מרכז הנתונים שחי על תאי עצב: כך פועל ה־CL1 של Cortical Labs בסינגפור

כך יחידות ה־CL1 מעבדות מידע

בכל CL1 יש לפחות 200 אלף תאי עצב אנושיים שגודלו במעבדה. התאים מופקים מתאי דם שעברו תכנות מחדש לתאי גזע, ולאחר מכן מגודלים על גבי שבב סיליקון המצויד באלקטרודות.

האלקטרודות יוצרות ממשק דו־כיווני:

1. מחשב רגיל מתרגם מידע לגירוי חשמלי שמוזן לרשת תאי העצב.
2. תאי העצב מגיבים בדפוסי פעילות חשמלית.
3. מערך האלקטרודות מודד את הפעילות ומחזיר אותה לתוכנה כפלט.

לולאת המשוב הזו מאפשרת לרשת החיה לפעול בתוך סביבה מדומה ולהתאים את תגובותיה. כלומר, תאי העצב אינם משמשים רק כרכיב סמלי או קישוט ביולוגי: הם הרכיב האדפטיבי במערכת, בעוד הסיליקון מספק את שכבת הממשק והבקרה.

למה המערכת זקוקה למזון ולגזים?

CL1 אינו שרת סיליקון עצמאי. תאי העצב חייבים להישאר חיים ובתנאים מבוקרים.

אחת לשלושה ימים טכנאים מחליפים תערובת הזנה הכוללת סוכר, מיקרו־נוטריינטים וחומרים המווסתים את רמת ה־pH. מערכת ערבוב גזים מספקת פחמן דו־חמצני, חמצן וחנקן, והמערכת כולה מנהלת את התנאים הנדרשים לתרבית התאים.

לכן מדובר בסוג חדש של תשתית — לא במחשוב ללא תשתית. ייתכן שהמערכת תפחית חלק מצריכת החשמל ומצורכי הקירור, אך במקומם נדרשים חומרי מעבדה מתכלים, תנאים מבוקרים, תחזוקה ביולוגית ומפעילים מיומנים.

לאילו שימושים מחשוב ביולוגי עשוי להתאים?

Cortical Labs טוענת שרשתות עצביות ביולוגיות יכולות ללמוד ממספר קטן יחסית של דוגמאות ולהסתגל ביתר גמישות כאשר הנסיבות משתנות. אם הטענה תאומת באופן עצמאי, הדבר עשוי להיות רלוונטי למשימות שבהן קשה לאסוף מאגרי נתונים גדולים ומתויגים היטב.

השימושים האפשריים שמוזכרים על ידי החברה ושותפיה כוללים:

• רובוטים דמויי אדם: רובוטים שפועלים בבתים, במשרדים ובמרחבים ציבוריים נתקלים במצבים בלתי צפויים שקשה לייצג מראש.
• סייבר: המערכות עשויות להיבחן בזיהוי פעילות חריגה גם כשאין דוגמאות מתויגות לכל סוג אפשרי של מתקפה.
• מחקר חישובי אדפטיבי: חוקרים יכולים לבדוק כיצד רשתות עצביות חיות מגיבות לקלט ולמשוב מבוקרים.
• ניסויים ברובוטיקה ובמשחקים: לפי הדיווחים, במתקן של Cortical Labs במלבורן פועלים לקוחות מתחום המחקר התאגידי והאקדמי שבוחנים שימושים מסוג זה.

עם זאת, מדובר בשימושים מוצעים או ניסיוניים. המידע הזמין אינו מוכיח שמחשבים ביולוגיים כבר השיגו ביצועים טובים יותר ממערכות סיליקון במשימות ייצור של רובוטיקה או סייבר. לשם כך יידרשו מבחני ביצועים עצמאיים, לפי משימה.

צריכת האנרגיה: יתרון אפשרי, אך לא הוכחה מלאה

Cortical Labs אומרת שיחידת CL1, כולל ציוד התמיכה שמחזיק את תאי העצב בחיים, צורכת כ־30 ואט ואינה זקוקה לקירור שרתים מסורתי. לשם השוואה, מעבד Nvidia H100 SXM מדורג לצריכה של עד 700 ואט, ושרת הכולל שמונה מעבדי H100 עשוי לצרוך כ־10,200 ואט עם ציוד התמיכה.

הנתונים האלה מסבירים מדוע הטכנולוגיה מעוררת עניין בסינגפור. מרכזי נתונים היו אחראים ל־7% מצריכת החשמל הלאומית במדינה בשנת 2020, ומגבלות החשמל והמים היו חלק מהדיון המקומי על הרחבת קיבולת מרכזי הנתונים.

אבל הספק נמוך של יחידה אחת אינו זהה לעלות כוללת נמוכה יותר או לטביעת רגל סביבתית קטנה יותר. המידע הציבורי הקיים אינו מספק עדיין חישוב סופי של צריכת המים, ניתוח מחזור חיים או השוואה מלאה בין אותה משימה על CL1 לבין תשתית GPU מקבילה. יש להביא בחשבון גם חומרי הזנה, בקרת גזים, ייצור תאים, ציוד מעבדתי ועבודת תחזוקה אנושית.

