fMRI）技术。合成能量货币“ATP”的过程需要氧气的参与，而氧气需要血红蛋白参与运输，fMRI通过检测血液中氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的比例变化来间接测量大脑活动[10]。

当某个脑区神经元活跃时，该区域的血流量会增加，带来更多含氧血液，fMRI正是捕捉这种信号的变化来估算能量的消耗。

尽管二者并不是大脑能量使用的完整测量，但已经涵盖了能量的主要来源，通过这两项技术的互补性，可以兼顾观测葡萄糖摄取和血流变化，进而让我们可以更加直观地理解大脑的能量消耗机制。

02

思考时，消耗的能量只比休息多5%

得益于上述技术的发展，大脑的能量消耗图谱逐渐变得清晰，现在我们可以从一个更加科学的角度回答文章开头的问题了。

近期，澳大利亚莫纳什大学（Monash University）的神经科学家沙娜·贾马达尔（Sharna Jamadar）和她的团队发表了一项回顾性研究[1]。

通过分析来自世界各地的研究数据，她们得出了一个颠覆传统认知的结论：我们竭尽全力思考来完成目标时，大脑消耗的能量只比休息时多出5%。

简而言之，我们进行专注认知时使用的大脑能量，只比大脑放空时稍微多出一点点。

我们常常感觉集中精力和动脑思考消耗了大脑的大部分能量，但贾马达尔团队的新研究为我们揭示了一个建立在多年研究基础上的惊人事实：大脑所消耗的大部分能量都用于维持我们身体的稳态。

也就是说，当我们从事需要努力的、目标导向的任务时，比如处理一份报表，做一次旅程规划，我们大脑相关区域或网络的神经元激发率会增加，这就是额外增加的5%能量消耗。

这意味着实际上大脑95%的能量都用于维持基本的生理功能，如维持神经元静息电位、进行各部位稳态管理等基础工作。

虽然许多神经科学家长期以来更倾向于研究主动的认知行为——如注意力、问题解决、工作记忆和决策制定这类活动，但研究人员逐渐意识到，在这些更容易被观察到的活动背后，大脑还有一个隐藏的“后台系统”——工作量庞大，像一个永不停歇的蜂巢，主要负责生理系统的调节。

无论我们是否有意识，大脑都在时刻应对不断变化的环境需求，维持生理稳定，为我们保驾护航。

研究人员目前还不清楚这些能量是如何被精准分配的，但在过去几十年中，神经学家已经通过各项研究了解了大脑的“后台任务”都包括哪些。

实际上，当某个人躺在那里休息，处在一个“不动脑”状态时，大脑后台正在有条不紊地处理各项进程，无数的信号在神经元之间繁忙地穿梭着。

这些信号中很多来自默认模式网络，参与你的思维在过去、现在和未来场景之间漂移的心理体验——晚餐要吃些什么，上周的不愉快经历，手臂上被蚊子叮咬的瘙痒难耐。

在这些思考活动的同时，我们的大脑还在追踪着身体不断变化的数据——体温、血糖水平、心率、呼吸频率等等，即维持基本健康的生理状态。

科学家们推测，大脑的很大一部分基础代谢是用来进行预测的：为了实现身体各项数据维持稳态的目标，大脑需要有绝对的前瞻性，它拥有一个极其复杂的系统以便随时应对生理系统出现的各种变化，快速响应并合理调动资源。

03

一种进化的智慧：为什么大脑如此“吝啬”

大脑并不是一台纯粹的认知机器，而是一个在进化中被精确塑造的器官。

它和人类身体其他部位一样，需要适应进化过程中各种严苛环境的挑战，因此同样需要受到系统能量预算有限的约束。

多5%的能量消耗增加听起来并不多，但当其需要累加在整个身体及大脑的庞大耗能基础上时，就变得不可小觑。

所以当“思考”这件事让我们感到疲惫时，并不是因为我们耗尽了所有能量，而是大脑的“警告”——我们的大脑在进化中学会了如何合理分配能量。

而这正是人类祖先留给我们的礼物：在人类漫长的演化进程中，我们的祖先在生存时刻受到威胁，消耗的能量必须被严格约束时，来自疲惫感的提醒就让这5%的能量消耗变得更加有意义。

在现代世界中，能量匮乏这件事已经距离我们非常遥远，但在那个食物难以获取的年代，这可能意味着生与死的差别。

因此在思考时会感到疲劳，就像我们在体力运动后会感到疲劳一样，不是因为身体里没有多余的能量来进行消耗，而是因为我们的身体进化出了一套非常吝啬的系统，时时刻刻节约能量的消耗。

