貝佐斯領投 5 億美元！Flourish 要用 50 瓦打造媲美人腦效率的 AI

運行現代 AI 所需的能源消耗規模，已成為業界最令人不安的公開秘密之一。一個 NVIDIA H100 GPU 伺服器機架的功耗可達 80 千瓦。一次大型 AI 訓練所消耗的電力，相當於數千個家庭全年的用電量。在這個背景下，一家名為 Flourish 的新創公司正在走一條截然不同的路——從神經元出發，而非從晶片。

Flourish 在六月初完成一輪 5 億美元融資，估值 25 億美元。據悉，貝佐斯（Jeff Bezos）承諾投入約 1 億美元，佔本輪約五分之一。其他投資方包括 Alphabet 旗下的 GV（前身為 Google Ventures）、Lux Capital，以及專注醫療健康的 Catalio。這是任何沒有商業化產品的 AI 公司迄今所獲得的最大規模融資之一。

使命：追尋大腦的算法

Flourish 的核心論點是：人腦是一個已被解決的高效通用智能存在證明。大腦以約 20 瓦的功率運行——比一顆 LED 燈泡還低——同時執行感知、推理、規劃、記憶整合和創造性合成。大腦的能源效率不僅令人印象深刻，以 Flourish 自己的計算，每單位資訊處理效率約比現代伺服器級 GPU 高出 30 倍。

公司的旗艦技術 Cortex AI 試圖透過一種大多數 AI 公司不做的事情來填補這個差距：研究真實的神經元。Flourish 運營著一個內部神經科學實驗室，利用電子顯微鏡以奈米級解析度繪製生物神經組織的三維結構——這個領域稱為「連結組學」（connectomics）。目標是逆向工程出使生物神經網路如此高效的組織原理，再將這些原理實例化到人工系統中。

這並非第一次有研究者嘗試從生物學學習以建構更好的 AI。數十年來的連結主義 AI 研究從神經科學汲取靈感。但 Flourish 的賭注是：現代連結組學——如今能夠以比五年前詳盡得多的細節繪製數千個神經元和數百萬個突觸連接——將揭示之前世代研究者尚未看到的架構原理。

創辦人

Flourish 由 Thomas Reardon 和 Rob Williams 共同創立，兩人的結合帶來罕見的技術深度與運營實力。

Reardon 以 1990 年代在微軟打造 Internet Explorer 聞名，但他更近期的工作可能更具相關性。他創立了 CTRL-labs，一家花費多年時間以極高精度研究控制手部動作神經信號的腦機介面公司。Meta 於 2019 年以估計 10 億美元收購了 CTRL-labs。Reardon 離開後最終共同創立了 Flourish。

Williams 是前亞馬遜 S-Team 高管——直接向亞馬遜 CEO 匯報並塑造公司策略的小規模高層群體。他的大型組織運營背景，給予 Flourish 在嘗試將技術商業化時，許多純研究實驗室所缺乏的那種可信度。

目標：消費裝置，而非資料中心

Flourish 的野心不是打造更好的 GPU。公司明確瞄準當前 AI 硬體無法觸及的區間：以 20 至 50 瓦運行的模型，適合部署在消費裝置上——筆記型電腦、智慧型手機、穿戴式裝置、邊緣運算硬體——而不需要伺服器機架。

如果 Flourish 能在這個功耗限制內提供具有實質通用能力的模型，其影響遠超節能本身。在本地運行、不向雲端傳送資料的隨時待機 AI 助理，將解決使許多企業和個人對 AI 採用保持謹慎的隱私顧慮。在連線不佳或完全無網路的環境中——偏遠地區、飛機、製造現場——具備 AI 能力的裝置，將開啟雲端依賴型 AI 無法服務的應用類別。

公司還在研究一套 AI 記憶體管理系統，旨在減少達到特定性能水準所需的訓練數據量——在攻擊能源消耗的同時，也攻擊 AI 對數據的巨大胃口。Flourish 預計約五年內取得技術突破，並通過一家未披露的晶片製造商合作夥伴實現近期的消費裝置部署。

貝佐斯為何大手筆押注

貝佐斯近年的投資模式遵循一條清晰的主線：他押注那些他稱之為「禮物」的公司——看似不可能但若成功則具有巨大槓桿效應的技術突破。他支持了 Blue Origin 在太空進入領域的努力，投資核融合新創公司，並投入長壽研究。Flourish 完全符合這個模式：即使在任何給定時間框架內成功的概率不確定，破解高效通用智能的期望值回報也是巨大的。

貝佐斯還透過亞馬遜雲端服務（AWS）對 AI 能耗有著機構層面的視角。AWS 為 AI 推論工作負載運營著全球最大的 GPU 叢集之一。運行這些叢集的能源成本是一個重大且不斷增長的支出項目。任何能降低推論所需運算功率的技術——無論是在裝置層面還是資料中心層面——都對亞馬遜核心雲端業務具有直接財務相關性。

據悉，貝佐斯最初承諾向 Flourish 投入約 5,000 萬美元，後來當其他知名投資者加入本輪時，他幾乎將持股翻倍。這種模式——初始押注，然後在信號確認後加碼——與他過去對深科技投資的做法一致。

懷疑論者的觀點

神經形態和仿腦計算的歷史充滿了產出了有趣科學但未能與傳統深度學習競爭的宏大計畫。英特爾的 Loihi 神經形態晶片已上市多年，商業牽引力有限。IBM 的 TrueNorth 晶片在 2014 年以相當大的聲勢發表，從未實現主流採用。根本的挑戰在於，基於 GPU 的現代深度學習，儘管能源密集，但已被證明具有非凡的靈活性和可改進性。每一代硬體都帶來了效率提升，延後了替代方案變得具有競爭力的那個拐點。

Flourish 的賭注是：連結組學代表著先前世代仿腦 AI 研究者所沒有的、質上不同的新資訊。這可能是真的——或者生物神經組織的組織原理，經過數億年的演化為生物生存服務而非人工智能，可能無法乾淨地轉移到人工系統中。

Flourish 設定的五年突破時間表，以新創公司標準來看偏長，以研究標準來看又偏短。5 億美元資金和兩位出色的共同創辦人是否能在這個窗口內縮短神經科學與實用 AI 系統之間的差距，是一個多年後才會有清晰答案的問題。眼下，Flourish 代表著當前 AI 時代對神經形態計算論點最嚴肅的資本承諾——也是一個清晰的信號，表明至少部分世界上最具眼光的投資者認為，人腦仍有值得學習的東西。