ARTICLE · 1054104
人脑 20 瓦,AI 芯片 600 瓦:贝索斯和谷歌押注的赌局
人脑 20 瓦,AI 芯片 600 瓦:贝索斯和谷歌押注的赌局
2024 年成立、隐身近两年之后，神经 AI 公司 Flourish 在 2026 年 6 月第一次向公众讲清了自己在做什么：用脑科学重构 AI 的计算方式。 据《连线》报道，这家公司在成立之初就拿到 5 亿美元融资，投后估值 25 亿美元。出资方是贝索斯、谷歌风投、Lux Capital 和 Catalio Capital。2018 到 2019 年，创始人的上一个项目融资时，GV 和 Lux 就已经在名单上。 它的路线和当下的主流相反。行业在为算力和电力焦虑，它不堆 GPU，回头去读大脑。 01. 创始人背景 
创始人托马斯·里尔登的经历像一张拼图。15 岁离开学校进微软，是 IE 项目早期的核心开发者；之后回到校园，在哥伦比亚大学读完古典学，又去杜克大学念神经生物学硕士，再回哥大拿下神经科学博士。 2015 年，他和哥大同学帕特里克·凯福什一起创办 CTRL-labs，做非侵入式神经接口，2019 年被 Meta 收购。Meta 没有公布官方口径，CNBC 援引知情人士的说法是 5 亿到 10 亿美元。 收购之后他在 Meta 留任约六年，做到 Reality Labs 研究副总裁，主导 Neural Band 神经运动接口的研发。2024 年，他和罗布·威廉姆斯一起创办了 Flourish。 联合创始人兼首席运营官是罗布·威廉姆斯。据《连线》报道，他此前是亚马逊 S-team 核心高管，分管包括 Alexa 在内的软件产品。团队沿用亚马逊那套逆向工作法：产品还没影子，先把发布稿写出来，把要解决的问题写死。据《连线》报道，贝索斯在游艇上读完那份提案后决定先投约 5000 万美元，此后又几乎翻倍。 他现在押的是 Cortex AI，一套目标功耗压到 50 瓦以下、能持续学习的合成智能系统。 02. 核心逻辑：功耗与连接组学 
数字才是这家公司真正想讲的故事 人脑处理信息的功率大约 20 瓦。而在 AI 训练集群里，单块芯片的功耗就超过它的 30 倍。这是 Flourish 全部叙事的支点。 它想复刻的不是某个模型，而是大脑算账的方式，把神经回路当成工程图纸，反过来推出信息处理的架构。这条路线叫连接组学。 先看看全图离我们有多远。只有 302 个神经元的线虫，连接组在上世纪 80 年代就被完整测出来了；果蝇全脑的连接组图，2024 年才正式发表；人脑有大约 860 亿个神经元，全脑测图短期内看不到可能。 所以现实的做法不是等全图，而是先偷架构。先找出大脑在记忆、学习、能耗这几个环节反复使用的那几套结构，再搬进硅片。Flourish 说的是前者，做的是后者，这也解释了它为什么敢在没有产品的时候就出来拿钱。 要对得起这个估值，公司得先把东西拿出来。目前它没有公开的产品、收入和基准测试，这也是外界对它最大的疑问，而投资方押的正是那个还没被验证的方向。 为什么现在有人愿意为方向付钱 先看钱和电。Alphabet、亚马逊、Meta、微软四家今年的资本开支指引合计约 7250 亿到 7300 亿美元，同比增长约 77%。国际能源署在 2025 年测算，全球数据中心的用电量会从 2024 年的约 415TWh 涨到 2030 年的约 945TWh，翻一倍以上。 国内的用电曲线更陡。据央视新闻报道，中国电力企业联合会披露的数据显示，今年以来全国互联网数据服务业累计用电量超过 600 亿千瓦时，同比增长超过四成，已经超过 2024 年全年水平。供给这一侧也在绷紧，《能源》杂志今年 9 月的报道提到，陕北部分区域的光伏限电率最高达到 42%。 而算力堆到今天，卡在一个结构性问题上：模型训练完就冻结了，部署之后很难从真实交互里继续长本事，一学就可能把原来的本领忘掉。想让模型学新东西，往往得推倒重训。 读脑的工具这几年才够用。电子显微镜加上 AI 图像分割，把神经环路测绘的成本压了下来。2026 年 3 月，硅谷初创 Eon Systems 放出一段视频：一颗按真实果蝇连接组复刻的数字大脑，接上虚拟躯体后能自主觅食、梳理触角，全程没有预设脚本，也没有强化学习。这项成果还没有经过同行评议，但它第一次把感知到行动的回路闭合了起来。 Flourish 画了三级台阶：先用海马体式的记忆结构做在线持续学习，再把轻量模型放进手机和眼镜，最后把算法固化到神经形态硬件上。第三级还在早期。 冷水也要泼。脑启发不等于脑理解。人脑那 20 瓦背后是数亿年的演化和化学基底，数字硅未必继承得来。 03. 中国的推进路径 
如果用一个词概括差别，美国是单点豪赌，中国是分布式推进。 单点豪赌指的是创始人加巨额资金加算法优先。分布式推进指的是国家资本、类脑芯片、仿真平台同时铺开，谁先跑通都算数。 类脑芯片 类脑芯片是眼下商业化最热闹的一支。时识科技今年 6 月完成数亿元 B 轮，国调二期协同发展基金领投，国海证券投资、华仓资本和上市公司宏力达等参投，华为旗下的哈勃投资在 2024 年 9 月就已入股。这条路线押的是能效，用专用电路替代通用算力。灵汐科技领启的 KA200 单芯片可以集成 25 万神经元、2500 万突触，是这条赛道里公开参数最完整的一颗。 全脑仿真 全脑仿真这一支更靠近基础研究。知跃空间智能在今年 8 月的世界机器人大会上发布了全脑仿真基础平台 DeepSoma，官方定位是面向脑科学与类脑智能研究的科研工具。同一条线上，脑器时代在 8 月拿到元禾璞华领投的数千万元种子轮，全脑芯科拿到复旦科创独家领投的数千万元天使轮，都还在验证阶段。 类脑基座模型 类脑基座模型也在冒头。羲悉智能落地上海杨浦的长阳创谷，公司称自己的路线是国产算力加上长期记忆，这些技术表述目前还没有第三方验证。 政策与资本跟进 地方层面的政策和资本也在跟进。上海杨浦的类脑智能未来产业集聚区在 2025 年 4 月启动，浙江今年 8 月印发《关于推进脑机接口产学研联动的若干措施》，共 5 个部分 18 条，9 月 10 日起实施。 钱的来源决定了两边的耐心不一样。美国这边是风险投资，投的是十年后可能成立的原理，允许公司长期没有产品。中国这批公司拿的多是政府背景基金和产业方的钱，考核更靠近上游能不能落地，芯片要出货、平台要接单，容错窗口天然更短。 04. 共同的焦虑 
把两边放在一起看，焦虑其实是同一个：算力不够省，智能不够久。 区别在解题方式。美国这边的答案是把钱集中压在一个方向上，赌有人能先把大脑的计算原理讲通；中国这边的答案是把资源分散铺在芯片、仿真、模型几条线上，赌产业先接住。 终点在 3 到 5 年还是 7 到 10 年，没人能拍板。可以跟踪的指标倒有三个：Flourish 什么时候放出第一版可验证的能力，国产类脑芯片能不能进到主流服务器，全脑仿真平台能不能跑出可复现的实验结果。 这三个指标里任何一个有动静，都值得跟踪。