如果不限制思考和认知所带来的能量消耗，随着时间的推移，这种累积可能会造成更大影响。

所以科学家们认为大脑如此“吝啬”很大程度上是一种进化的智慧，大脑可能有一套内置系统来防止我们过度思考从而消耗能量，当达到某个点时，疲惫机制就会被激活。

也许我们可以从另一个角度来理解进化赋予大脑的“吝啬”特性。

为了更好地了解大脑对人体能量的约束，2023年威尔康奈尔医学院-卡塔尔分校（Weill Cornell Medicine-Qatar）的神经科学家扎希德·帕达姆西（Zahid Padamsey）分析并总结了过往对大脑中电信号传导特性的研究，他发现神经系统的进化方向并不是最大化信息传输速度，而是最大化每个ATP分子消耗后的信息传输量[11]。

理论上，神经元具有惊人的传输能力，单个神经元可以以高达500Hz的频率激发并向相邻神经元发送信息。

考虑到系统容量的限制，神经元能够区分来自相邻神经元信息的最快速率（也就是理论上的最优信息传输速率）是250Hz，约为最高频率的一半[12]。

然而实际上，我们的神经元平均激发率仅为4Hz，比理论最优速率慢了50-60倍，这就像是一辆跑车在城市道路上以自行车的速度行驶。

即使电信号成功传递到突触，给出向下一个神经元释放神经递质分子的信号，这个指令也只会有20%的概率会被执行[13]。

不得不说，大脑像一个精明的财务管理者，神经元以4Hz频率工作看似“缓慢”，突触选择性地传递信息看似“不可靠”，但实际上是能量使用的最优化，确保了大脑能够在有限的能量预算下发挥最大的认知潜力。

帕达姆西为这些看似矛盾的现象给出了解释：我们的进化方向决定了大脑的目标不是信息传递速率，而是效率。在能量是稀缺资源的前提下，能够更有效利用能量的生物体更有可能生存和繁衍。

因此，进化选择的并不是反应最快的大脑，而是吝啬的但得以让人类更好存活下去的大脑[14]。

04

结语

大脑的能量分配是一种经过精心计算的策略，也是生命在进化过程中展现的智慧。

在这个策略中，每一个ATP分子都被精确分配，每一次神经放电都被仔细优化，确保在有限的能量预算下实现最大的认知收益。

对这些机制的深入理解，不仅有助于我们认识大脑的基本工作原理，也为治疗相关的神经系统疾病提供了新的思路。

也许在这个信息爆炸的时代，学会如何高效使用我们的大脑，仍然是非常重要的一课。

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参考资料：

[1] Jamadar SD, Behler A, Deery H, Breakspear M. The metabolic costs of cognition.Trends Cogn Sci. 2025;29(6):541-555. doi:10.1016/j.tics.2024.11.010

[2] Sokoloff, L. (1960). The metabolism of the central nervous system in vivo.Handbook of physiology, section I, neurophysiology,3, 1843-1864.

[3] Levy DE, Sidtis JJ, Rottenberg DA, et al. Differences in cerebral blood flow and glucose utilization in vegetative versus locked-in patients. Ann Neurol. 1987;22(6):673-682. doi:10.1002/ana.410220602

[4] Sprengell M, Kubera B, Peters A. Brain More Resistant to Energy Restriction Than Body: A Systematic Review. Front Neurosci. 2021;15:639617. Published 2021 Feb 9. doi:10.3389/fnins.2021.639617

[5] Dienel GA. Brain Glucose Metabolism: Integration of Energetics with Function. Physiol Rev. 2019;99(1):949-1045. doi:10.1152/physrev.00062.2017

[6] Raichle ME. Two views of brain function. Trends Cogn Sci. 2010;14(4):180-190. doi:10.1016/j.tics.2010.01.008

[7] https://www.sciencenews.org/article/hans-berger-telepathy-neuroscience-brain-eeg

[8] Obidin N, Tasnim F, Dagdeviren C. The Future of Neuroimplantable Devices: A Materials Science and Regulatory Perspective. Adv Mater. 2020;32(15):e1901482. doi:10.1002/adma.201901482

[9] Reivich M, Kuhl D, Wolf A, et al. The [18F]fluorodeoxyglucose method for the measurement of local cerebral glucose utilization in man. Circ Res. 1979;44(1):127-137. doi:10.1161/01.res.44.1.127

[10] Buxton RB. Interpreting oxygenation-based neuroimaging signals: the importance and the challenge of understanding brain oxygen metabolism. Front Neuroenergetics. 2010;2:8. Published 2010 Jun 17. doi:10.3389/fnene.2010.00008

[11] Padamsey Z, Rochefort NL. Paying the brain's energy bill. Curr Opin Neurobiol. 2023;78:102668. doi:10.1016/j.conb.2022.102668

[12] Attwell D, Laughlin SB. An energy budget for signaling in the grey matter of the brain.J Cereb Blood Flow Metab. 2001;21(10):1133-1145. doi:10.1097/00004647-200110000-00001

[13] Pulido C, Ryan TA. Synaptic vesicle pools are a major hidden resting metabolic burden of nerve terminals.Sci Adv. 2021;7(49):eabi9027. doi:10.1126/sciadv.abi9027

[14] https://www.quantamagazine.org/how-much-energy-does-it-take-to-think-20250604/