Singapurs CL1-Prototyp: Rechnen mit lebenden Nervenzellen

Singapur testet eine ungewöhnliche Alternative zu klassischen Servern: An der National University of Singapore (NUS) ist ein Prototyp mit 20 biologischen Recheneinheiten in Betrieb gegangen. DayOne Data Centers, Cortical Labs und die Yong Loo Lin School of Medicine der NUS bezeichnen ihn als weltweit erstes unabhängig betriebenes, biologisch integriertes Server-Rack.

Die Bezeichnung ist allerdings mit einer wichtigen Einschränkung zu verstehen: Das Rechenzentrum besteht nicht vollständig aus biologischem Material. Es handelt sich um eine experimentelle Hybridplattform, die lebende neuronale Netzwerke mit konventioneller Siliziumelektronik verbindet. Untersucht werden soll, ob solche Systeme bei bestimmten Aufgaben anpassungsfähiger und energieärmer arbeiten können als herkömmliche KI-Hardware.

So funktioniert das CL1-System

Jede Cortical-Labs-CL1-Einheit enthält eine kultivierte Ansammlung menschlicher Nervenzellen auf einem mit Elektroden ausgestatteten Siliziumchip. Nach Berichten über die Installation in Singapur umfasst jede Einheit mindestens 200.000 im Labor gezüchtete Neuronen.

Die Zellen bilden den biologisch anpassungsfähigen Teil des Systems. Siliziumtechnik übernimmt die Verbindung zur Software, die Steuerung und die Aufzeichnung. So entsteht ein geschlossener Regelkreis:

1. Software übersetzt Informationen in elektrische Signale.
2. Ein Mikroelektroden-Array leitet diese Reize an die Zellkultur weiter.
3. Die Neuronen reagieren mit charakteristischen Mustern elektrischer Aktivität.
4. Das Array zeichnet diese Aktivität auf und übermittelt sie als Ausgabe zurück an die Software.

Damit wird nicht lediglich ein klassischer Algorithmus auf einem digitalen Prozessor ausgeführt. Forschende können die Aktivität eines lebenden neuronalen Netzwerks in Echtzeit beobachten und für Rechenaufgaben nutzen. Treffender ist daher die Bezeichnung „biologisch-elektronischer Hybridcomputer“ als das häufig bemühte Bild vom „Gehirn in der Box“.

Nach Angaben von Cortical Labs sind Aufzeichnung, Anwendungs- beziehungsweise Rechenausführung und Lebenserhaltung direkt in die CL1 integriert. Für diese Funktionen sei keine externe Rechenhardware erforderlich. Eine kontrollierte Umgebung soll die neuronalen Kulturen bis zu sechs Monate lebensfähig halten.

Warum lebende Neuronen interessant sind

Neuronale Netzwerke können ihre Aktivität durch Erfahrung und Rückkopplung verändern. Diese sogenannte neuronale Plastizität ist der Kern des Interesses an biologischem Rechnen: Bei bestimmten Aufgaben könnten lebende Netzwerke neue Eingaben verarbeiten und sich anpassen, ohne dass dafür dieselbe Datenmenge und das klassische, rechenintensive Nachtraining digitaler Systeme nötig sind.

Das bedeutet jedoch weder, dass die CL1 allgemein intelligent ist, noch dass sie ein Bewusstsein besitzt. Das System zeigt eine technische Schnittstelle zwischen lebenden Nervenzellen und Software. Belege für menschenähnliches Verständnis, Empfindungsfähigkeit oder eine breit einsetzbare Intelligenz liefert es nicht.

Von DishBrain zu einem betriebsfähigen System

Die CL1 baut auf dem 2022 vorgestellten DishBrain-Experiment von Cortical Labs auf. Damals züchteten Forschende menschliche, aus Stammzellen gewonnene Neuronen und Nervenzellen von Nagetieren auf hochdichten Mikroelektroden-Arrays. Die Kulturen wurden mit einer vereinfachten Version des Videospiels Pong verbunden: Elektrische Signale vermittelten Informationen über die Spielsituation, während Rückmeldungen die Aktivität der Zellen beeinflussten. Die Studie berichtete von einer scheinbaren Lernleistung während des Spiels in Echtzeit.

DishBrain war noch ein Laboraufbau. CL1 verpackt dasselbe Grundprinzip in eine umfassendere, aus der Ferne bedienbare Einheit mit integrierter Lebenserhaltung und Softwarewerkzeugen. Der entscheidende Schritt liegt damit im Übergang von der Versuchsanordnung in der Petrischale zu einem kommerziell angebotenen Rechensystem. Ob daraus ein praktischer Vorteil entsteht, ist allerdings noch Gegenstand der Forschung.

Energieverbrauch: Potenzial, aber kein Beweis

Cortical Labs gibt für eine CL1 einen Verbrauch von ungefähr 30 Watt an. Für ein Rack mit 30 Einheiten wurden rund 850 bis 1.000 Watt genannt.

Das macht die Technologie angesichts des wachsenden Strom- und Kühlbedarfs von KI-Rechenzentren interessant. Ein niedriger Anschlusswert allein beweist jedoch noch keine höhere Effizienz. Für einen fairen Vergleich müssten dieselbe Aufgabe, dieselbe Ergebnisqualität, der Durchsatz, der Softwareaufwand und die jeweiligen Betriebsbedingungen berücksichtigt werden.

