2026-10-03 07:26:04
作者：
科技
上个月9月23号，正好在南京办事，顺道去了朋友的实验室蹭茶。
进门就被桌子上一块东西吸引了。
不是我想象中堆满线路的大机柜，也不是闪着灯的超级计算主板。就是一块巴掌大的开发板，核心芯片比指甲盖大不了多少。朋友说，这就是他们做了快三年的类脑计算核心。我当时第一反应是，啊？就这？
别找了，它长的真不像你脑补的“超级大脑”
实验室类脑计算实物开发板特写
之前刷网上的科普，总觉得类脑计算就是要完完整整复刻一个人脑，八百亿神经元挨个对应，造出能自我思考的电子大脑。
不说别的，光那个神经元数量，现在最先进的芯片也堆不出来啊。
说实话，大部分人对它的第一印象都错了。
类脑计算从来没说要一比一抄人脑，它只是偷师了人脑处理信息的逻辑，来解决现在计算体系里绕不开的死结。
我们现在用的不管是手机还是超算，核心逻辑都是把计算和存储分开，要算一个数据，先去存储单元调出来，送到计算单元算完再送回去，来回折腾。就像你每次写一句话都要跑十次图书馆查资料，腿都跑断了，力气全花在路上了。
这就是大家常说的冯诺依曼瓶颈，说穿了就是折腾。
尤其是现在大模型越做越大，参数动辄几千亿，来回调数据的能耗，比真正计算的能耗还高。现在一个超算中心一年的电费，几个亿都打不住，换谁都扛不住。
类脑不这么玩。
它把计算和存储长在了一起，模仿人脑神经元的连接方式，用电脉冲传递信号，只有信号强度达到阈值才会“放电”传递信息，不像传统芯片时时刻刻都在通电运行，大部分能耗都白白耗在了空转上。
就这么点改变，能耗直接砍了好几个数量级。
它最核心的优势，刚好戳中现在AI的痛点
冯诺依曼架构与类脑架构工作流程对比图
类脑不是比传统AI算得更快，它是能在更小能耗下，做实时的智能处理。
这个优势说出来你马上就能懂，我们现在用的AI，不管是拍照识别还是语音助手，复杂点的任务都得靠云端的大服务器，你的手机只是把信号传上去，算完再传回来。一来费流量，二来有延迟，还怕隐私泄露。
大家都想把AI放到端侧，就是直接装你手机、手表、耳机里，不用连网就能用。可现在的芯片哪怕能放得下模型，跑半小时电就没了，根本没法用。
类脑刚好解决这个问题。
我那天看朋友演示，他们这块小芯片，实时识别我的手势，挥手切歌、握拳暂停，反应比我手机还快，拿功耗仪一测，不到1毫安。什么概念？一块纽扣电池就能连续跑大半年。
想想看，以后你的智能手表不用天天充电，就能跑本地大模型，回答问题不用连网，隐私不会传出去。放在野外的环境监测传感器，埋下去好几年不用换电池，就能自己分析数据传结果。装在假肢里的传感器，能实时感知神经信号，反应速度和真腿差不多，功耗还低。
这些场景，现在的计算架构根本做不到。
不过话说回来，类脑也不是万能的。它适合做这种并行的、低功耗的、实时的感知类任务，真要跑复杂的通用计算，比如剪个4K视频，跑个大型游戏，现在的类脑芯片连传统芯片的脚后跟都赶不上。
别听营销瞎吹，它就是补了现有体系的短板，不是要把谁取代。
别被带节奏，类脑计算还没到“颠覆”的时候
别被带节奏，类脑计算还没到“颠覆”的时候
那天和朋友在实验室楼下的馆子吃鸭血粉丝汤，聊起现在网上的风向，他一个劲吐槽。
要么就是把类脑计算吹上天，说再过十年就能造出有意识的电子大脑，取代人类；要么就是骂它是骗经费的伪科学，说几十年了也没做出什么能用的东西。
其实都不对。
现在类脑计算的发展，还处在早期爬坡的阶段，硬件已经有不少能落地的产品了，最大的坑其实在软件。
我们写了几十年程序，都是给冯诺依曼架构写的，思路早就固定了。类脑的运行逻辑完全不一样，现在连好用的开发工具都没几个，能跑的模型大多是针对特定场景改的，想要通用，还有好多基础问题要解决。
我问他，你觉得这东西十年内能进我们普通人的手机吗？
他说，五年内就能看到小范围应用，先是低功耗的可穿戴设备，再慢慢往手机上走，哪有那么快一蹴而就。
其实我挺喜欢这种状态的。
现在科技圈太急了，什么东西都要马上落地，马上颠覆，马上赚大钱，稍微慢一点就被骂成骗局。类脑计算从提出到现在，几十年了，一代代研究者慢慢磨，从第一个神经元芯片做到现在能跑小模型，不声不响的，已经解决了好多原来解决不了的问题。
我从实验室出来，沿着长江路走的时候，突然想明白一个事。人类造了这么多年计算机，一直朝着更快、更大的方向走，走到现在才发现，我们自己的大脑，其实早就已经找到最优解了。
不用急着让它马上改变世界，也不用上来就一棍子打死。它就是给人类的计算多开了一扇门，原来智能只能放在几平方公里的大机房里，以后呢？
可能能揣进兜里，能戴在手上，能放进我们身体里，不用插电，不用联网，安安静静地干活。
这就够了啊。
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文章名称：逛了次南京实验室，我才搞懂类脑计算不是仿人玄学
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