鼠脑计算进入 AWS 预览
WIRED AI··作者 Lauren Goode
关键信息
TBC 将图像等信息映射到多电极硅阵列上，用电信号刺激鼠脑细胞和人类干细胞衍生材料，记录神经活动，再把其中的计算模式转化为软件工具。该系统在现有生成式 AI 架构内工作，并不试图取代 Transformer；不过，维持活体生物材料并将其反应稳定地转换为数字信号，仍是重大挑战。
资讯摘要
从周二开始，部分 Amazon Web Services 客户将能够通过限量预览测试 TBC 的鼠脑 AI 模型。该系统的目标是改进用于生成视频的 AI 模型。TBC 联合创始人兼首席执行官 Alexander Ksendzovsky 表示，公司会把图像等信息编码到生物材料中，观察生物系统如何处理这些信息，再构建能够模仿这一过程的软件。AWS 表示，这并不是其首次提供源自生物学的计算平台，因为它也与 Cortical Labs 合作；后者将实验室培养的神经元与硅芯片结合，并将相关产品称为“湿件即服务”。
AWS 认为 TBC 采取了务实路线，因为这家初创公司试图提高现有视觉生成模型的效率，而不是重新发明 Transformer 架构。TBC 四年前由 Ksendzovsky 以及神经科学家、神经外科医生 Jon Pomeraniec 在巴尔的摩创立，目前融资总额已超过 5000 万美元，其中包括一笔此前未披露的 2500 万美元融资，早先还有由 Primary Venture Partners 领投的 2500 万美元融资。公司约有 35 名员工，并在旧金山运营一个小型研发实验室，使用瑞士生物科技公司 3Brain 制造的多电极阵列承载鼠脑细胞和人类干细胞。TBC 之所以从视频入手，部分原因是电极的物理布局更容易将视觉信息映射到阵列上，而不是映射文字或语言；与此同时，整个领域仍在努力解决如何把活体生物系统连接到可靠数字计算的问题。
资讯正文
从周二开始，部分 Amazon Web Services 客户将获得 The Biological Computing Company “大鼠大脑”AI 模型的访问权限，这是一次有限预览。该初创公司的技术专门用于改进视频生成领域的人工智能。Amazon 和简称为 TBC 的 The Biological Computing Company 均表示，他们预计很快会将这项技术推广给所有 AWS 企业客户。
“我们找到了一种将信息——比如图像——编码到生物材料中的方法，”TBC 联合创始人 Alexander Ksendzovsky 说。“然后，我们观察生物系统如何处理这些信息，再构建一个能够模拟这一过程的工具。”
Amazon Web Services 初创企业技术全球总监 Deap Ubhi 表示，这并不是 Amazon 在其市场中提供的首个源自生物学的计算平台。Ubhi 说，这家云计算巨头还与总部位于澳大利亚的 Cortical Labs 合作。该公司将实验室培育的神经元与硅芯片结合，帮助企业处理数据。（Cortical Labs 将其产品称为 WAAS，即“湿件即服务”。）Cortical Labs 还销售一款售价数千美元的“生物计算机”，这是一种面向实验室使用的低功耗设备，据称能够让神经元存活六个月。
Ubhi 说，TBC 采取的是一种“务实的方法”，这也是该公司吸引 Amazon 的部分原因。TBC 并没有大刀阔斧地另辟蹊径，也没有试图重新发明 Transformer——大型语言模型的核心架构单元——而是“在生成式 AI 领域现有标准的框架内开展工作，并思考‘我们如何让当前的视觉模型更加高效？’”，他解释道。
随着 AI 公司竞相寻找提高模型效率的方法，一个曾经处于边缘地位、名为生物计算的领域开始获得关注。研究人员长期以来一直设想这样一个世界：计算机软件的运行方式更接近人脑内部的神经网络，而不是完全依赖基于数学的算法。
