类脑芯片研发：我们离真正的通用人工智能还有多远？
上周去参加一个半导体行业的闭门沙龙，一群人聊到凌晨两点，散场的时候我脑子还晕乎乎的。印象最深的不是哪个大佬又放了什么卫星，是一群做了十几年芯片的老人围着类脑芯片吵得红脖子粗，有人说这是未来十年AI唯一的破局点，有人说这就是资本炒出来的伪概念，十年内都看不到商用可能。
传统冯诺依曼架构芯片数据流向图
现在所有做大模型的厂商都在愁怎么把大模型塞进手机，塞进路边的摄像头，塞进自动驾驶的车载单元，功耗降不下来，一切都是白搭。这个死结怎么解？很多人把宝押在了类脑芯片研发上。
类脑芯片突触连接结构显微镜图
现在商用的类脑芯片，大多还只能做一些低层级的感知任务，真要跑千亿参数的大模型，不管是规模还是性能，还差着好几个代差。别说明天就能替代GPU，十年内能在边缘计算场景抢下十分之一的市场，都已经是非常了不起的成绩了。
卡住脖子的三个硬骨头，没那么好啃
我接触过五六个做类脑芯片研发的团队，有高校的，也有创业公司的，没人说这活儿好干。目前来看，至少三个坎，绕不过去。
第一个坎，材料。现在大部分类脑芯片还是用传统硅基工艺做，模拟突触的精度不够，功耗根本降不到理论预期。现在大家看好的忆阻器，性能够，稳定性太差，良率上不去，做大规模芯片，十个里面有三个不能用，谁敢量产？
第二个坎，架构设计。我们现在对人脑的理解本身就半懂不懂，只知道神经元靠突触连接，信号跑起来就产生了智能，可具体怎么连接，怎么让芯片像人脑一样自主学习，现在根本没有一套成熟的方法论。目前做出来最大的类脑芯片，也就亿级神经元规模，人脑有八百六十亿，连零头都不到，也就比蚂蚁强一点。
第三个坎，生态。你芯片做出来了，得有人用啊。现在全世界的AI开发者都习惯了用CUDA写代码，你新架构要重新做编译器，重新做开发工具，重新培养开发者，哪那么容易？没有足够多的用户，就赚不到钱，赚不到钱就没法迭代，说白了就是先有鸡还是先有蛋的死循环。
可就算这么多坎，为什么还是有这么多人砸钱进去？去年一年国内就新增了二十多家类脑芯片创业公司，头部大厂都在偷偷布局。很简单，大家都看明白了，现在堆参数的大模型路线，已经快摸到天花板了，要做真正的通用人工智能，类脑路线几乎是唯一的方向。
我上个月见一个做了十二年类脑研发的老教授，头发都白了一半，他说刚入行的时候，申请经费都没人给，所有人都说这是骗经费的伪方向，现在倒好，刚出门就有投资人追着问要不要融资，反差大得他都不习惯。
他说，自己这辈子就想做成一件事，就是看到类脑芯片跑出来能媲美猫脑的智能，哪怕那时候他已经退休在家带孙子了，也值了。
做硬核科研就是这样啊，哪有那么多一蹴而就的神话，都是一群人闷头啃硬骨头，啃十几年几十年，才可能走出一条新路。
昨天刷新闻，看到国内团队刚流片成功了十亿级神经元的类脑原型，欧盟的人类大脑计划也出了新的架构方案，虽然离商用还远，可一步一步走，总比站在原地强。说不定哪天，我们这代人就能亲眼看到，类脑芯片催生出真正的智能，那才是真的改变世界。
为什么说现在的AI还是“傻大个”？
现在火遍全网的大模型，本质上还是走的老路子：堆参数，堆算力，堆数据。OpenAI训练一次GPT-3，烧掉的电费够一个小县城用大半个月，数据中心的水冷系统24小时不停转，那不是散热，那是在烧钱啊。 可人类的大脑呢？才二十多瓦的功耗，够你想一下午拓扑题，还能顺便刷完两集综艺，连个散热风扇都不需要。 离谱不离谱？对吧。 传统芯片用的冯诺依曼架构，天生就有个绕不开的瓶颈：存储和计算是分开的。每次计算都要把数据从内存搬到计算单元，算完再搬回去，一来一回浪费了百分之九十以上的功耗和时间。这不就像你煮一碗面，每次放一粒盐都要跑下楼去超市买，能不慢能不贵吗？传统冯诺依曼架构芯片数据流向图
