合成生物智慧啟動：Cortical Labs CL1 開創次世代腦機介面「神經元生物計算機」先河

Cortical Labs 近期正式推出全球首款商業化生物電腦 CL1，標誌著計算技術發展的重大里程碑。這款融合人類神經元與矽基硬體的創新系統，不僅展現出卓越的能源效率，還具備學習與適應性。CL1 的問世為合成生物智慧（Synthetic Biological Intelligence, SBI）領域帶來突破，為藥物研發、神經科學研究和下一代人工智慧開闢新途。本報導將深入探討 CL1 的技術架構、商業部署、應用前景及相關倫理考量。

首創獨立生物處理單元，無縫融合神經元與矽基硬體

Cortical Labs 於 2025 年 3 月在巴塞隆納國際科技會議上正式發布 CL1 系統，將人類幹細胞培養的神經元與矽基（Silicon-based）硬體融為一體，建立出動態神經網絡。這款突破性的計算系統被稱為「合成生物智慧」（Synthetic Biological Intelligence, SBI），提供有別於傳統人工智慧的新型計算方法，充分利用生物神經元的適應性與能源效率。

CL1 的核心，是由實驗室使用金屬和玻璃構成的結構化「平面電極陣列」，將源自於人類的神經元培養於此介面上。這些神經元形成連接，並能夠對電刺激做出反應，模擬某些大腦功能。整個系統被放置於一個可調控的生命支持單元內，通過過濾、培養基循環、氣體混合和溫度調節等功能維持細胞健康運作。值得注意的是，CL1 可以作為一個獨立的生物處理單元進行運作，而不需要另外連接外部計算機。

實際上，CL1 中的神經元通過矽晶片上的引腳接收和發送電脈衝，在有機生物網路和數位裝置之間建立寬頻連接。系統內設置精密的生物反應器，以確保神經元網路能在完全受控的環境中持續運作。整體而言，CL1 包含數十萬個實驗室製造的神經元，大小介於螞蟻和蟑螂大腦之間。

將人工智慧神經網路訓練，應用在「真正的神經元」上面

CL1 代表 Cortical Labs 六年研究成果的結晶，其前身可追溯到 2022 年開發的「DishBrain」系統。DishBrain 是一個包含 80 萬個腦細胞的系統，研發團隊成功教會它玩經典電子遊戲《Pong》。這一突破性實驗震驚學界，證明培養的神經元能夠通過刺激、獎勵與反饋進行目標導向的行為學習。

在科學期刊發表的研究中，DishBrain 被描述為將神經元與高密度多電極陣列（high-density multi-electrode array，HD-MEAs）整合的系統，通過電生理反饋進行即時的訓練。CL1　奠定在此基礎上進一步發展，採用更為簡化與穩定的電極系統，解決早期　CMOS　設計中觀察到的充電平衡限制，實現更好的長期功能。

從細胞來源來看，CL1 系統中的神經元是由志願者的少量血液所產生的誘導幹細胞培育而成的，與醫生進行常規檢查所需的採樣量相當。研究團隊通過晶片提供的少量隨機或模式化資訊來「教導」神經元，最終使神經元開始理解正確的反應，形成基礎的學習能力。

30 單元 CL1 機架，較 GPT-3 訓練耗能節省高達 1.3 兆倍

Cortical Labs 將 CL1 定位為研究工具，預計起始售價為每台 35,000 美元。除了直接購買外，客戶還可以通過名為「Wetware-as-a-Service」（WaaS）的雲端服務模式使用，讓研究人員能夠直接透過遠端訪問，在培養的神經網絡上進行實驗。

公司計劃在 2025 年 6 月底前完成 CL1 單元和機體框架（機架，rack）的製造，並且準備發貨。在技術支持方面，一組 30 單元的 CL1 機架僅使用 850 至 1,000 瓦能源，相比之下，訓練像 GPT-3 這樣的大型語言模型估計需要約 1,300 兆瓦時的電力，相當於 130 個美國家庭的年度用電量。

Cortical Labs 的創辦人兼執行長 Hon Weng Chong 表示，公司的目標是讓生物計算機技術對沒有專業硬體和軟體的研究人員也能夠上手使用。他強調 CL1 的發布雖然令人興奮，但這只是創新的開始而已，真正的影響與意義將會來自於每一位研究人員、學者或創新者在此基礎上的延伸發展應用。

鎖定醫療應用，以「最小可行大腦」取代軟體開發的「最小可行方案」概念

CL1 的潛在應用領域非常廣泛，包括藥物發現、臨床測試和機器人技術。相較於傳統 AI 需消耗兆瓦級電力，CL1 僅需數瓦即可運作，且能從少量數據進行快速推論與決策，學習速度更快。目前，系統主要鎖定藥物測試與疾病模型等醫療應用。

在持續研究方面，Cortical Labs 正在探索「最小可行大腦」（Minimal Viable Brain, MVB）的概念，嘗試構建能夠進行複雜訊息處理的可控神經系統。公司還計劃仿造伺服器的概念，擴展基礎設施，建立生物神經網路服務器堆棧，將多個 CL1 單元聯網以進行大規模計算。

