重庆
AI在新加坡
本专栏为读者打开洞察 AI 的全景窗口。以资讯为入口，结合新闻分析、学术科普与产业观察，持续关注 AI、机器人与芯片的前沿进展与商业竞争，并将视角落回新加坡这一现实场景。
新加坡又搞出了一个“全球首个”。
8月17日，新加坡国立大学医学院携手数据中心开发商DayOne和生物计算初创公司Cortical Labs，推出全球首个独立运营的生物集成服务器机架原型。这个项目历时三年研发，终于从实验室走进了现实数据中心环境。
这个原型到底有多颠覆？
要理解它的意义，得先明白传统AI计算的困境。训练一个像GPT-4这样的大模型，耗电量惊人——一次训练消耗约相当于1300个美国家庭一年的用电量。全球数据中心目前消耗约1%至2%的电力，随着AI爆发，这个比例预计到2030年将攀升至3%至4%。与此同时，硅基芯片逼近物理极限，摩尔定律正在放缓。这逼着科学家们寻找全新的计算范式——生物计算就是其中之一。
这个原型首批部署了20个CL1生物计算系统，已在NUS实际研究环境中完成演示。它到底牛在哪里？传统数据中心靠硅芯片运算，而这个系统利用的是从人类干细胞中培育出的活体神经元，连接硅基硬件来处理信息。这些神经元被培养在一个微流控芯片上，通过电极阵列接收和发送电信号，并随时间不断自我适应——说白了，就是用活的脑细胞来算东西。
更惊人的是能耗。每个CL1单元仅消耗30瓦电力，跟普通家用电器差不多。而传统数据中心单颗GPU芯片功耗动辄300至700瓦，一个机架动辄上万瓦。在CL1单元内置的生命维持系统支持下，神经元可存活长达六个月。也就是说，一个CL1单元在半年时间里，功耗只相当于一个灯泡，却能持续进行复杂的模式识别运算。
那么它真能替代传统数据中心吗？
目前还不能。生物计算的优势在于：低能耗、自适应学习能力、善于处理模糊和非结构化数据。但它的运算速度远不如硅基芯片，且神经元个体差异大、培养周期长、标准化困难。这意味着，短期内它不会取代传统数据中心，而是作为一种协处理器，与传统芯片配合工作——用硅基芯片做大计算量的数学运算，用神经元做模式识别和自适应优化。
CL1已于2025年正式商业发布，每台售价35,000美元（约23.6万元人民币），也提供云端订阅模式，月费2,200美元（约1.5万元人民币）。原型验证成功后，预计将部署到商业数据中心环境，最多可扩展至1000个单元。
新加坡国立大学医学院副教授、项目负责人表示，这次原型部署的意义在于证实了生物计算系统可以在真实的数据中心环境——包括恒温恒湿、电磁兼容、抗震防灾等严格标准——中稳定运行。从实验室到机房的这一步，往往比从论文到产品更关键。
这背后还有更深层的战略考量。新加坡土地有限、电力资源紧张，发展数据中心一直面临能耗瓶颈。生物计算的高能效比，恰好契合新加坡“绿色数据中心”的发展方向。如果这项技术成熟，新加坡有望在下一轮计算革命中抢占先机。
用活体神经元驱动AI——听起来像科幻小说，但新加坡已经把它搬进了数据中心，这个“脑洞大开”的项目值得持续关注。
HQ丨编辑
Cherrie丨编审
nus丨来源/图源
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