Die vorliegenden Berichte enthalten keinen öffentlich zugänglichen, unabhängigen Test, der die CL1 bei einer identischen Aufgabe gegenüber modernen GPUs oder anderen Rechenzentrums-Beschleunigern vorn sieht. Die behauptete Energieersparnis ist daher zunächst eine zu überprüfende These – kein Beleg dafür, dass biologische Computer konventionelle KI-Infrastruktur ersetzen können.

Der entscheidende Nachteil: Die Hardware lebt

Die biologische Komponente ist zugleich die größte betriebliche Einschränkung. Die neuronalen Kulturen sollen bis zu sechs Monate lebensfähig bleiben. Klassische Siliziumserver werden dagegen üblicherweise über deutlich längere Hardware-Lebenszyklen eingesetzt.

Eine biologische Installation braucht deshalb Kulturpflege, kontrollierte Umgebungsbedingungen und Verfahren zum Austausch der Zellkulturen. Die CL1 ist kein wartungsfreier Chip, der über Jahre eingebaut bleiben und unbeaufsichtigt laufen kann. Für einen größeren Einsatz müsste zunächst nachgewiesen werden, dass die mögliche Anpassungsfähigkeit und der geringere Stromverbrauch den zusätzlichen biologischen und organisatorischen Aufwand rechtfertigen.

Was die CL1 zum Marktstart kostete

Für den Marktstart im Jahr 2025 wurden folgende Preise berichtet:

• Einzelne CL1-Einheit: etwa 35.000 US-Dollar
• Kauf eines Racks mit 30 Einheiten: etwa 20.000 US-Dollar pro Einheit
• „Wetware-as-a-Service“: etwa 300 US-Dollar pro Einheit und Woche für den Fernzugriff auf unternehmenseigene Zellkulturen

Dabei handelt es sich um Preise aus der Startphase. Sie sollten nicht automatisch als aktuelle Vertragskonditionen verstanden werden. Das Cloud-Modell ist vor allem deshalb relevant, weil Forschende damit auf lebende neuronale Kulturen zugreifen können, ohne die biologische Hardware selbst betreiben zu müssen.

Sind bis zu 1.000 Einheiten in Singapur möglich?

Das 20-Einheiten-Rack an der NUS ist zunächst eine Validierungsstufe. Berichten zufolge könnte eine künftige Anlage in Singapur bis zu 1.000 CL1-Einheiten aufnehmen. Voraussetzung wären jedoch behördliche Genehmigungen sowie Tests zu Energieeffizienz und Sicherheit.

DayOne und Cortical Labs wollen vor einem größeren Ausbau zunächst die Standortplanung und den Betrieb festlegen. Dazu gehören Leistungs- und Effizienzvergleiche, Governance, Biosicherheit und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben.

Die Zahl von 1.000 Einheiten beschreibt somit eine mögliche spätere Kapazität und keine bereits beauftragte Infrastruktur. Der Prototyp muss erst zeigen, wie zuverlässig die Kulturen unter realistischen Arbeitslasten erhalten werden können, wie sich die Systeme in den Betrieb eines Rechenzentrums integrieren lassen und welche Regeln für den Umgang mit biologischem Material gelten.

Die verfügbaren Quellen belegen außerdem keinen festen Termin, zu dem eine solche Anlage in Betrieb gehen wird. Ein möglicher Meilenstein für ein größeres Data-Center-Projekt darf daher nicht als Garantie für eine gleichzeitige biologische Erweiterung verstanden werden.

Mögliche Anwendungen – und offene Fragen

Die beteiligten Unternehmen und die begleitende Berichterstattung nennen mehrere mögliche Einsatzfelder:

• Adaptive KI: Systeme, die auf wechselnde Eingaben reagieren und möglicherweise mit weniger Trainingsdaten auskommen.
• Arzneimittelforschung und neurologische Forschung: neuronale Zellkulturen als experimentelle Modelle.
• Robotik: Forschung an adaptiver Steuerung und Maschinenverhalten.
• Cybersicherheit: Untersuchung von Systemen, die auf veränderliche oder auffällige Muster reagieren.
• Neurowissenschaften: Experimente zu Lernen, Plastizität und biologischer Anpassung.

Noch handelt es sich um mögliche Forschungs- und Geschäftsanwendungen, nicht um nachgewiesene Leistungsvorteile. Die vorliegenden Belege zeigen nicht, dass CL1 digitale Systeme in allgemeiner KI, Robotik, Arzneimittelforschung oder Cybersicherheit übertrifft.

Warum das Projekt für Singapurs Rechenzentrumsstrategie wichtig ist

Singapur erprobt die CL1 vor dem Hintergrund strengerer Anforderungen an Effizienz und Nachhaltigkeit von Rechenzentren. Das Projekt passt zur Ausrichtung der Green Data Center Roadmap des Landes, die den Ausbau digitaler Infrastruktur mit Energie- und Umweltauflagen verbinden soll.

Der unmittelbare Wert des Projekts ist deshalb vor allem explorativ. Der Prototyp gibt Forschenden, Rechenzentrumsbetreibern und Regulierungsbehörden die Möglichkeit zu prüfen, ob Wetware-Computing bei eng umrissenen Aufgaben eine Ergänzung zu klassischen Siliziumsystemen sein kann. Das Ende der GPU-Rechenzentren bedeutet er nicht. Er ist vielmehr ein früher Test dafür, ob lebende neuronale Netzwerke eines Tages Teil eines vielfältigeren und energieeffizienteren Computermixes werden könnten.