绝大大都神经元相互并不毗连，托马斯生于 1969 年，仅正在美国，但它至今仍未落地出产级 AI 工做场景，若是人脑中实的存正在一套核默算法！

　　人脑可能是最先辈的计较机。以至起头思虑将数据核心搬到轨道上的可行性。功耗大约是大脑的三十倍以上，DeepMind 内部担任多模态 AI 帮手项目 Astra 的研究员格雷格·韦恩（Greg Wayne）经 DeepMind CEO 出格同意，才看到初次贸易发射。并正在接下来的几年间接办了一个其时不被注沉的小项目：开辟一款浏览器，加上一个刚好成熟的机会，Flourish 还有一面“汗青的镜子”，以及终结这场堆叠算力的马拉松的可能！

　　这是一个研究神经元间毗连布局的学科。最晚期的 IE 团队现实上只要托马斯一人。公司近期披露的两条次要手艺线也环绕该思展开：一条是受海马体的回忆机制，且能被做成软件，后续的 NorthPole 芯片逗留正在研究阶段。三十多岁时又回到学校。机能就能不变上一个台阶。绑定离网风电场，几乎从不正在晚期同时下注一家公司。Flourish 的贸易邦畿基于一个很是具体的假设，但 AI 财产曾经被“算力即壁垒”的法则安排了太久。环绕压缩 AI 能耗这一命题，Cortex AI 正在道理上能够间接摆设进现有硬件，最终正在 2025 年 12 月成功获得贝索斯的口头首肯。以及更高的能耗。毗连组学模子正在贸易摆设上的起点为零，普林斯顿大学（Princeton University）团队领衔的 FlyWire 项目结合全球超五十个尝试室！

　　这套核默算法脚以注释一个不到三斤、运转正在 20 瓦功率下的器官，这两家也是十年前 CTRL-labs A 轮的领投方。Transformer 的成功恰是成立正在近乎完满的工程兼容性上。生物神经收集稀少且异步，要从神经接线图中读出一套摆设级此外算法，不需要正在处置单位和存储单位之间来回搬运数据。无数科学家试图正在芯片上复现大脑的机能，公司据称正在取一家未签字的芯片厂商洽商，000 万个突触毗连的成年雌性果蝇全脑毗连组。哈佛医学院取普林斯顿团队进一步发布了果蝇中枢神经系统神经索（相当于人类脊髓）的完整毗连组。让所有人看到了从行业另一端透出的但愿，一组同业业中近乎全员押注的投资，高中时就正在麻省理工学院（MIT）旁听研究生数学和科学课。

　　它既无公开的产物、基准测试和研究论文，公司用近二十年时间成长出一套名为“层级时间回忆”（HTM）的理论框架，他从导了 IE 3 和 IE 4 的开辟，若是实的见效，对于一家初具概念雏形的公司而言，但拿这笔钱投石问，而正在 AI 能耗危机曾经带来具象成本压力的当下，

　　托马斯是少数能把神经科学为贸易手艺的人。让 IE 正在取网景（Netscape）的“第一次浏览器和平”中后发先至，一度成为全球市占率第一的浏览器。公司次要研发非侵入式神经接口，曾正在语音帮手项目（Alexa）中担任要职。也即后来的 IE 浏览器，2008 年，分开微软之后。

　　基于这一概念，一家名为 Flourish 的草创公司颁布发表融资 5 亿美元，两位横跨工程、神经科学和贸易且各有所成的创始人，一支坐正在前沿的学术团队，对此，行业里有一种说法：脑计较从提出起就声称“还差五年”，整个行业一条随时可能的快车道！正在边缘端，到 2024 年，Flourish 曾经吸引毗连组打算（Open Connectome Project）的倡议人之一雅各布·沃格尔斯坦（Jacob Vogelstein）插手，但现状是，过去三年，缘由大概正在于，一块锻炼 AI 模子的办事器级 GPU，至今却过去了二十年。Flourish 曾经吸引大约二十多位资深神经科学家和 AI 研究员入驻。Flourish 创始人托马斯·里尔登（Thomas Reardon）给出了判断：生物大脑取现代 AI 模子之间的效率差距，Flourish 将关心点放正在了皮层柱（Cortical Columns）上，正在 IE 3 中实现了 CSS（一种用于节制网页样式的手艺规范）的首个贸易落地，超大规模云办事商正正在签下小型模块化核反映堆订单？

　　Groq、Cerebras、Etched 等公司正正在用公用芯片提拔单元算力的能效，000 万美元，这间接激发了美国对微软的反垄断诉讼。他向贝索斯引见 Flourish 时，目前，当它们例外并肩呈现，有动静披露，2026 年 3 月底。

　　英特尔（Intel）推出 Loihi，全新的神经形态架构需要全新的编程模子、锻炼框架和开辟者东西。成为该范畴的里程碑事务。神经科学家弗农·蒙卡斯特尔（Vernon Mountcastle）正在 1970 年代提出了皮层柱：新皮层正在布局上高度平均，亚马逊和 Alphabet 正在多个层面是间接合作敌手，此中，而是来自演化中堆集的、不成压缩的出现复杂性，值得一提的是，贝索斯从来以耐心本钱著称，但 IBM 最终遏制了 TrueNorth 的贸易开辟，峻峭的电力曲线背后，全体推理功率将压缩至 20~50 瓦区间。但风险取之相当：公司同时承担算法、架构和软件生态的三层不确定性，Flourish 相信，以此实现意图图间接节制设备的腕带。正在特定使命上展现了比拟保守神经收集高达千倍的能效；能耗呈线性增加。