但生物计算也面临独特的挑战。这个领域需要运营真正的生物学实验室，而不仅仅是计算机实验室；在这些实验室中，脑细胞、干细胞或合成生物材料必须被维持存活或妥善保存，接受细致监测，并以某种方式转化为有意义的数字信息。尽管一些初创公司已经在这一领域取得进展，但要弥合自然与代码之间的鸿沟仍然十分复杂。
The Biological Computing Company 四年前由两名神经科学家和神经外科医生在马里兰州巴尔的摩创立：如今担任公司 CEO 的 Ksendzovsky，以及担任总裁兼 COO 的 Jon Pomeraniec。今年早些时候，TBC 从一批由 Primary Venture Partners 领投的投资者手中筹集了 2500 万美元，这是该公司首轮规模可观的融资。
该轮融资于 3 月完成后不久，公司又获得了额外 2500 万美元，使其融资总额超过 5000 万美元。这一轮新增资金此前尚未被报道。
去年，这家初创公司在旧金山设立了办公室和一间小型研发实验室。如今，TBC 约有 35 名员工，其中一些人在实验室里直接与大鼠脑细胞以及人类干细胞打交道。这些活细胞被置于由瑞士生物科技公司 3Brain 制造的多电极硅阵列上。研究人员利用这些阵列向神经元发送电刺激模式，并记录它们的反应。随后，TBC 分析这些神经活动中可转化为软件的计算模式，并利用这些模式改进现有的 AI 模型，具体来说是视频生成模型。
Ksendzovsky 表示，公司一开始将重点放在视频上，既有科学原因，也有实际考量。其中一个因素是 Biological Computing Company 所使用的多电极硅阵列的物理布局。每个电极所在的位置都会影响它与神经元的互动方式。公司意识到，图像是一个自然的起点，因为与文本或语言相比，视觉信息更容易映射到这一网格上。
由此，一个潜在的商业应用场景逐渐浮现。该初创公司推测，通过建立神经元处理图像的模型，可以利用其中的洞见改进用于生成视频的 AI 模型。
Pomeraniec 表示，著名 AI 研究人员、同时也是 TBC 投资人的 Jeff Dean，是最初建议公司尝试对视频生成模型进行微调的人，然后再尝试将其神经技术应用到更广泛领域。
由于业界已经有针对视频模型的公认基准，这家初创公司可以通过在已解决的问题上测试其性能，及早证明自己的技术是否代表了有意义的科学进步。Pomeraniec 解释说：“Jeff 说，如果我们能做到这一点，那么未来就有希望用我们的 AI 模型完成更复杂、更有趣的事情。”
此前，TBC 的技术只能通过一家名为 Bluesky Compute 的新型云服务商获得。这家初创公司声称，与其所运行的开源 AI 模型相比，其 AI 模型生成视频的速度最高可快五倍，并能显著降低推理成本；推理是 AI 模型的处理或“思考”环节，与训练环节相对。（该公司不愿透露用于比较的开源 AI 模型是哪一个，但声称它属于“前沿”视频生成模型之一。）
如今，Amazon 正在分发 TBC 的软件，这家雄心勃勃的初创公司有可能触达规模大得多的客户群。Amazon 的 Ubhi 表示，他对 The Biological Computing Company 感到兴奋，但其技术能否良好扩展，仍有待观察。
他问道：“我认为，对于任何这样的模型，你都必须思考一件事：如果把它推向极限，是否仍然能看到改进？如果客户希望生成更长的视频，比如十分钟、一个小时，那么随着时间推移，保真度可能会损失多少？”换句话说，随着视频变长，模型需要能够追踪已经发生的事情，并保持一致性。随着 TBC 进入下一阶段，公司将观察当新客户试图将其技术推向极限时，这项技术能否经受住考验。
更新于 2026 年 9 月 22 日美国东部时间下午 5:00：本文已更新，以澄清 Biological Computing Company 并非所有员工都在其旧金山实验室直接从事与生物细胞相关的工作。
来源与参考
收录于 2026-09-23