, август 19, 2026

Живые нейроны человека в серверном стеллаже: первый запуск в Сингапуре


Консорциум DayOne, Cortical Labs и NUS Medicine представил 20-модульную систему CL1 — систему, названную консорциумом первым в мире биологически интегрированным серверным стеллажом. Каждый модуль потребляет 30 ватт и работает на живых нейронах человека.

  •   2 мин чтения
Живые нейроны человека в серверном стеллаже: первый запуск в Сингапуре

Содержание

В понедельник, 17 августа 2026 года, в Институте наук о жизни Национального университета Сингапура (NUS) консорциум из трёх организаций — DayOne Data Centers, австралийская Cortical Labs и медицинская школа NUS — представил систему, названную консорциумом первым в мире самостоятельно функционирующим биологически интегрированным серверным стеллажом.

Система состоит из 20 модулей CL1 — коммерческого продукта Cortical Labs, каждый из которых содержит минимум 200 000 живых нейронов человека, выращенных из клеток крови, перепрограммированных в стволовые клетки (iPSC), и подключённых к кремниевой матрице микроэлектродов.

Как это работает

Нейроны получают электрические сигналы через электроды, реагируют на них и адаптируются со временем. Это отличает их от кремниевых чипов, которые выполняют жёстко запрограммированные операции. Встроенная система жизнеобеспечения поддерживает нейроны жизнеспособными до шести месяцев.

Энергопотребление одного модуля CL1 составляет 30 ватт — меньше, чем у портативного калькулятора. Для контекста: один GPU Nvidia H100 SXM может потреблять до 700 ватт, а типичный сервер с восемью такими чипами — до 10 200 ватт включая вспомогательное оборудование.

От лаборатории к инфраструктуре

Путь Cortical Labs к этому моменту занял семь лет. В 2022 году компания (тогда ещё под названием DishBrain) продемонстрировала, что нейронные культуры могут научиться играть в Pong — это была первая публикация в журнале Neuron. В марте 2025 года был выпущен первый коммерческий продукт CL1 по цене $35 000 за единицу, а также облачная модель Wetware-as-a-Service за $2 200 в месяц.

Система в Сингапуре фактически начала работу 16 июля 2026 года; презентация для прессы и партнёров состоялась 17 августа. Это первый случай, который консорциум называет развёртыванием биологических вычислений в формате серверного стеллажа в реальном исследовательском центре. Стеллаж физически размещён в NUS; коммерческое развёртывание в дата-центре DayOne — следующий этап.

Для сравнения: аналогичная установка в Мельбурне уже работает с 120 модулями CL1 и около 20 платящими клиентами — корпоративными исследовательскими подразделениями и университетами, экспериментирующими с робототехникой и геймингом.

Масштабирование и ограничения

Партнёры рассматривают возможность развёртывания до 1 000 устройств в объекте DayOne в Сингапуре — при условии прохождения технической проверки и получения регуляторных разрешений. Первый дата-центр DayOne в Сингапуре, SG1, возведён под крышу в мае 2026 года и должен начать работу в начале 2027 года.

Главное ограничение технологии — срок жизни нейронов: шесть месяцев против лет работы кремниевых чипов. Это делает биологические вычисления комплементом традиционной инфраструктуры для задач, где важна адаптивность при малом объёме данных.

Кто стоит за проектом

Cortical Labs основана в Мельбурне в 2019 году Хон Венг Чоном и Энди Китченом. К настоящему моменту компания привлекла $11 млн инвестиций, включая раунд $10 млн в апреле 2025 года с участием нескольких венчурных фондов, в том числе In-Q-Tel — фонда, связанного с ЦРУ.

Где это применимо

Среди потенциальных областей применения — разработка лекарств, исследование неврологических заболеваний (эпилепсия, деменция), гуманоидная робототехника и кибербезопасность.

«Биологические вычисления дополняют ИИ там, где данных мало, позволяя учиться на значительно меньшем объёме информации и адаптироваться по мере изменения условий», — заявил Хон Венг Чон, основатель и генеральный директор Cortical Labs.

Проект соответствует Дорожной карте Сингапура по экологичным центрам обработки данных, устанавливающей более высокие стандарты энергоэффективности по мере наращивания мощностей для ИИ-нагрузок.

Источники: NUS Medicine, PRNewswire, Straits Times, DataCenterDynamics.