现在所有做大模型的厂商都在愁怎么把大模型塞进手机，塞进路边的摄像头，塞进自动驾驶的车载单元，功耗降不下来，一切都是白搭。这个死结怎么解？很多人把宝押在了类脑芯片研发上。
类脑芯片研发，到底在研什么？
别被名字骗了，类脑芯片不是说要在芯片上种脑细胞，也不是说造出来就能取代人脑。说白了，核心就是模仿人脑神经元和突触的工作方式，做存算一体。 什么意思？每个计算单元自己就带存储，不用来来回回搬数据。就像你把油盐酱醋都提前放在灶台边，煮面的时候伸手就能拿，效率一下子就上去了，功耗自然就降下来了。 这几年国内的进展其实不慢，清华的天机芯早就已经流片量产，不少创业公司做的低功耗类脑芯片，已经用在智能门锁、工业传感这些场景了，识别个指纹、测个异常数据，功耗只有传统芯片的十分之一都不到。 不过话说回来，网上很多自媒体吹得太玄乎，说什么类脑芯片马上就能诞生超级人工智能，说实话，扯呢。类脑芯片突触连接结构显微镜图
现在商用的类脑芯片，大多还只能做一些低层级的感知任务，真要跑千亿参数的大模型，不管是规模还是性能，还差着好几个代差。别说明天就能替代GPU，十年内能在边缘计算场景抢下十分之一的市场，都已经是非常了不起的成绩了。
卡住脖子的三个硬骨头，没那么好啃
卡住脖子的三个硬骨头，没那么好啃
我接触过五六个做类脑芯片研发的团队，有高校的，也有创业公司的，没人说这活儿好干。目前来看，至少三个坎，绕不过去。
第一个坎，材料。现在大部分类脑芯片还是用传统硅基工艺做，模拟突触的精度不够，功耗根本降不到理论预期。现在大家看好的忆阻器，性能够，稳定性太差，良率上不去，做大规模芯片，十个里面有三个不能用，谁敢量产？
第二个坎，架构设计。我们现在对人脑的理解本身就半懂不懂，只知道神经元靠突触连接，信号跑起来就产生了智能，可具体怎么连接，怎么让芯片像人脑一样自主学习，现在根本没有一套成熟的方法论。目前做出来最大的类脑芯片，也就亿级神经元规模，人脑有八百六十亿，连零头都不到，也就比蚂蚁强一点。
第三个坎，生态。你芯片做出来了，得有人用啊。现在全世界的AI开发者都习惯了用CUDA写代码，你新架构要重新做编译器，重新做开发工具，重新培养开发者，哪那么容易？没有足够多的用户，就赚不到钱，赚不到钱就没法迭代，说白了就是先有鸡还是先有蛋的死循环。
可就算这么多坎，为什么还是有这么多人砸钱进去？去年一年国内就新增了二十多家类脑芯片创业公司，头部大厂都在偷偷布局。很简单，大家都看明白了，现在堆参数的大模型路线，已经快摸到天花板了，要做真正的通用人工智能，类脑路线几乎是唯一的方向。
我上个月见一个做了十二年类脑研发的老教授，头发都白了一半，他说刚入行的时候，申请经费都没人给，所有人都说这是骗经费的伪方向，现在倒好，刚出门就有投资人追着问要不要融资，反差大得他都不习惯。
他说，自己这辈子就想做成一件事，就是看到类脑芯片跑出来能媲美猫脑的智能，哪怕那时候他已经退休在家带孙子了，也值了。
做硬核科研就是这样啊，哪有那么多一蹴而就的神话，都是一群人闷头啃硬骨头，啃十几年几十年，才可能走出一条新路。
昨天刷新闻，看到国内团队刚流片成功了十亿级神经元的类脑原型，欧盟的人类大脑计划也出了新的架构方案，虽然离商用还远，可一步一步走，总比站在原地强。说不定哪天，我们这代人就能亲眼看到，类脑芯片催生出真正的智能，那才是真的改变世界。