上周三在紫金山脚下的独立咖啡馆坐了一下午，约的是读神经科学的老同学。他刚从实验室出来，白大褂口袋里露着半截静电手环，掏出来个指甲盖大的黑芯片往桌上推，说这玩意跑满负载的功耗，还没我桌上笔记本风扇转一秒耗的电多。
我当时第一反应是吹。
毕竟这两年听的科技噱头太多了，什么“永动机”“零功耗算力”，听多了就跟路边卖保健品的喊“包治百病”没区别。结果他给我翻了个实验记录——这芯片跑视觉识别任务，功耗只有同精度GPU的千分之二。
哦。
这就是类脑计算。
你以为的类脑，根本不是“抄人脑作业”
说实话很多人对类脑的第一印象，就是把人脑的结构扫一遍，做成个数字版的人脑，直接装到机器里就能拥有人的智慧。
错得离谱。
现在大家熟悉的大模型，不管参数堆到多少万亿，本质上还是跑在冯·诺依曼架构上的程序——芯片的计算单元和存储单元是分开的，每算一个数据，都得从存储单元把数据搬到计算单元，算完再搬回去存着。
你可以把现在的AI芯片想象成一个把算盘和账本隔了三公里的会计，每算一个数就得跑三公里翻一次账本，不管算得快不快，路上花的时间和体力早就把能耗拉满了。
搬数据有多费电？
行业里公开的测算数据是，从存储单元搬1比特数据的能耗，是计算1比特数据的几百倍。这也是为什么现在大模型的训练成本高到吓人——大部分电根本不是用来算的，是用来来回跑搬数据的。
而类脑计算从根上换了个思路：它不搞“存储和计算分家”那套，直接把计算单元嵌到存储单元旁边，甚至干脆让每个单元既能存数据又能算。
这才是类脑和传统AI最本质的区别——它不是在现有芯片上跑更复杂的AI算法，是从芯片的物理结构上，就换了一套运行逻辑。
真正的类脑，是学神经元“发微信”的逻辑
很多人觉得“类脑”就是完全模仿人脑，其实也不对。它抄的不是人脑的“聪明程度”，是抄人脑传递信号的“省电逻辑”。
你想想你自己的脑子，一天24小时在转，但它的总功耗也就20瓦——差不多就是一个床头小夜灯的功率。为什么这么省电？
因为你脑子里的神经元，从来不会全功率瞎放电。
就像你走在路上，只有看到熟人、闻到香味、听到巨响的时候，对应的神经元才会“啪”的放一个电信号，把信息传给下一个神经元。没信号的时候，所有神经元都安安静静待着，不浪费一点能量。
而现在的芯片是啥样？不管你有没有任务，所有的计算单元都在满负荷跑电流，哪怕你只是在芯片上算个1+1，整个芯片的大部分电路都在通电发热。
说真的我第一次知道这个对比的时候，鸡皮疙瘩都起来了。
我们造了七十年的计算机，居然一直在用全功率待机的模式干活？
类脑芯片里的每个计算单元，都模仿人脑中的突触结构，用的是脉冲触发式的信息传递逻辑——只有当接收到的信号强度攒到了阈值，才会往下传一个脉冲信号，剩下的时间都处于低功耗的休眠状态。没有信号就不工作，不做一点无用功。
之前中科院团队做的那款装在自行车上的类脑芯片，就是用的这个逻辑：自行车上的传感器实时把路面的信息转成脉冲信号传给芯片，芯片只有在检测到障碍物、需要调整方向的时候才会触发计算，整个系统的总功耗才几十毫瓦，比你戴的蓝牙耳机还省电，不用外接电源就能自己跑好久。
不过话说回来，这种“没信号就不干活”的逻辑，也不是万能的。
别吹得太神，类脑现在还没到“取代大模型”的份上
去年行业峰会上听了个厂商的演讲，拍着桌子说类脑计算三年内就能把大模型干掉，通用AI直接装在手机里。
我在台下差点把手里的冰美式喷出来。
大哥，先别扯什么取代，你先让类脑芯片能稳定跑个实时语音转写不卡壳行不行？
现在的类脑计算，其实还处在非常早期的阶段。头一个问题就是它的脉冲神经网络训练算法还不成熟，不像现在大模型的训练链路，从数据标注到梯度下降全是现成的工具链，随便一个团队攒点钱就能堆参数练模型。类脑芯片现在训练个模型，还得专门调脉冲的阈值、传递的延迟，麻烦得很。
更现实的问题是，类脑的优势是低功耗，但它的计算精度跟传统GPU比还是有差距。你让它做个实时的目标检测、低功耗的环境感知，它比GPU省几十上百倍的电，但你让它算个复杂的数学题、写几千字的文章，它现在根本比不过大模型。
很多营销号把类脑吹成了下一代AI的终极形态，其实根本不是。它从一开始就不是为了跟大模型抢“写文章、做策划”的饭碗的。
它的场景在哪？
是那些没法接大电源、对功耗敏感的地方。比如植入到人体里的脑机接口，你总不能给脑子里插个笔记本电脑的电池，天天扯个电线吧？类脑芯片几毫瓦的功耗，靠人体的生物电就能跑，才是真正能长期植入的基础。还有野外的生态传感器，装在森林里监测野生动物的活动，没有电源，靠一块小太阳能板就能连续跑三五年，要是用现在的GPU，三天就得把电池耗光。
那天从咖啡馆出来的时候，沿着梧桐道走了快二十分钟，风卷着梧桐叶往脚边飘。老同学说，很多人一提到类脑，就想着要造一个跟人一模一样的“数字大脑”，其实根本没必要。
我们研究了这么久的人脑，最值得抄的从来不是它能考多少分、能解多少题，是它用20瓦的功率，就能支撑你看一下午书、跟朋友唠一下午嗑、还能顺便在晚上做个没头没尾的梦的效率。
对吧？
现在的大模型已经够聪明了。
但我们总不能为了这点聪明，给每个AI都建个专门的发电厂吧。
作者|科技
排版|科技
审核|安然