AI 日渐普及，但大家知道什么是 BI 吗？
简单来说，AI 是依赖算力、显卡、处理器，基于计算机科学和数学的超级计算器。
而BI(Biological Intelligence)，全称生物智能，它是模拟人类神经元思考的迷你大脑，是“活”着的计算机。
它把人类神经元直接集成到硅芯片上，不需要显卡、处理器、内存条，也不需要大量的电来驱动，30w 功耗，和一个白炽灯泡差不多；
它是一个活着的生命体，需要吃饭，需要呼吸，需要调节体温；
它有着比硅基 AI 更高的学习效率，在一些特定任务中，它的表现甚至优于当前最先进的 AI 模型。
听起来很魔幻对不对？
更魔幻的是，它已经过了工程测试阶段，3 个月后就会开始发售。
未来以来
澳大利亚科技公司Cortical Labs正式发布了全球首台商用可编程生物计算机CL1！
这一划时代的设备将人类神经元与硅基芯片深度融合，以“合成生物智能（SBI）”技术重新定义了计算的边界——它不仅具备类脑的自主学习能力，更以超低能耗、超高效率颠覆了传统AI的范式。
CL1的核心是一套“生物-硅基共生系统”。
科学家从人体血液中提取细胞，通过非侵入性技术转化为诱导多能干细胞（iPSC），再分化为约80万个功能性神经元。
这些神经元被精准培养在硅芯片表面的微电极阵列（MEA）上，形成动态神经网络。
芯片与神经元之间通过电脉冲实现双向实时交互——芯片发送编码后的电信号作为“问题”，神经元通过突触连接重组生成“答案”，再以电信号形式反馈给芯片，形成闭环学习系统。
除计算机本体外，还附带一个生命维持系统，全自动料理神经元的吃喝拉撒，让你不需要像养宠物一样去照顾它。
Cortical Labs还给CL1开发了一个专属的操作系统，叫biOS。
有了这个系统，我们就能像操作普通电脑一样，给CL1下达指令了。
而且，他们还提供了Python API接口，也就是说，咱们这些程序员可以直接用Python代码来给神经元网络“布置任务”！
性能碾压：5分钟学会打游戏，能耗仅为GPU的千分之一
在经典游戏《Pong》测试中，CL1仅用5分钟便掌握操作技巧，而传统AI模型需90分钟训练，连击成功率还高出30%。
这得益于生物神经元的先天优势：它们能实时重组突触连接，像人脑一样通过“试错”快速适应环境。
更颠覆性的是其能耗效率——单个CL1单元功耗仅30瓦，30台集群总功耗850-1000瓦，相当于一台家用微波炉。
伦理争议：我们是否在创造硅基生命？
尽管CorticalLab的技术取得了显著进展，但同时也面临一些伦理和挑战。
例如，当脑细胞学会打游戏时，科学家们也在思考这些细胞是否有痛觉、是否会厌倦工作等问题。
尽管当前技术离意识还很远，但这些问题的探讨对于未来的生物智能计算发展至关重要。
说到用人脑细胞来做计算机，你脑海里可能会出现这个疑问：这玩意儿安全吗？
会不会产生意识，然后像科幻电影里那样，反过来控制人类？
对此，CL1采用了一种神经元活性监测机制，可以随时监控神经元的状态，避免它们产生意识。
焦虑的本质：信息无用感
不知道有没有人和我有同样的想法，直观感受除了震撼以外，还有一点点恐慌。
春节刚过去一个多月，deepseek、manus 等国产 AI 在 25 年初不断的破圈，进入大家的生活；
所有人都在紧锣密鼓的规划怎样学习了解 AI ，让自己跟上时代；
然后现在到了 3 月，突然冒出来一个 BI，跟你说它 6 月就能完成商品化落地，AI 已经是上世代产品了。
2016 年是普通人的人工智能元年，这一年 3 月谷歌 alpha go 战胜人类顶尖围棋手，人工智能才开始大规模进入普通民众的视野。
到现在已经过去整整 9 年，大部分人到了 21、22 年才开始正式用上 ai，那时候的油管，几乎所有人都开始谈论“training your robot”。
所以，AI 时代实际上已经给足了普通人面对新事物的反应时间。
但大家还是会焦虑，总感觉自己还是慢了半拍。
我们已经迈入了一个新工具会不断快速落地的时代，慢半拍和焦虑，以后会是常态。
很多人以为，信息焦虑，是知道得太少，但恰好相反，信息焦虑，其实是知道得太多，但，用不上。
一是我们不是这个行业的从业者，赶不上风口；
二是我们也不具备过硬的资产配置能力，能笃定去追风口的股票。
那么结果是什么？
结果就是，这条信息只是在你的大脑中建立了一个锚点，去了解，能理解。
这其实就已经足够。
庄子说，夏虫不可语冰，人的认知局限就是会被时空限制住：
人没有那么多精力去学习了解世界上的所有事物，只活一个夏天的虫子，自然不可能知道冬天的雪花是什么样。
所以，在时间精力都有限的大前提下，应对未来的最好方式就是：
你不需要了解茫茫多的新技术新工具，只需要找到最能帮自己提效的那一个，再用它来深耕自己的壁垒。
适合自己的才是最好的
什么样的工具是适合自己的工具？
可以参考以下判断标准：
能解决实际问题的，能快速上手的，能长期提升的，就是好工具。
我们不必考虑它的先进程度和迭代潜力，放在第一位的一定是，能不能解决问题。
打个比方，Claude 是公认的优秀推理大模型，但想在国内使用非常麻烦；
deepseek 几乎没有门槛限制，收个验证码即可上手使用。
两个 ai 可能在某些跑分测试上存在差异，但其实都是通过对话在做信息交换，帮你解决问题。
选哪一个？
当然是选能尽快开始使用的那一个。
为什么？
因为使用工具提效，最理想的状态是把它内化为你的生物本能。
就像专业的棒球运动员，每一次都能准确的用细小的球棒打中高速飞来的球；
球棒已经延伸为运动员身体的一部分，让他做到普通人看来很难做到的精确击球。
这是现象学中提到”具身认知”理论，当工具和人的相性达到融为一体的时候，效率最大化。
这个过程非常漫长，且需要投入大量精力去刻意培养。
但收益也很大：
- 它尽可能地为你的本职工作提效，让你的时间投资到对个人价值最高的事上；
- 工具设计的底层逻辑都是趋同的，未来不断迭代的新工具，你上手也不会那么吃力。
最关键的是，它能赋予你对新事物延迟响应的底气：
让你不必为不断迭代涌现的新工具感到焦虑，像无头苍蝇一样去追逐每一个科技热点，可以安心在自己的一亩三分地上慢半拍；
或许，刻意的”慢半拍“，才是对抗认知熵增的最佳策略。
科技变革只会越来越快，但你的节奏，只能你自己掌控；
选定一个方向，深耕下去，才能在未来保住竞争力，而不再成为焦虑的旁观者。
