2026-10-05 06:55:56
作者：
科技
上周六在南京珠江路的咖啡馆蹭网，碰到隔壁桌蹲着想论文的计算机系男生，对着电脑叹气，啃一口三明治说，跑这一轮模型下来，实验室这个月电费又超了，导师的脸比窗外的阴雨天还黑。
我凑过去瞟了一眼，屏幕上飘着“类脑计算”四个。哦，原来是搞这个的。
不少人听这个名字觉得玄乎，什么造人造大脑，什么超越人类智能，听着跟科幻片似的。其实说白了，就是现在的AI活得太累了，我们得去人类自己的大脑那儿，偷点干活的诀窍过来。
现在的AI累得像996社畜，大脑躺平就能干活
我们现在用的所有芯片，基本都跑在冯·诺依曼架构上。这个架构有个天生的毛病：存储和计算是分开的。就像你做饭，食材放冰箱，灶台在客厅，你切个菜要跑冰箱拿，炒个料又跑回客厅拿，来回折腾，浪费时间还费力气。
大模型为什么那么费电？就是这个原因。几十亿上万亿参数全存在存储里，算一次就要把所有数据搬一遍，搬来搬去，大部分能量都耗在路上了。
你看人类自己的大脑呢？
几十亿个神经元，每个神经元自己就既存信息又算信息，不用来回搬。更绝的是，大脑永远不会全功率开工，只有需要用到的神经元才会放电，大部分神经元都在摸鱼划水。整个人一天下来，功耗才二十多瓦——比你手机的充电头功率还低。就能认人、能走路、能聊八卦，还能一边喝咖啡一边改PPT。
冯诺依曼架构与生物神经元结构对比图
就说认脸这件事，你三年没见的老同学，远远走过来你扫一眼就认出来了，大脑花的能量，还不如你开一分钟手机闪光灯。换做现在的普通AI，得调用多少参数，跑多少轮计算，费多少电才能认出来？
说实话，这就是类脑计算最开始想干的事：不学别的，先学大脑怎么偷懒怎么省能量，把现在AI费电的毛病给治了。
别被骗了，类脑计算不是造“人造大脑”
网上太多营销号吹，类脑计算就是要造一个和人一样有意识的大脑，马上就要取代人类了。扯。
不过话说回来，现在真没人说要完完全全复制一个人类大脑出来。先不说我们到现在都没搞懂大脑到底怎么产生意识，就算搞懂了，把八百亿个神经元按正确方式连起来，那工程量，相当于把整个互联网的服务器都搬去一个山谷堆着，根本不现实。
现在做类脑的人，目标其实非常务实：我们只抄大脑有用的结构，解决现有解决不了的问题。
类脑计算芯片晶圆实物图
举个例子，机器人走路。现在的机器人走路，每走一步都要算半天，速度慢，还费电，走两个小时就得充电。用类脑架构做出来的控制芯片，就像人的运动神经一样，能边动边调整，遇到坑踩到石头，瞬间就能改姿势，功耗还不到原来的十分之一。
再比如处理那种一直在变的信号，比如声音、比如摄像头拍的动态画面，类脑的反应速度比传统AI快好多，功耗还低。因为它的工作方式就是跟着信号变化实时改，不用每次都从头算一遍。
很多人对类脑有误解，觉得它是虚无缥缈的未来技术。其实它从出生开始，就是冲着解决现有技术的痛点来的，不是搞科幻概念圈钱的。
离我们的生活还有多远？其实已经悄悄在用了
离我们的生活还有多远？其实已经悄悄在用了
你别觉得类脑计算离你远，其实它可能已经在你口袋里了。
现在不少主动降噪耳机，用的降噪算法就已经改了类脑的架构，同样的降噪效果，功耗能降一半多，所以耳机才能做到那么小，还能撑一整天不用充电。还有不少家用监控，低功耗待机的时候，移动侦测用的就是类脑模块，有人经过才触发，半年不用换一次电池。
我那个做类脑的朋友说，之前他们和航天口合作，给太空探测器做信号处理芯片，点名就要类脑的。为什么？太空里哪里来那么多电能给你造数据中心？所有设备都要抠着功耗用，同样的处理任务，类脑芯片功耗不到传统芯片的十分之一，太香了。
还有智能假肢，之前的传统假肢，处理神经信号慢，动一下卡一下，病人戴着累。换了类脑芯片之后，信号处理快，功耗低，戴一整天也不用充电，抬脚握手都自然多了。
当然，现在类脑也没到能取代现有AI的地步。大模型能写文案能画图，类脑现在干不了这个。它现在也有一堆麻烦事：怎么训练？怎么写程序？怎么把芯片做便宜？一堆问题还摆在那儿，慢慢啃呢。
那天聊完出门，路过新街口的大屏，全是各种大模型的广告，吹得天花乱坠，没人提类脑半个字。朋友叼着烟笑，说你看楼下那台新换的自动咖啡贩卖机，它那个扫码识杯的图像模块，就是我们实验室合作出的类脑芯片做的，之前太阳大了就瞎，现在大太阳底下也能一秒对准，每个月电费还省了一半。
你看，很多真正改变生活的技术，从来都不是站在台上喊得最大声的那个。它就是偷偷摸摸，找个没人注意的小角落，把原来费劲的事变简单，把费电的事变省劲，慢慢混进你日常的每一天里。
类脑计算不是什么天翻地覆的怪物，它就是一群聪明人，对着我们自己身上长了几百万年的大脑，鞠个躬，说一句“我学学你的好办法”而已。
免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。如有侵权请联系删除。
文章名称：咖啡馆里聊类脑计算：它不是要造一个人，是要偷大脑的“偷懒诀窍”
文章链接：https://m.lfdjt.com/p/keji/a/6623.html