大算力之路，生命不选GPU

AGI我信，但大算力之路，生命肯定不选GPU。比特依然跑在原子上，这话没错，但原子是组成神经元效率高还是组成GPU效率高呢？当年AlphaGo、AlphaZero对战之时，我就说这是胜之不武。人类的大脑可测量的功率就是15 - 20瓦，但是你面对的却是一台能耗千倍万倍的超算中心。而如今的人工智能超级计算中心的背后，恨不得都得干个核电站了。这种高能耗拉起来的算力，真的是我们通往AGI的唯一道路吗？

你可能想过人体的机制究竟有多复杂。要知道从纳米级别的分子机器到米级别的身体，在空间上我们跨越了九个数量级，即11倍的差别。在时间上，从纳秒级别的分子马达或者线粒体能量链的反应到我们的百岁人生，更是跨越了18个数量级，达到了百亿亿的差别。在这样大的时空尺度下，生命穷尽手段，通过每一步的理化极限，在一个巨大的尺度上实现了时空耦合，从无机中诞生有机，进而涌现智能，在原子、基因、文化上建立起看起来不可思议却又丝丝入扣的奇妙联系。

我们始终都要回答一个问题，生命是如何以超高效率、超低能耗来实现物质合成、能量转化和信息传递的？这个高效设计的技术就是通过一台“计算机”（打引号的），我们可以把一个活细胞看成一台可以对内外所有信息来进行处理的模拟计算机。相比于GPU，比如说现在最先进的GPU布莱克维尔的B00拥有两千零八十亿个晶体管，数量很大，但一个细胞内所用的分子数量是远远高于此。即使是最复杂的城市也无法和一个细胞内的交通系统相比。人类今天的城市不过就是整体二维、局部三维的一个摊大饼，而细胞内的骨架结构早就是成百上千层的。它的微管微丝这样的布置，如果你仔细看，会叹为观止。这是经过了38亿年的自然选择，细胞内的很多设计都趋于极致，比如说基因编码的最优化、三连密码子的简并性、蛋白质结构的稳定性以及可以随时因需而变的生物酶系统，还有线粒体（我说的是纳米发电厂）设计的这种优越性。

我们在初中生物课就知道线粒体，也知道线粒体上布满了ATP合成酶。你有没有想过这个小小的酶分子有一个由几十个蛋白质所组成的纳米涡轮，它的速度可以达到一分钟九千转，每一圈（三百六十度）会形成三个ATP分子，没错，就是转一百二十度就生成一个。更有意思的是，科学家经过测量计算，它转一百二十度的做功大概是九十个平行大米，而合成的ATP则可以释放八十匹牛纳米的能量，这个转化效率八十除以九十接近了百分之九十，这在人类工业上是几乎无法做到的，比如说电动车的能量转化效率全算下来也就是不到百分之十四。

再举个例子，比如说氧气供应。我们知道人类是通过红细胞运输氧气，既然它就是负责运输氧气的，就不要带“计算机”了，所以成熟的红细胞是没有细胞核，也就是没有基因组的。红细胞是双凹圆盘型而不是球形，目的就是可以把它的表面积显著增加，从而允许最快的体积交换。而表面之余体积之比越大，细胞的变形能力就越强，就越能够穿越最小的微血管。在此基础上，它还装载了达到数量极限的血红蛋白，从而携带最多可能的氧气。

细胞是怎样通过对内外环境的感知，在有限的时空内按照基因设定的各种可能程序启动辐射的分化，完成一次次的发育和繁衍？人类用烹饪外化消化，用输血外化记忆，用IT外化智能。但今天全球接近八十亿的人类，我们的社会已经乱了。但是一个标准的成年人却有接近三十七万亿个细胞，这些天文数字的细胞又是如何以不可思议的方式彼此配合工作的呢？

所以我经常说，与其人类自然，何不道法自然。过去从未死去，甚至从未过去。通往大算力的之路绝不只是冯诺伊曼（也就是CPU、GPU）这一条路径，太不景气了，一定还有内脑计算、DA计算这样更加高效有趣的全新路径等待着我们去突破。

来源（尹烨的作品）https://v.douyin.com/ifcURPkw