Cortical Labs строит дата-центры на основе живых нейронов человеческого мозга
Австралийский стартап Cortical Labs начал возведение двух дата-центров, использующих выращенные в лаборатории нейроны в качестве вычислительных элементов. Один объект расположен в Мельбурне, второй — в Сингапуре.
Гибридные вычисления: нейроны вместо транзисторов
Австралийская компания Cortical Labs запустила строительство двух дата-центров, вычислительной основой которых служат живые клетки человеческого мозга. Информацию об этом опубликовало издание Bloomberg.
В основе технологии лежат нейроны, полученные из стволовых клеток в лабораторных условиях. Эти нейроны помещаются на специализированные кремниевые чипы, которые генерируют электрические импульсы в биологической ткани и регистрируют обратный сигнал. Специальное программное обеспечение обрабатывает клеточную активность, превращая её в вычислительные результаты. По сути, речь идёт о гибридной архитектуре, где живая ткань берёт на себя функции процессора.

Почему это важно
На фоне стремительного роста индустрии искусственного интеллекта потребности в вычислительных мощностях растут экспоненциально. Аналитики уже называют энергию самым ценным ресурсом в мире. Традиционные дата-центры для ИИ потребляют колоссальные объёмы электричества, и отрасль активно ищет менее энергозатратные подходы к обработке данных.
Проект Cortical Labs предлагает принципиально иной путь — биологические вычисления с минимальным энергопотреблением. Если технология окажется масштабируемой, она может кардинально изменить подход к проектированию серверной инфраструктуры будущего.
Энергопотребление ниже, чем у калькулятора
Ключевым преимуществом биологического подхода разработчики считают крайне низкий расход энергии. Нейроны расходуют несопоставимо меньше электричества по сравнению с классическими ИИ-процессорами. Основатель и генеральный директор Cortical Labs Хон Венг Чонг заявил, что каждый модуль CL1 потребляет меньше ресурсов, чем обычный карманный калькулятор.
Два дата-центра: Мельбурн и Сингапур
Первый дата-центр уже создан на площадке в Мельбурне. Второй объект возводится в Сингапуре при участии партнёра — компании DayOne Data Centers.
По словам Чонга, мельбурнская площадка вместит 120 модулей CL1. В сингапурском центре масштаб планируют увеличить многократно — до 1000 единиц. Компания рассчитывает предложить рынку альтернативу привычным серверным стойкам, хотя до полноценной замены традиционного оборудования, по оценке самих разработчиков, могут пройти десятилетия.
От Pong до Doom: путь развития технологии
Несмотря на скромные текущие показатели производительности, система Cortical Labs демонстрирует устойчивый прогресс. Одним из первых заметных результатов стало обучение лабораторных нейронов игре в классическую Pong. В феврале 2026 года биологическая система смогла взаимодействовать с легендарным шутером Doom.
Cortical Labs — не единственная компания, работающая в данном направлении. В августе 2024 года швейцарская FinalSpark представила компьютерную архитектуру на основе органоидов человеческого мозга и начала сдавать вычислительные мощности в аренду исследователям за $500 в месяц. Китайские учёные также разработали робота с искусственным мозгом, выращенным в лаборатории и способным обучаться выполнению задач.
Часто задаваемые вопросы
Что такое Cortical Labs и чем занимается компания?
Cortical Labs — австралийский стартап, разрабатывающий гибридную вычислительную систему на основе живых нейронов человеческого мозга. Компания размещает выращенные из стволовых клеток нейроны на кремниевых чипах и использует их клеточную активность для вычислений.
Сколько модулей CL1 будет в дата-центрах Cortical Labs?
В дата-центре в Мельбурне планируется разместить 120 модулей CL1. В сингапурском центре, который строится совместно с DayOne Data Centers, количество модулей планируют довести до 1000 единиц.
Сколько энергии потребляет модуль CL1?
По заявлению основателя Cortical Labs Хон Венг Чонга, каждый модуль CL1 потребляет меньше ресурсов, чем карманный калькулятор. Нейроны расходуют минимум электричества по сравнению с традиционными ИИ-процессорами.
Какие задачи уже выполняла биологическая система Cortical Labs?
Одним из первых достижений компании стало обучение лабораторных нейронов игре Pong. В феврале 2026 года система смогла взаимодействовать с шутером Doom.
Есть ли другие компании, создающие компьютеры на основе клеток мозга?
Да, швейцарская компания FinalSpark в августе 2024 года представила архитектуру на основе органоидов мозга и сдаёт мощности в аренду за $500 в месяц. Китайские учёные также разработали робота с выращенным в лаборатории искусственным мозгом.
Читайте также
Биткоин-майнеры распродают криптозапасы ради перехода на ИИ-инфраструктуру
Крупнейшие публичные майнинговые компании массово сокращают биткоин-резервы, направляя средства на строительство дата-центров для искусственного интеллекта. MARA Holdings при этом опровергла слухи о масштабной распродаже своих 53 822 BTC.
ИИ-система Octane Security нашла критическую уязвимость в Ethereum-клиенте Nethermind
ИИ-система Octane Security обнаружила критическую уязвимость в Ethereum-клиенте Nethermind, способную остановить блокпроизводство у 38% валидаторов. Ethereum Foundation выплатил максимальную награду — $50 000.
OpenAI получила $110 млрд в рекордном раунде при оценке $730 млрд
OpenAI закрыла крупнейший в истории стартапов раунд финансирования на $110 млрд. Основными участниками стали SoftBank, Nvidia и Amazon.
Трамп приказал федеральным ведомствам США полностью отказаться от технологий Anthropic
Трамп дал федеральным ведомствам 6 месяцев на отказ от ИИ Anthropic. Что стоит за конфликтом с Claude и какую роль играет xAI Маска?
Alphabet отчиталась о рекордной квартальной выручке $94,7 млрд благодаря буму ИИ
Материнская компания Google превзошла прогнозы аналитиков по выручке и прибыли за первый квартал 2026 года, продемонстрировав мощный рост облачного сегмента и успешную интеграцию ИИ в поисковые сервисы.
DeepSeek представил V4-Pro — открытую модель, превзошедшую Claude Opus 4.6 и GPT-5.4
Китайский стартап DeepSeek выпустил превью линейки V4 с флагманской моделью на 1,6 трлн параметров, которая обошла ведущие закрытые системы в ряде бенчмарков.
