新加坡打造全球首座「活體神經元」資料中心 生物運算能否取代傳統晶片？

新加坡打造了一座前所未有的資料中心：其伺服器內含數百萬個活體人類神經元，研究人員正嘗試將這些細胞當作電腦來運作。

在新加坡國立大學（NUS），一座伺服器機櫃內已部署20組由澳洲新創公司Cortical Labs製造的生物運算單元，將傳統矽基硬體與實驗室培養的人類神經元結合。該系統被描述為全球首座獨立運作的生物整合伺服器機櫃，廣泛報導的數據顯示，總計約搭載1,600萬個活體神經元。

這聽起來像是科幻小說裡的場景，而非真實的資料中心，但這套硬體確實存在。神經元由幹細胞培育而成，透過微小的電極陣列與矽晶片連接，使電腦能夠向細胞發送電訊號並讀取其反應。該計畫集結了NUS醫學院、資料中心營運商DayOne以及Cortical Labs，共同追求一個頗為獨特的目標：探究未來的運算能否部分依賴生物機制，而非無止境地堆疊更多矽晶片。

會呼吸的伺服器機櫃

這套系統的核心概念稱為「生物運算」（biological computing）或「濕件運算」（wetware computing），它採取了一種截然不同的策略，來解決當前AI產業不斷推升資料中心規模的難題。Cortical Labs並未打造功能更強大、模擬部分大腦行為的晶片，而是將真實的活體神經元直接置於矽基平台上。這些細胞接收電刺激後，會透過自身的神經活動產生反應，並將訊號回傳給電腦。

Cortical Labs表示，其CL1系統設計為封閉迴路架構，透過軟體創造一個讓神經元得以互動與學習的環境。該公司先前已展示神經元玩《 Pong》（乒乓球）與《Doom》（毀滅戰士）的畫面，而新加坡的計畫則是將這項奇特實驗從培養皿搬進類似真實運算基礎設施的環境中。目前有20組CL1單元集中設置於NUS生命科學研究所的機櫃內，研究人員可在此觀察活體神經網路融入更大規模運算系統後會產生什麼效應。

總得有人負責「餵」電腦

然而，這些伺服器與一般資料中心內的機器有一項立即可見的差異：生物元件需要維持生命。神經元存活於富含營養的環境中，CL1提供維繫細胞培養所需的生命支援系統。Cortical Labs指出，其系統可讓神經元維持活性長達6個月，這也為資料中心創造了一套相當奇特的維護排程。

NUS研究人員負責細胞的培養與照料工作，並由神經科學家Rickie Patani教授監督。這也是為何將這套系統視為NVIDIA GPU的替代方案仍言之過早。生物機櫃仍高度依賴矽晶片、電子設備、軟體以及專業基礎設施。

真正的改變在於執行部分資訊處理工作的角色。系統不再要求電晶體模擬生物神經元，而是將活體神經網路納入運算迴路，讓其天然的適應能力成為計算的一部分。

為何要把人類神經元放進資料中心？

當談到能源議題時，這項技術的吸引力更為凸顯。AI資料中心正消耗龐大電力，而新加坡在擴張數位基礎設施的同時，也試圖避免將能源效率淪為事後才考慮的問題。因此，DayOne與Cortical Labs正探討生物運算是否能以遠低於傳統系統的功耗，處理特定工作負載。雙方並未主張活體神經元將一夕取代所有執行雲端軟體的伺服器。

他們真正尋找的，是生物系統可能擁有獨特優勢的場景，特別是訓練資料有限，或系統需要適應環境變化的情境。提案中的應用領域包括藥物開發、生物醫學建模、神經科學研究、機器人技術、網路安全以及詐騙偵測。其吸引力在於，神經元早已演化出能從相對少量的資訊中學習並持續適應的能力。真正的挑戰在於，將這項生物特性轉化為工程師能夠可靠部署、量測與規模化的解決方案。

機櫃裡的「大腦」其實還很小

然而，在這些驚人數字的背後，有一項重要的現實檢核。1,600萬個神經元聽起來很可觀，但若與人腦相比便相形見絀。新加坡常被引述的數字，來自20組CL1單元以及每組約80萬個神經元的配置，合計得出約1,600萬的總數。

但NUS也曾描述CL1單元至少包含20萬個神經元，其他報導則指出，現行與先前的配置版本有所差異。因此，新加坡機櫃中活體細胞的確切數量，應被視為實驗室量測的參考值，而非板上釘釘的精確數字。更關鍵的是，這些細胞實際能做些什麼。該計畫仍處於原型階段，合作夥伴正試圖釐清哪些工作負載能從生物處理中受惠，以及這項技術能否跨越受控的研究環境。

DayOne與Cortical Labs已討論未來擴大部署規模的可能性，但任何更大規模的部署都將取決於技術驗證與法規審批結果。

下一代資料中心可能需要生物學家

這正是新加坡計畫令人費解之處。資料中心產業多年來致力於提升伺服器的速度、密度與效率，配備日趨精密的散熱系統，並以龐大電力支應規模持續膨脹的AI工作負載。如今有一群人提出質疑：與其持續讓電腦模仿大腦，是否乾脆把大腦放進電腦裡？

新加坡的原型距離取代傳統AI資料中心仍有很長的路要走，沒有人主張神經元機櫃明天就能開始訓練下一代尖端模型。但這項計畫標誌著一個轉折：生物運算正從實驗桌上的科學實驗，朝向基礎設施層級的應用邁進。

倘若研究人員能證明活體神經網路可在特定工作負載上發揮高效運算，平凡無奇的伺服器機櫃終將蛻變為一台更加奇特的機器：既是電腦，也是實驗室，更是活體系統。當然，還是得有人記得去「餵」這些伺服器。