AIを支えるデータセンターに年間2億ドル+を費やしています。ある会社は1,100万ドルを集め、チップ上で人間の脳細胞を育て、細胞は1週間で3Dシューティングゲームを自分で覚えました。 コルティカル・ラボはシリコンチップ上で20万個の人間のニューロンを育て、ドゥームのプレイを教えました。セルはリアルタイムで敵を移動し、ターゲットを出し、武器を撃ちます。彼らの前作『Pong』は古いハードウェアで18ヶ月かかりました。ドゥームは1週間かかりました。バイオテクノロジーの経験が全くない独立開発者がPython APIを使って統合を構築しました。あとはニューロンがやってくれました。 18ヶ月から1週間に圧縮されたことが、この先の展開を物語っています。 「Doomを動かせるか」というファンが欠けているのは、CL1ユニット1台あたり35,000ドルという点です。フル30ユニットのサーバーラックは合計850〜1,000ワットの消費電力です。脳は20ワットで動く。単一のGPUクラスターでLLMを訓練すれば、メガワット単位の電力を消費できます。生物学的計算のエネルギー経済性はシリコンより桁違いに優れており、そのギャップはスケールします。 投資家リストは誰が注目しているかを教えてくれます。ホライゾンズ・ベンチャーズ、ブラックバード、そしてCIAのベンチャー部門であるインQテル。In-Q-Telは科学プロジェクトに資金を提供していません。彼らは情報機関のインフラに資金を提供しています。2025年には115台が出荷を開始しました。 Cortical Labsは現在、Cortical Cloudを通じて「Wetware-as-a-Service」を販売しています。開発者はラボに触れることなく、生体ニューロンにコードを遠隔でデプロイできます。彼らはソフトウェアサブスクリプションレベルのアクセス料金を提示している一方で、ハードウェアは成人の皮膚や血液サンプルから得られた本物の人間の脳細胞で動いています。 Doomのデモはマーケティングです。このプラットフォームプレイは、生物学的ニューロンがAIが最も苦戦する課題、すなわち不確実性下でのリアルタイム適応、最小限のデータから学習、そして総当たり計算なしで曖昧さを処理することにおいて、最終的にシリコンを上回る性能を発揮するという賭けです。 問題は「Doomを動かせるか」ではありませんでした。問題は、他のすべてを動かせるようになったらどうなるかです。