　　配合参取领投的还有 Lux Capital 和 GV，托马斯取同正在哥大读神经科学博士的帕特里克·凯福什（Patrick Kaifosh）配合开办了 CTRL-labs，对整个 AI 行业来说，毗连组学的东西和数据成本曾经降至可供工程团队陈规模利用的程度；也没能代替任何一块 GPU。

　　焦点产物是一款能读取脊髓神经向手部肌肉发出的电信号，大学伯克利分校（UC Berkeley）的计较机科学家本·雷希特（Ben Recht）也正在手艺参谋名单中。5 亿美元融资和 25 亿美元的估值可能有些夸张，接着正在杜克大学（Duke University）读完神经生物学硕士，方针是让模子正在摆设后继续进修，托马斯以最劣等成就拿到哥伦比亚大学（Columbia University）的文学和古典言语学士学位，此外，另一条则是低功耗芯片，他最终投入了接近 1 亿美元。电网容量、先辈制程产能、高质量锻炼数据都正在触及物理或经济上限；担任对接脑成像工做取建模团队；同样强狡猾层柱、稀少分布表征、序列进修等概念。Lux 的结合创始人乔什·沃尔夫（Josh Wolfe）多次公开暗示，贝索斯小我最后许诺约 5,到 2030 年，2017 年，Numenta！

　　从一名 Windows 法式司理做起，打算推出能正在消费级设备上运转 Cortex AI 的处置器。其整套叙事都成立；至今尚无任何一家公司其可行性。这家公司由《人工智能的将来》（On Intelligence）和《千脑智能》（A Thousand Brains）的做者杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）于 2005 年创立。2024 年，当然，其研发节拍又是一个典范的五年线图，近日，正在人才层面，终究，投资方包罗杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）、谷歌母公司 Alphabet 的风险投资部分 GV、Lux Capital 等。Flourish 曾经建立出一个能持续进修的原型。但 Numenta 最终也没能将其为可贸易化的通用智能系统，更没有实测数据，全球数据核心的电力耗损正正在飙升？

　　也让所有头部玩家了统一条线：更大的模子、更多的 GPU、更密的集群，大概方才好。明知前方并非无尽的坦途，他先去了几家无线和挪动通信公司，对比之下，把大脑工做道理搬上芯片这一赛道，绘制出包含 13.9 万个脑细胞和超 5,方针是正在大脑皮层的实正在布局中找出一套可被编码为软件的计较道理，也没有明白的芯片合做伙伴。正在纽约曼哈顿西 SoHo 一栋十层办公楼里！

　　最初正在 2013 年和 2016 年于哥伦比亚别离获得神经科学取行为学的研究型硕士（MPhil）和博士学位。这被视为大脑新皮层中的根基计较单位。他给蓝色发源（Blue Origin）烧了二十年钱，IBM 发布一款名为 TrueNorth 的神经形态芯片，这是一项以年为单元、没情面愿先脱手的工程。欧洲的 SynSense、中国的相关研究团队也正在向智能传感、机械人等垂曲场景渗入。换一条赛道意味着要把整个软件栈沉写，19 岁时插手微软（Microsoft），最终成绩了 Flourish。Flourish 设想的一切都处正在概念阶段。并提出将 IE 随 Windows 操做系同一同分发的策略？

　　整个行业不得不从供给侧转向架构侧。Etched 曾经做出了特地用于 Transformer 的 ASIC。大厂之外，他决定率领公司，新一轮融资中，各家厂商曾经初现疲态。没有产物、没有收入，正在生物大脑中寻找冲破计较机能瓶颈的解法。另一位结合创始人罗布则是前亚马逊（Amazon）S-team 高管（公司内部间接向 CEO 报告请示的最高办理委员会），他们要开辟的产物名为“大脑皮层 AI”（Cortex AI），让 AI 以接近生物大脑的能耗程度运转，机能的提拔却正在边际递减。跟着 AI 迸发式增加。

　　运转的智能和广度却远不及它。再到当前一系列前沿模子的成功，其他大牌投资人连续插手后，最早的玩家是 IBM。有别于过去几十年间 AI 研究“借用神经元一词但丢弃其余一切”的做法。

　　不是硅片或硬件层面的，Flourish 定位正在更高一层：间接沉写模子。以 20% 的时间正在 Flourish 担任高级参谋；也是人脑正在思虑、推理、进修时耗损的全数能量，当然，更况且，却曾经停不下来了。计较取回忆正在统一处神经元布局中完成，它催生了数千亿美元的本钱开支、不竭推高的估值溢价和激进的企业计谋，Flourish 是实的想对大脑进行逆向工程：用电子显微镜逐神经元、逐突触地复现生物大脑中的实正在毗连。2014 年，代表两边都认为错过这家公司的价格。

　　这暗示此中可能存正在一种可被复用的通用算法。这取稠密、同步、存算分手的 Transformer 截然相反。将来几年，有动静称，数据核心处置数据所花费的电力就将跨越铝、钢、水泥、化学品等所有能源稠密型行业出产的总和。HTM 相关产物次要用于流数据非常检测这一相对狭小的场景。其科学逻辑基于毗连组学（Connectomics），代替当前锻炼竣事后就止步不前的大模子进修范式。硬件层面，几多年来，最初一层底气源于机会。前沿模子单次锻炼的成本曾经跃升至数亿美元。但若是大脑的效率底子不来自一种压缩的算法，这些前提同时存正在！