2026-10-04 07:07:06
作者：
科技
9月23号在南京开人工智能的小会，散会后跟着相熟的研究员拐去实验室蹭茶。出了地铁站爬十分钟坡，桂花香飘一路，进了楼才发现，这个做类脑计算的实验室，和我之前见过的AI计算中心完全不一样。
一般的AI机房，进去不到十分钟耳朵就嗡得慌，空调风机、服务器风扇，全是低频噪音，待久了头疼。这个实验室里，那几块跑任务的类脑板子，放在木质实验桌上，安安静静的。连风扇声都没有。我凑过去看，屏幕上跳着实时识别出来的行人轨迹，伸手摸了摸板子外壳，也就微微有点温度。
现在的AI，其实跑的挺累
我们用的所有电脑、手机，从原理上说都是冯·诺依曼架构，说白了，计算的地方归计算，存数据的地方归存数据，要算东西了，就得把数据从存储的地方搬到计算单元，算完了再搬回去存着。
就像你做饭，所有食材都锁在书房的保险柜里，你每次切菜都要跑书房拿一块，切完送回去，再跑一趟拿另一块。一天做三顿饭，跑十几趟，大半时间都花在路上，腿都累断了。
现在大模型火，大家都知道训练一次要烧掉几百万度电，其实大部分电都耗在来回搬数据的路上了，真真正正用来做AI计算的，连一半都不到。纯纯的浪费。
人类大脑就完全不这么干活。大脑里的神经元，自己既能存信息，又能做计算，不需要来回折腾。你出门认路、认人，处理一整路的动态画面，整个大脑功耗才二十多瓦，比一个小灯泡还低。
类脑计算说白了，就是照着大脑这个工作方式，改改我们做芯片的思路，省点力气，省点电。
冯诺依曼架构数据搬运路径示意图
别被名字唬住，类脑不是造人造大脑
我之前没仔细接触这个方向的时候，也被网上的营销号忽悠，以为类脑就是要在硅片上攒出一个一模一样的人脑，再过十年就能出有自我意识的机器人，要取代人类。说实话，这次聊完才知道，全是扯。
现在神经科学连大脑到底怎么产生意识都没说清楚，连大脑处理记忆的完整逻辑都没摸透，怎么可能凭空攒一个出来？现在做类脑的所有人，目标都务实得很，就是解决现有架构的功耗瓶颈，没那么多玄乎的科幻故事。
朋友给我看了他们团队刚流片回来的新芯片，指甲盖大小，上面刻了几百万个神经元，每个都能自己发出脉冲信号，处理边缘侧的动态视觉识别任务，整颗芯片跑满功耗才1.8瓦。
1.8瓦是什么概念？你手机开个4G热点都比这个费电。
指甲盖大小类脑计算芯片实物图
现在好多智能设备，比如路边的AI监控、野外的环境传感器、山里的森林防火监测设备，不能天天拉电线，也不能经常派人去换电池，要做本地AI计算，就需要这种低功耗的东西。遇到异常情况直接本地就能识别报警，不用把所有原始数据都传到云端，省了带宽省了电，还保护了隐私。
这就是类脑计算现在最落地的方向，哪有什么意识啊叛变啊，都是给普通人省电费、省麻烦的实用技术。
离装进你口袋，还有几步要走
离装进你口袋，还有几步要走
好多人问，既然这么好，为什么我现在买的手机、智能手表里还没有类脑芯片？
不是技术不行，是确实还有坑没填完。首先就是，整个行业用惯了原来冯诺依曼架构那套编程方法，现在类脑是脉冲式计算，整个逻辑都不一样，没有成熟通用的工具链，开发一个新模型要折腾好久，成本降不下来，就没法大规模铺开来用。
还有就是，类脑现在做专用场景很顺，做全功能的通用计算还差点意思，你要让它跑微信刷视频玩大型游戏，肯定不如现在成熟的手机芯片顺。不过话说回来，也没必要让它干这个啊，它就是干原来芯片干不好的低功耗AI活，大家互补就行，没必要谁取代谁。
我最近看学界的公开进展，已经有团队把70亿参数的大模型完整搬到类脑芯片上了，功耗降了超过一百倍，推理速度还提了不少。这个方向走通了，以后说不定我们手里的小设备，不用连云端就能跑本地大模型，隐私更好，也不会因为网络卡出问题。
你想啊，以后你的真无线智能耳机，不用把你的声音传到云端处理，本地自己就算完了，既快又不会泄露你的聊天内容，还省电，原来一天一充，现在一周一充就行，这不香吗？
那天从实验室出来，天已经擦黑了，坡下就是南京的老城区，灯火一盏盏亮起来，风里还是裹着化不开的桂花香。朋友说，他们这方向冷了好多年，最近两年才慢慢热起来，好多进来的年轻人也不急，就一点点磨工艺、磨工具。
我当时就在想，好多人说起新技术，就想着要颠覆要革命，要一夜间改变全世界。其实类脑计算这种技术，更像院子里种的桂花树，你种下树苗，不能指望明天就开花闻香，得等它慢慢扎根，慢慢长。
再过十年回头看，说不定我们日常用的各种智能设备，计算核心早就悄悄变了样子，而这个变化的开头，就是这群在实验室里，安安静静熬着的人，一点点试出来的。
对不对？
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文章名称：逛过0923南京实验室，我看懂了类脑计算不是玄乎概念
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