新加坡首个生物数据中心原型正式亮相。
这项项目由新加坡国立大学医学院（NUS Medicine）、总部位于新加坡的数据中心开发商及运营商DayOne，以及澳大利亚生物计算公司Cortical Labs共同推进。原型设在NUS生命科学研究所，并于8月6日进行了展示。现场展示了CL1/Cortical Cloud生物计算单元、微电极阵列，以及活体神经网络的实时活动。
与传统数据中心依靠大量硅芯片进行计算不同，这套系统尝试把实验室培养的活体神经元真正引入计算过程。听起来有些像科幻，但它已经进入了实际研究环境。
照片展示了DayOne和Cortical Labs在新加坡国立大学生命科学研究所的生物数据中心原型。 用“大脑细胞”来计算？ 传统计算机依靠硅芯片和预设的程序处理信息，而生物计算探索的是另一条路径：让由干细胞培养出的活体神经元与电子系统连接，通过神经元自身的活动、反馈和适应能力参与信息处理。
Cortical Labs目前使用的CL1系统，就是把真实神经元培养在带有微电极的硅芯片上。芯片可以向神经元发送电信号，同时读取它们的活动，从而让生物神经网络与软件形成实时的双向互动。
这项技术并不是突然出现的。早在2022年，Cortical Labs团队就曾开发名为“DishBrain”的实验系统，将培养的人类或啮齿类神经元接入一个模拟的《乓》（Pong）游戏环境。相关研究发现，在闭环反馈条件下，这些神经元网络表现出了学习和自我组织活动的迹象。现在部署在NUS的并不是当年的DishBrain系统，而是Cortical Labs后来推出的CL1生物计算平台。
为什么要研究这种看起来十分复杂的计算方式？其中一个重要原因就是能耗。
随着AI模型和数据中心规模不断扩大，计算所需的能源也越来越受到关注。生物神经网络天然具有较高的能效，因此研究人员希望探索能否利用这种特性，以更低的能源消耗完成部分计算任务。NUS Medicine的官方介绍也特别提到，这类生物计算系统有潜力以传统数字计算所需能源的一小部分运行。现阶段，它更适合作为一种正在验证中的新型计算路径，而不是传统数据中心的直接替代品。
国大医学院在其中做什么？ 这次合作中，NUS并不是简单提供一个展示场地。
生物计算真正困难的地方之一，是怎样稳定培养适合研究的神经元，并让这些活体细胞长期保持可用状态。NUS Medicine在神经生物学以及利用干细胞生成特定人类神经元和胶质细胞方面的研究能力，正是项目的重要组成部分。
目前，这套原型部署了由20个CL1生物计算单元组成的系统，并进入NUS Medicine的实际研究环境。项目所使用的细胞将在NUS Medicine神经科学教授Rickie Patani的监督下培养；DayOne则负责相关基础设施的设计与支持，Cortical Labs提供核心的生物计算技术。
三方的分工因此比较清楚：Cortical Labs负责生物计算平台，DayOne提供数据中心和数字基础设施方面的能力，NUS Medicine则提供神经生物学研究基础和实验环境。
而这套部署在NUS的系统目前仍然是一个原型。它是DayOne和Cortical Labs计划进一步发展新加坡首个大型生物数据中心的重要验证阶段，并不意味着一个成熟的大规模商业生物数据中心已经建成。
未来能用在哪里？ 相比“用脑细胞代替电脑”这种充满想象力的描述，眼下更现实的价值，可能首先出现在科研领域。
其中一个重要方向就是药物研发和神经系统疾病研究。传统细胞实验往往关注细胞的结构或分子变化，而生物计算平台还可以观察神经网络如何处理信息、学习和适应。NUS Medicine表示，这类系统有望为药物发现和神经系统疾病研究提供新的实验工具。
另一边则是人工智能。
传统AI需要从大量数据中寻找规律，而生物神经网络在学习和适应机制上与数字模型并不相同。Cortical Labs希望进一步研究这种差异究竟在哪些场景中真正有价值。公司目前提到的潜在应用包括药物发现、人形机器人、网络安全和欺诈检测等。
当然，现在谈生物计算取代传统芯片，甚至直接走向所谓“通用人工智能”，都还为时尚早。眼下更重要的是，这套20单元的系统已经从实验室概念走进了NUS Medicine的真实研究环境，让研究人员能够进一步测试它的性能、能耗和实际应用。
从曾经让培养皿里的神经元尝试玩《乓》，到如今把20个生物计算单元部署到NUS，生物计算正在一点点从实验走向更具体的研究和应用场景。
它最终能不能成为下一代计算基础设施的一部分，现在还没有答案。
但至少，一种不同于传统硅芯片的计算方式，已经开始在新加坡接受真正的验证。
📌 要点总结
✦ NUS正式参与项目NUS Medicine与DayOne、Cortical Labs合作，在NUS生命科学研究所建立并运行新加坡首个生物数据中心原型。
✦ 核心是“活体神经元+芯片”原型部署20个CL1生物计算单元，让培养的神经元通过微电极与数字系统实时互动，并探索比传统计算更低能耗的计算方式。
✦ 目前仍处于验证阶段现阶段重点是科研和应用测试，潜在方向包括药物研发、神经系统疾病研究和AI等，而不是已经成熟的大规模商业数据中心。
如果有一天，“计算机”里真的有活着的神经元，你会愿意使用这样的技术吗？
