动点科技 11月06日 22:19
香菇变“芯片”:真菌计算的未来探索
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在AI算力需求激增的背景下,电力消耗成为严峻挑战。一项来自俄亥俄州立大学的研究,将香菇菌丝体培养成能模拟半导体“忆阻器”特性的“真菌芯片”。这些芯片在低频下准确率高达95%,高频下也保持90%稳定性,且无需高温制程和稀有金属,能耗低,具备自修复和适应性。研究者认为,这种“生长”而非“制造”的计算方式,为AI硬件的可持续性提供了新思路,尤其在边缘计算和航天电子领域潜力巨大。与科技巨头投资发电、甚至考虑太空太阳能的趋势形成对比,真菌计算提供了一种低成本、低能耗的计算未来可能。

🍄 **真菌芯片的诞生与特性:** 研究人员成功利用香菇和白蘑菇的菌丝体培养出能够模拟半导体“忆阻器”的“真菌芯片”。这些天然材料在接入电路并通电后,能够根据电流变化调整电阻,并“记住”之前的状态,表现出与忆阻器相似的计算特性。实验证明,其在低频条件下的切换准确率高达95%,在高频下仍能保持约90%的稳定性。

💡 **可持续计算的新路径:** 与传统芯片制造的高能耗、对稀有金属的依赖不同,真菌芯片无需高温制程和稀有金属,且能耗极低。其导电结构天然具备自修复与适应性,模仿了神经元突触的学习机制,这为AI硬件的可持续性发展提供了重要的启示。这种“生长”而非“制造”的计算模式,预示着未来计算形式的多样化。

🚀 **多领域应用潜力:** 真菌芯片的低功耗、轻量化和辐射耐受性,使其在边缘计算和航天电子等领域具有显著的应用潜力。研究者指出,在能源紧张、原料昂贵的未来,这种计算方式可能成为一种重要的补充或替代方案,为AI硬件的发展开辟新的可能。

⚖️ **对比传统算力扩张模式:** 面对AI模型几何级增长带来的巨大能耗和碳排放,科技巨头正通过投资发电、兴建核反应堆甚至考虑太空太阳能来满足算力需求。相较之下,真菌计算虽然规模微小,却提供了一种截然不同的技术思路,即计算的未来不一定只能以能耗和体量为衡量标准,而是可以探索更具可持续性的微观解决方案。

在当下的人工智能热潮中,算力的尽头往往会指向电力。

如我们所见,每一次模型的更新都会意味着更庞大的数据、更高密度的计算,以及更夸张的能耗。芯片的需求几乎呈指数增长,而生产这些芯片所需的稀土金属、超纯硅晶圆与高能制程,也正以同样的速度消耗资源与电力。但在另一端,也有人试图从不同的方向思考,什么才是计算的未来

近期,一项来自美国俄亥俄州立大学的研究尝试给出了一个看起来相当离谱的方向:这个未来可能会来自英伟达/AMD(或者下一个“英伟达和AMD”)的实验室,但也有可能会来自于你之前的餐桌……

在这项研究中,实验人员把香菇变成了“芯片”。研究团队通过培养香菇和白蘑菇的菌丝体,在实验台上形成致密的三维网络,并在干燥后将其接入电路。当电流通过时,这些天然材料展现出与半导体“忆阻器”(memristor)相似的特性:它们能根据电流变化调整电阻,并在信号结束后“记住”此前的状态。

实验证明,这些“真菌芯片”在低频条件下的切换准确率高达95%,在高频下仍保持约90%的稳定性。它们不需要高温制程、稀有金属,也不会产生过高能耗。研究者指出,香菇菌丝的导电结构天然具备自修复与适应性,其运作逻辑在某种程度上模仿了神经元突触的学习机制。在神经形态计算领域,忆阻器被视为人工智能硬件的关键元件——它能在单一器件中同时完成存储与运算。用真菌替代硅,意味着一种完全不同的计算观:芯片不必被制造,也可以被生长。

研究团队还提到,香菇菌丝体的低功耗、轻量化和辐射耐受性,使其在边缘计算与航天电子等领域具有潜力。而从更长远的角度看,这类“真菌计算”(fungal computing)也许能为AI硬件的可持续性提供另一种启示:在能源紧张、原料昂贵的未来世界,计算的形式未必只能是晶体管。

回到现实层面,这项实验的原理并不复杂,甚至可以在普通实验室中完成。但它的意义,显然会在于从中展示了一种与当下AI基础设施形成鲜明对比的技术思路——在算力和能耗被紧密捆绑的时代,是否仍存在一条不那么理所当然的路径?

与之相应的则是另一番景象。随着AI训练规模以几何级增长,能耗与碳排放已成为无法回避的现实。为了让算力继续扩张,科技巨头开始直接进入发电领域。包括甲骨文、谷歌和微软在内,兴建核反应堆来获取更为廉价的能源以支持数据中心日益增长的需求,正在成为越来越被其看中的一种选项。而更甚的是,也就在本周,谷歌甚至表示,正考虑尝试将AI芯片送入太空,利用轨道上(取之不尽且没有中间商赚差价)的太阳能驱动模型计算,直接把目光从地球转向了太空。

这些项目显然属于同一趋势的不同表达:当AI的计算需求持续攀升,算力的竞争正在变成电力的竞争。为了让模型继续增长,企业开始重新布局发电、储能,甚至重新定义“数据中心”的存在方式。

相比之下,香菇实验显得渺小了许多。它没有兆瓦级的规模,也没有核能或太空计划,却在微观层面提出了另一种可能:如果智能的本质在于学习和连接,那么计算或许并不必以能耗和体量为衡量标准,就像DeepSeek已经证明了的那样。

展望未来,AI的演化注定会不断碰到瓶颈节点。但无论是轨道上的太阳能阵列,还是实验室中带电菌丝体,它们都可以去尝试回应同一个问题——当算力的增长最终触及极限,计算的未来会是什么样子。

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