功耗50瓦的AI大脑,会是下一个GPT吗?
人脑或许仍然是地球上最强大、也最被低估的智能系统。
它的运行功耗只有几十瓦，相当于一盏普通灯泡，却能够在几十年时间里持续学习、积累知识、适应环境。一个婴儿只需接触有限的语言输入便能掌握母语，而今天最先进的大语言模型往往需要消耗数万块 GPU、读取几乎整个互联网的数据才能获得类似能力。这显然不是最理想的路径。
近日，一家名为 Flourish 的新公司获得了杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）和多家顶级投资机构总计 5 亿美元的支持。这家公司由前 Meta 脑机接口负责人、神经科学家 Thomas Reardon 与前亚马逊高管 Rob Williams 联合创办，其目标并不是训练下一个 GPT，而是试图回答一个更基础的问题：人脑究竟是如何产生智能的？
团队希望通过神经科学实验与人工智能研究结合的方式，寻找隐藏在大脑中的“核心算法（Core Algorithm）”，并最终据此构建一种能够持续学习、功耗不超过 50 瓦的人工智能系统。
故事得从一份只有两页纸的“未来新闻稿”说起。
作为 Flourish 联合创始人，Rob Williams 曾是亚马逊最高管理层 S－Team 成员，负责 Alexa 等软件业务。在亚马逊内部，贝索斯长期推崇一种被称为“Working Backwards”（逆向工作法）的产品方法论：在项目启动之前，先写出产品成功发布后的新闻稿，再反向推导今天应该做什么。离开亚马逊几个月后，Williams 和另一位联合创始人 Thomas Reardon 把这套方法用在了自己的创业项目上。
那份未来新闻稿里写道，Flourish 将解决人工智能面临的两个核心难题：能效和持续学习。公司计划打造一个被称为 Cortex AI 的系统，其学习效率、计算能力和功耗预算都能够接近人脑。贝索斯看完后首先投入了 5,000 万美元，随后继续追加投资。Google Ventures、Lux Capital 和 Catalio Capital 等机构也陆续加入。短短数月时间，公司融资规模达到 5 亿美元，估值约 25 亿美元。
过去几年，资本最热衷押注的是大模型、GPU 和数据中心。无论是 OpenAI 的数千亿美元基础设施计划，还是 Anthropic 不断扩张的训练集群，背后都建立在同一个前提之上：智能能够通过规模不断涌现。更多参数、更多数据、更多算力，最终会带来更强能力。
对此，Flourish 认为，当代大模型虽然表现惊艳，但其学习方式与生物智能之间依然存在巨大鸿沟。一个成年人完成信息处理所需的能耗大约只有 20 瓦，相当于一盏普通灯泡。而今天用于训练前沿模型的一块高端 AI 芯片，功耗往往已经达到数百瓦；由数万块 GPU 组成的训练集群，其耗电量甚至接近一座小型城市。
更关键的是，大模型并不会像人类一样持续学习。训练结束之后，模型能力基本固定，想获得新的知识往往需要重新训练或者额外微调。相比之下，一个婴儿只需要接触有限的语言输入，就能逐渐掌握母语，并在此后几十年中持续学习而不会“遗忘”已有能力。在 Flourish 看来，这种差距并不是工程规模能够彻底解决的问题，而意味着人类仍然没有理解智能本身。
这个思路与创始人 Thomas Reardon 横跨不同领域的人生经历密切相关。
15 岁辍学后，Reardon 凭借编程天赋进入微软，参与早期浏览器 Internet Explorer 的开发，并在随后创办无线通信公司。完成创业后，他重新回到校园，在哥伦比亚大学攻读古典学。在研究古代语言和人类认知的过程中，他逐渐对大脑如何处理信息产生兴趣，随后转向神经科学，并最终获得神经科学博士学位。此后，他又创办脑机接口公司 CTRL－Labs，并于 2019 年被 Meta 收购。
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它的运行功耗只有几十瓦，相当于一盏普通灯泡，却能够在几十年时间里持续学习、积累知识、适应环境。一个婴儿只需接触有限的语言输入便能掌握母语，而今天最先进的大语言模型往往需要消耗数万块 GPU、读取几乎整个互联网的数据才能获得类似能力。这显然不是最理想的路径。
近日，一家名为 Flourish 的新公司获得了杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）和多家顶级投资机构总计 5 亿美元的支持。这家公司由前 Meta 脑机接口负责人、神经科学家 Thomas Reardon 与前亚马逊高管 Rob Williams 联合创办，其目标并不是训练下一个 GPT，而是试图回答一个更基础的问题：人脑究竟是如何产生智能的？
团队希望通过神经科学实验与人工智能研究结合的方式，寻找隐藏在大脑中的“核心算法（Core Algorithm）”，并最终据此构建一种能够持续学习、功耗不超过 50 瓦的人工智能系统。
故事得从一份只有两页纸的“未来新闻稿”说起。
作为 Flourish 联合创始人，Rob Williams 曾是亚马逊最高管理层 S－Team 成员，负责 Alexa 等软件业务。在亚马逊内部，贝索斯长期推崇一种被称为“Working Backwards”（逆向工作法）的产品方法论：在项目启动之前，先写出产品成功发布后的新闻稿，再反向推导今天应该做什么。离开亚马逊几个月后，Williams 和另一位联合创始人 Thomas Reardon 把这套方法用在了自己的创业项目上。
那份未来新闻稿里写道，Flourish 将解决人工智能面临的两个核心难题：能效和持续学习。公司计划打造一个被称为 Cortex AI 的系统，其学习效率、计算能力和功耗预算都能够接近人脑。贝索斯看完后首先投入了 5,000 万美元，随后继续追加投资。Google Ventures、Lux Capital 和 Catalio Capital 等机构也陆续加入。短短数月时间，公司融资规模达到 5 亿美元，估值约 25 亿美元。
过去几年，资本最热衷押注的是大模型、GPU 和数据中心。无论是 OpenAI 的数千亿美元基础设施计划，还是 Anthropic 不断扩张的训练集群，背后都建立在同一个前提之上：智能能够通过规模不断涌现。更多参数、更多数据、更多算力，最终会带来更强能力。
对此，Flourish 认为，当代大模型虽然表现惊艳，但其学习方式与生物智能之间依然存在巨大鸿沟。一个成年人完成信息处理所需的能耗大约只有 20 瓦，相当于一盏普通灯泡。而今天用于训练前沿模型的一块高端 AI 芯片，功耗往往已经达到数百瓦；由数万块 GPU 组成的训练集群，其耗电量甚至接近一座小型城市。
更关键的是，大模型并不会像人类一样持续学习。训练结束之后，模型能力基本固定，想获得新的知识往往需要重新训练或者额外微调。相比之下，一个婴儿只需要接触有限的语言输入，就能逐渐掌握母语，并在此后几十年中持续学习而不会“遗忘”已有能力。在 Flourish 看来，这种差距并不是工程规模能够彻底解决的问题，而意味着人类仍然没有理解智能本身。
这个思路与创始人 Thomas Reardon 横跨不同领域的人生经历密切相关。
15 岁辍学后，Reardon 凭借编程天赋进入微软，参与早期浏览器 Internet Explorer 的开发，并在随后创办无线通信公司。完成创业后，他重新回到校园，在哥伦比亚大学攻读古典学。在研究古代语言和人类认知的过程中，他逐渐对大脑如何处理信息产生兴趣，随后转向神经科学，并最终获得神经科学博士学位。此后，他又创办脑机接口公司 CTRL－Labs，并于 2019 年被 Meta 收购。
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