加利福尼亚州帕洛阿尔托——在位于旧金山的 The Biological Computing Co.（TBC）实验室里，大约有 10 万个神经元（其中一些是从大鼠大脑中提取的，另一些则是从人类皮肤细胞中培养出来的）被放置在一个培养皿中，这些神经元与 4,096 个电极相连。

TBC 的首席执行官兼联合创始人亚历克斯·克森德佐夫斯基（Alex Ksendzovsky）通过将公司的旧 logo 和新 logo 转换成电流信号，然后通过按下按钮将这些信号传递到培养皿中，展示了这些神经元的工作原理。几秒钟后，培养皿中的神经元产生了自己的电活动模式——这种模式的形状、密度和时序各不相同，模拟了人类大脑处理新信息的过程（例如当看到新图像时的反应）。

“人类大脑能够以极其高效的方式，将少量信息转化为对世界的深刻理解；即便是如今拥有更强大计算能力的人工智能芯片，也难以达到这种水平，”TBC 的另一位联合创始人兼首席运营官乔恩·波梅拉尼茨基（Jon Pomeraniec）在今年早些时候的一次实验室参观活动中对《Nikkei Asia》杂志表示。

这家总部位于旧金山的初创公司正试图弄清楚人类大脑是如何实现这一点的，并将这些发现应用于改进人工智能模型，使其运行方式更接近人类大脑：即提高计算速度的同时降低能耗。

周二，TBC 宣布与亚马逊网络服务（Amazon Web Services, AWS）建立合作伙伴关系，将他们开发的人工智能视频生成模型推向全球最大的云计算平台。该模型基于开源视频生成技术，通过借鉴从活体神经元中获得的经验对基础模型进行优化后，实现了 80% 的推理成本降低以及 5 倍的速度提升。克森德佐夫斯基告诉《Nikkei Asia》，他们改进后的模型与阿里巴巴于 8 月推出的 Wan 3.0 模型相当；Wan 3.0 目前在人工智能领域的文本到视频转换模型排行榜上位列第二。

“大自然在数十亿年前就已经解决了计算效率的问题，”亚马逊云科技（AWS）副总裁兼初创企业与风险投资全球负责人杰森·贝内特（Jason Bennett）在新闻发布会上表示。“TBC的洞察在于，我们可以向最初的计算机——人脑——学习，从而让人工智能变得更快、更便宜、更出色。”TBC联合创始人兼首席执行官亚历克斯·克森佐夫斯基（Alex Ksendzovsky，右二）正在演示活体神经元如何“读取”公司标志。（TBC）TBC计划在AWS自研的Trainium芯片上运行其神经元优化模型，并通过AWS Marketplace进行销售，这样开发人员无需离开他们现有的AI计算基础设施，即可接入经过神经元调优的模型。

尽管TBC的模型仍需依赖传统芯片和AI基础设施，但该公司也正在探索将活体神经元打造为一种新型AI硬件。

“我们并不是要取代硅基芯片，”克森佐夫斯基在五月份的实验室参观中说道。但他表示，公司正在研究如何利用生物系统进行实时计算，因为“某些计算任务在生物系统上表现更好”。他说：“每一次我们刺激培养皿……我们都在进一步了解如何驾驭生物网络的力量。”