该原型机在单个服务器机架中配备20个CL1生物计算单元。

新加坡的研究人员刚刚公布了一种新型数据中心原型，它利用活体人类神经元处理信息，而不是完全依赖硅芯片。

该项目由新加坡国立大学杨潞龄医学院（NUS Medicine）发起。

为了开发这一原型，该大学与数据中心开发商 DayOne 以及生物计算初创公司 Cortical Labs 合作。

生物数据中心设在新加坡国立大学生命科学研究所，由20个CL1生物计算单元组成。

CL1 是世界上第一台可商用、可部署代码的生物计算机，由80万个实验室培养的人类脑细胞驱动。

新加坡国立大学医学院神经科学教授 Rickie Patani 博士指出，这是世界上首个独立运行的生物集成服务器机架。

“这次合作标志着我们对计算及其更广泛科学潜力的看法发生了真正的转变，” Rickie Patani 博士说。

工作中的脑细胞

传统数据中心依赖硅处理器和通用中央处理器（CPU）。

它们通常使用标准空气冷却来处理云计算、网站托管和数据库存储等工作负载。

相比之下，生物计算使用湿件来处理数据。

湿件由干细胞培养出的活体神经元组成。

这些神经元通过微电极阵列与计算硬件相连，使电信号能够在生物细胞与数字系统之间传递。

这种方法具有双重前景。

“通过从干细胞中培养活体人类神经元，并将其与严格的工程相结合，我们不仅在构建一种比硅更高效的替代方案，还在创建一个能帮助我们从生物学源头理解学习与适应能力的平台，” Patani 补充道。

该团队于8月6日展示了该系统。

活动包括微电极阵列集成和实时神经网络活动演示。

80多位嘉宾观看了 CL1 和 Cortical Cloud 单元的运行。

准备投入实际使用

新加坡国立大学医学院将提供维护活细胞的专业知识。

团队将在 Patani 的监督下培养和照护这些细胞。

研究人员认为，生物计算的运行功耗可能仅为传统数字计算机所需功耗的一小部分。

随着人工智能推高数据中心用电量，这一点可能变得重要。

根据国际能源署（IEA）的数据，2025年数据中心电力需求增长了17%。

据 Cortical Labs 称，该技术可以补充人工智能，尤其是在可用数据很少的任务中。

该公司表示，活体神经系统能够从有限的信息中学习，并随着条件变化而适应。

Cortical Labs 创始人兼首席执行官 Hon Weng Chong 表示，一些潜在应用包括药物发现、人形机器人、网络安全和欺诈检测。

“归根结底，这是为人类所依赖的技术提供一条更可持续的路径，” Chong 在新闻稿中解释道。

此外，该技术还可以支持神经系统疾病研究，并加速新药开发。

与此同时，DayOne 首席执行官 Jamie Khoo 表示，该项目可能有助于将生物计算推向市场。

“我们很自豪能与世界级合作伙伴一道，在世界上最注重可持续发展的市场之一，为将前沿科学研究转化为实际影响作出贡献，” Khoo 总结道。

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