新加坡首個生物數據中心原型正式亮相。
這項項目由新加坡國立大學醫學院（NUS Medicine）、總部位於新加坡的數據中心開發商及運營商DayOne，以及澳大利亞生物計算公司Cortical Labs共同推進。原型設在NUS生命科學研究所，並於8月6日進行了展示。現場展示了CL1/Cortical Cloud生物計算單元、微電極陣列，以及活體神經網絡的實時活動。
與傳統數據中心依靠大量矽晶片進行計算不同，這套系統嘗試把實驗室培養的活體神經元真正引入計算過程。聽起來有些像科幻，但它已經進入了實際研究環境。
照片展示了DayOne和Cortical Labs在新加坡國立大學生命科學研究所的生物數據中心原型。 用「大腦細胞」來計算？ 傳統計算機依靠矽晶片和預設的程序處理信息，而生物計算探索的是另一條路徑：讓由幹細胞培養出的活體神經元與電子系統連接，通過神經元自身的活動、反饋和適應能力參與信息處理。
Cortical Labs目前使用的CL1系統，就是把真實神經元培養在帶有微電極的矽晶片上。晶片可以向神經元發送電信號，同時讀取它們的活動，從而讓生物神經網絡與軟體形成實時的雙向互動。
這項技術並不是突然出現的。早在2022年，Cortical Labs團隊就曾開發名為「DishBrain」的實驗系統，將培養的人類或嚙齒類神經元接入一個模擬的《乓》（Pong）遊戲環境。相關研究發現，在閉環反饋條件下，這些神經元網絡表現出了學習和自我組織活動的跡象。現在部署在NUS的並不是當年的DishBrain系統，而是Cortical Labs後來推出的CL1生物計算平台。
為什麼要研究這種看起來十分複雜的計算方式？其中一個重要原因就是能耗。
隨著AI模型和數據中心規模不斷擴大，計算所需的能源也越來越受到關注。生物神經網絡天然具有較高的能效，因此研究人員希望探索能否利用這種特性，以更低的能源消耗完成部分計算任務。NUS Medicine的官方介紹也特別提到，這類生物計算系統有潛力以傳統數字計算所需能源的一小部分運行。現階段，它更適合作為一種正在驗證中的新型計算路徑，而不是傳統數據中心的直接替代品。
國大醫學院在其中做什麼？ 這次合作中，NUS並不是簡單提供一個展示場地。
生物計算真正困難的地方之一，是怎樣穩定培養適合研究的神經元，並讓這些活體細胞長期保持可用狀態。NUS Medicine在神經生物學以及利用幹細胞生成特定人類神經元和膠質細胞方面的研究能力，正是項目的重要組成部分。
目前，這套原型部署了由20個CL1生物計算單元組成的系統，並進入NUS Medicine的實際研究環境。項目所使用的細胞將在NUS Medicine神經科學教授Rickie Patani的監督下培養；DayOne則負責相關基礎設施的設計與支持，Cortical Labs提供核心的生物計算技術。
三方的分工因此比較清楚：Cortical Labs負責生物計算平台，DayOne提供數據中心和數字基礎設施方面的能力，NUS Medicine則提供神經生物學研究基礎和實驗環境。
而這套部署在NUS的系統目前仍然是一個原型。它是DayOne和Cortical Labs計劃進一步發展新加坡首個大型生物數據中心的重要驗證階段，並不意味著一個成熟的大規模商業生物數據中心已經建成。
未來能用在哪裡？ 相比「用腦細胞代替電腦」這種充滿想像力的描述，眼下更現實的價值，可能首先出現在科研領域。
其中一個重要方向就是藥物研發和神經系統疾病研究。傳統細胞實驗往往關注細胞的結構或分子變化，而生物計算平台還可以觀察神經網絡如何處理信息、學習和適應。NUS Medicine表示，這類系統有望為藥物發現和神經系統疾病研究提供新的實驗工具。
另一邊則是人工智慧。
傳統AI需要從大量數據中尋找規律，而生物神經網絡在學習和適應機制上與數字模型並不相同。Cortical Labs希望進一步研究這種差異究竟在哪些場景中真正有價值。公司目前提到的潛在應用包括藥物發現、人形機器人、網絡安全和欺詐檢測等。
當然，現在談生物計算取代傳統晶片，甚至直接走向所謂「通用人工智慧」，都還為時尚早。眼下更重要的是，這套20單元的系統已經從實驗室概念走進了NUS Medicine的真實研究環境，讓研究人員能夠進一步測試它的性能、能耗和實際應用。
從曾經讓培養皿里的神經元嘗試玩《乓》，到如今把20個生物計算單元部署到NUS，生物計算正在一點點從實驗走向更具體的研究和應用場景。
它最終能不能成為下一代計算基礎設施的一部分，現在還沒有答案。
但至少，一種不同於傳統矽晶片的計算方式，已經開始在新加坡接受真正的驗證。
📌 要點總結
✦ NUS正式參與項目NUS Medicine與DayOne、Cortical Labs合作，在NUS生命科學研究所建立並運行新加坡首個生物數據中心原型。
✦ 核心是「活體神經元+晶片」原型部署20個CL1生物計算單元，讓培養的神經元通過微電極與數字系統實時互動，並探索比傳統計算更低能耗的計算方式。
✦ 目前仍處於驗證階段現階段重點是科研和應用測試，潛在方向包括藥物研發、神經系統疾病研究和AI等，而不是已經成熟的大規模商業數據中心。
如果有一天，「計算機」里真的有活著的神經元，你會願意使用這樣的技術嗎？