מחשבים ביולוגיים לא עומדים להחליף את ה־GPU

התרחיש הסביר ביותר עבור CL1 הוא מחשוב אדפטיבי ייעודי — לא מחשוב־על כללי. מנכ״ל Cortical Labs עצמו הכיר בכך שסיליקון עדיין עדיף במידה ניכרת לחישובים מהירים, מדויקים וחוזרים על עצמם, מהסוג הנדרש למודלי שפה גדולים ולמשימות דומות.

לכן המודל המעשי צפוי להיות משלים:

• מעבדי סיליקון יטפלו בחישובים קונבנציונליים בקצב גבוה;
• רשתות עצביות ביולוגיות ייבחנו במשימות שעשויות להפיק תועלת מהסתגלות ומלמידה ממעט נתונים;
• תוכנה ורכיבים אלקטרוניים יקשרו בין שתי המערכות.

ההבחנה הזו חשובה: הכינוי ״מרכז נתונים ביולוגי״ אינו אומר ששרתי הענן הרגילים עומדים להתחלף בקרוב בארונות מלאים בתאי עצב חיים.

כמה יחידות יהיו, מי משתמש בהן וכמה זה עולה?

הפרויקט בסינגפור מתחיל ב־20 יחידות CL1 לצורכי מחקר ופיתוח משותפים. השותפות משתמשות באב־טיפוס כדי לצבור ניסיון תפעולי ולבחון את תהליכי הייצור והתמיכה שיידרשו לפריסה גדולה יותר.

בכפוף לאימות טכני, לדרישות בטיחות ביולוגית ולאישורים רגולטוריים, DayOne ו־Cortical Labs בוחנות הרחבה הדרגתית שעשויה להגיע לעד 1,000 יחידות במתקן מסחרי בסינגפור.

במתקן של Cortical Labs במלבורן פועלות 120 יחידות CL1, ולפי דיווחים הוא משרת כ־20 לקוחות מחקריים — חברות ואוניברסיטאות. גישה מרחוק ליחידת CL1 אחת דווחה במחיר של 2,200 דולר ארה״ב בחודש, לעומת מחיר שכירות מדווח של 4,300 דולר בחודש למעבד AI מתקדם בשירותי ענן מרכזיים.

חשוב להדגיש: מחיר הגישה מרחוק הוא תשלום של לקוח, לא עלות ההפעלה של המחשב הביולוגי או של המתקן ב־NUS. השותפות לא פרסמו את מלוא עלות התחזוקה של ההתקנה בסינגפור.

המגבלות שעדיין לא נפתרו

למחשוב ביולוגי יש כמה אתגרים משמעותיים:

• תחזוקה: תאי העצב זקוקים להזנה רציפה, לאספקת גזים ולבקרה סביבתית.
• עקביות: מערכות חיות עשויות להיות פחות דטרמיניסטיות וחזרתיות מחומרה דיגיטלית.
• התרחבות: מעבר מארון מחקר של 20 יחידות ל־1,000 יחידות יחייב ייצור תאים עקבי ותפעול אמין בקנה מידה גדול.
• רגולציה ובטיחות ביולוגית: פריסה מסחרית רחבה תלויה באישורים לא פחות משהיא תלויה בביצועים הטכניים.
• מדידה והשוואה: הטענות בנוגע ליעילות הלמידה, לצריכת האנרגיה ולהסתגלות עדיין זקוקות לבדיקות עצמאיות בתנאי אמת.
• חשבונאות סביבתית: צריכת חשמל נמוכה יותר אינה מוכיחה לבדה צריכת מים או טביעת רגל כוללת נמוכה יותר.

המגבלות האלה מסבירות מדוע ההתקנה בסינגפור מוצגת כפרויקט אימות מדורג, ולא כתחליף מוגמר לחוות שרתים קונבנציונלית.

מה המשמעות עבור סינגפור?

המרכז הביולוגי של סינגפור הוא בראש ובראשונה ניסוי אסטרטגי. אם היכולת הנטענת ללמוד ממעט נתונים ולהסתגל לתנאים משתנים תאומת במבחנים עצמאיים, מחשוב מבוסס תאים חיים עשוי להעניק למדינה נישה להוספת יכולות AI מסוימות בלי להגדיל את צורכי הקירור והחשמל באותו יחס כמו תשתית המבוססת על מעבדי GPU.

בשלב זה, המסקנה המצומצמת והמבוססת יותר היא שסינגפור הקימה אב־טיפוס קטן של מחשוב באמצעות תאי עצב חיים, המשלב עיבוד ביולוגי עם מערכות בקרה מסיליקון. החשיבות של הפרויקט היא בבדיקה אם הארכיטקטורה החריגה הזו יכולה להפוך לשימושית, אמינה וניתנת להרחבה מסחרית — לא בהוכחה ששרתים ביולוגיים יכולים להדיח את מרכזי הנתונים המקובלים.