Notebookcheck Logo

A CL1 wetware számítógép Doomot játszik, miközben élő agysejtjei adatközpontokat alkotnak, amelyek az Nvidia GPU-kkal ellentétben energiát szippantanak

A Cortical Labs CL1 számítógép, amely emberi agysejteken fut.
ⓘ Cortical Labs
A Cortical Labs CL1 számítógép, amely emberi agysejteken fut.
A Cortical Labs biológiai adatközpontokat nyit, amelyek CL1 számítógépekből állnak, amelyek körülbelül 800 000 laboratóriumban növesztett emberi neuronnal egyesített szilíciumchipeken futnak. Ezek egyenként mindössze 30 wattot fogyasztanak, így az Nvidia GPU-alapú AI-rackek alacsony fogyasztású alternatívájaként pozícionálják őket.
AI GPU Nvidia Science Biotech

A Cortical Labs nevű biotechnológiai startup bemutatta a világ első biológiai adatközpontjait. Az energiaigényes Nvidia GPU-k helyett ezek a rendszerek szilíciumchipekbe épített élő emberi agysejtekkel működnek, amelyek egyenként mindössze 30 wattot fogyasztanak.

A központok középpontjában álló hardver a CL1, egy "wetware" biológiai számítógép, amelyet először az MWC 2025 alkalmával jelentettek be. Mindegyik egységben nagyjából 800 000 neuron található, amelyeket laboratóriumban, emberi őssejtekből növesztettek. Tápanyagban gazdag oldat tartja őket életben, miközben egy multielektródasor elektromos jeleket táplál beléjük, és összegyűjti a reakcióikat. A CL1 kijelzője mutatja az idegsejtek életfunkcióit, miközben a rendszer szabályozza a hőmérsékletet, a gázkeveréket és a hulladékszűrést, hogy az emberi agysejtek akár hat hónapig is használhatóak maradjanak.

A CL1 egy önálló számítástechnikai rendszer, amely 35 000 dollár körüli összegbe kerül, és egy egész rack belőlük mindössze 850-1000 wattot fogyaszt, tartva a lépést az úgynevezett wetware computing nagy energiafogyasztási ígéretével. Összehasonlításképpen: egyetlen Nvidia GPU egy tipikus AI-adatközpontban 6000 wattot fogyaszt. Az egekbe szökő energiaköltségek és az energiát felemésztő mesterséges intelligencia-infrastruktúra miatt az elektromos hálózatok érzik a feszültséget, és a Cortical Labs a biológiai számítást egy alapvetően más feldolgozási koncepciónak állítja be, amely sokkal fenntarthatóbb, mint a szilíciumalapú GPU-k.

A csavar az, hogy a neuronokat nem kell a hagyományos értelemben vett tréningezni, mivel az ingerekre reagálva alkalmazkodnak és átprogramozzák magukat, ami az emberi agy olyan teljesítménye, amely évezredek óta jól szolgálja az emberiséget. A vállalat korábbi DishBrain prototípusa például megtanította magát olyan egyszerű játékokkal játszani, mint a Pong, míg a legújabb CL1 egység már képes magától navigálni az olyan, jóval összetettebb játékokban, mint a Doom, amint azt az alábbi videó is mutatja.

A Cortical Labs ezt a hibrid megközelítést Synthetic Biological Intelligence-nek, azaz Szintetikus Biológiai Intelligenciának nevezi, és egy saját fejlesztésű Biológiai Intelligencia Operációs Rendszeren (biOS) keresztül futtatja. Azt mondja, hogy a szoftver képes közvetíteni a neuronok és a rájuk bízott feladatok között. A kutatók távolról is hozzáférhetnek a rendszerhez az újonnan indított Cortical Cloudon keresztül, amelynek működési modelljét zseniálisan Wetware-as-a-Service-nek nevezik. Heti 300 dolláros egységdíjért a világ minden tájáról érkező tudósok közvetlenül az élő neurális hálózatokon telepíthetnek és tesztelhetnek kódot, és mérhetik teljesítményüket.

A Cortical Labs az első ilyen létesítményt Melbourne-ben nyitotta meg, csupán a koncepció bizonyítására. Szingapúrban azonban jelenleg egy jóval nagyobbat épít a helyi DayOne adatközpontok szolgáltatójával partnerségben. Mondanom sem kell, hogy a vállalat kétdimenziós neuronrétegei leegyszerűsítőek a tényleges agyi architektúrához képest, de a biológiai adatközpontok a tranzisztorok helyett neuronokon futó wetware organikus számítástechnika érdekes alkalmazása.

Az Nvidia GeForce RTX 5080 Founders Edition GPU-t az Amazonon szerezze be
RTX 5080 Founders Edition GPU-t

Please share our article, every link counts!
Mail Logo
> Magyarország - Kezdőlap > Hírek > News Archive > Newsarchive 2026 03 > A CL1 wetware számítógép Doomot játszik, miközben élő agysejtjei adatközpontokat alkotnak, amelyek az Nvidia GPU-kkal ellentétben energiát szippantanak
Daniel Zlatev, 2026-03-11 (Update: 2026-03-11)