國際合作方面，Cortical Labs 與巴塞隆納大學的研究人員合作，展示世界首款生物計算機如何在實驗室外使用。巴塞隆納大學助理教授 Sandra Acosta 指出，CL1 是一個令人難以置信的工具，可以在完全可控的環境中培養神經元，監測以及修改電生理特徵，成為長期實驗的一個轉折點，有效避免將設備移出孵化器或微電極陣列（MEA）裝置時，可能會產生對紀錄讀數干擾的風險。

此外，Cortical Labs　還與昆士蘭大學的幹細胞專家合作，計劃將三維「扁豆大小」的腦類器官接入　CL1　系統，研究更複雜的神經網路如何模擬人類的高階認知功能。這種合作有望在未來將阿茲海默症疾病模型導入系統，即時觀察病變神經元如何影響學習記憶。

官方澄清只是「純功能迴路」，透過監測避免系統產生「意識」

隨著生物電腦技術的發展，自然而然地引發一系列倫理問題，特別是關於在人工組裝的神經系統中，是否會產生潛在的意識與感知能力。對此 Cortical Labs 表示，監管合規和生物倫理監督，將會是公司商業化過程中必須努力的部分。

墨爾本兒童研究所幹細胞專家 Silvia Velasco 博士提出一個核心倫理問題：當類器官複雜度逼近真實大腦時，是否可能產生意識？目前，CL1系統的神經元數量僅相當於果蠅腦部千分之一，且缺乏感知疼痛的結構。Cortical Labs 的科學長 Brett Kagan 強調，團隊正透過與生物倫理學家緊密合作，定期檢測系統是否出現意識跡象。

Kagan 進一步澄清，他們的目標絕非在培養皿中創造「微型人類」，CL1 的設計目標只是建立「純功能迴路」，通過嚴格控制環境避免神經元發展出非預期的特性。雖然當前技術距離意識門檻仍非常遙遠，但學術界仍需要超前部署擬定倫理框架，為未來更複雜系統的發展提前做好準備。

有別於傳統計算、量子計算，生物機器計算成「第三大支柱」

CL1 之所以有望帶來革新，在於它代表生物計算與人工智慧融合的新紀元。相比傳統處理器依賴固定邏輯閘門，SBI 實現更加靈活且具學習能力的計算框架。Cortical Labs 認為，SBI 可能成為矽基 AI 更自然的替代方案，因為它使用生物智慧的基礎材料—「神經元」的本身。

從應用角度來看，CL1 為研究人員提供前所未有的工具，使他們能夠在完全可控的環境中進行長期神經科學實驗，無需擔心傳統培養方法中可能的干擾因素。這種突破性技術如果持續的迭代進化，不僅為理解人類大腦功能提供新的方法，也為下一代計算範式開闢道路。

值得注意的是，DishBrain 的研究顯示，在體外神經網路能夠在五分鐘的即時遊戲中表現出明顯的學習能力，而在對照條件下並未觀察到這種現象。這種「合成生物智慧」（synthetic biological intelligence）的現象，即培養物能夠在僅有稀疏感官資訊的情況下，對其行為後果進行目標導向的自我組織活動。

具體而言，這表示生物系統能夠在缺乏詳細外部指導的情況下，依據有限的感官回饋，自主地組織和調節其活動，以達成特定目標。這種能力顯示生物體內在的適應性和自主性，即使在資訊不足的情況下，仍能進行有效的自我調節。

35,000 美元的「WaaS」模式，提供次世代「腦機介面」發展方向

Cortical Labs 的 CL1 生物電腦代表計算技術的重大突破，成功將人類神經元與矽基硬體融合，創造出具有學習能力的合成生物智慧系統。通過精心設計的生命支持系統和電極陣列，CL1實現神經網路與數位世界的高效互動，開創生物計算先河。

CL1 的商業化象徵生物電腦從實驗室概念邁向應用的重要一步。35,000 美元的起始價格和創新的「Wetware-as-a-Service」模式，將開放這一尖端技術給更廣泛的研究社群。而在能源效率、學習能力和適應性方面的顯著優勢，使 CL1 有望補足目前 AI 的挑戰。

雖然目前 CL1 系統的神經元複雜度遠低於能夠產生意識的門檻，但隨著技術的進步，相關的倫理考量將變得愈來愈重要。Cortical Labs 與生物倫理學家的合作，以及對潛在意識跡象的持續監測，為這一新興領域的負責任發展提供了範例。

作為一項融合生物與矽的革命性技術，CL1 不僅為神經科學研究、藥物測試和疾病模型提供了新工具，也為人工智慧的未來發展指出新方向。隨著 Cortical Labs 及其合作夥伴的持續創新，我們可以期待生物計算在未來幾年將帶來更多突破性應用與更深入的科學發現。

參考資料: