Национальный университет Сингапура (NUS Medicine), оператор цифровой инфраструктуры DayOne и австралийский биотех-стартап Cortical Labs представили прототип первого в мире биологического дата‑центра, в котором вычисления выполняют не кремниевые чипы, а живые человеческие нейроны. 6 августа 2026 года на закрытой презентации в Институте наук о жизни NUS более 80 гостей из бизнеса, науки и индустрии увидели работающую систему из 20 биокомпьютеров CL1 в одной серверной стойке. Это первая в мире независимо управляемая биологически интегрированная серверная стойка — и первый подобный объект за пределами Австралии.

Как работает «живой» сервер

В основе системы — 20 модулей CL1. Каждый такой модуль содержит как минимум 200 тысяч лабораторно выращенных нейронов (по некоторым оценкам, до 800 тысяч на блок), размещённых на кремниевом чипе с микроэлектродной матрицей. Всего в стойке насчитывается около 16 миллионов живых клеток.

Нейроны получают из стволовых клеток, которые, в свою очередь, перепрограммируют из обычных клеток крови. Они обмениваются электрическими сигналами с компьютером: активность нейросети преобразуется в вычислительную мощность. Клетки учатся, адаптируются и могут выполнять определённые вычислительные задачи, потребляя при этом в разы меньше энергии, чем традиционные процессоры.

«Кормление» и жизнеобеспечение

В отличие от кремниевых серверов, биологический дата‑центр нуждается в регулярном «питании». Каждые три дня лаборанты подают нейронам смесь сахара, микроэлементов и буферных растворов для поддержания pH. Газовая система закачивает углекислый газ, кислород и азот, обеспечивая специализированную систему жизнеобеспечения.

При таком уходе нейроны остаются жизнеспособными до шести месяцев — срок обслуживания, которого не требует ни один кремниевый сервер. В перспективе в Сингапуре планируют разместить до 1000 модулей CL1 после получения регуляторных разрешений и подтверждения энергоэффективности и безопасности.

Преимущество: энергопотребление

Один модуль CL1, включая системы жизнеобеспечения, потребляет около 30–40 ватт. Для сравнения: один графический процессор Nvidia H100 может потреблять до 700 ватт при высокой нагрузке. Однако оценки разнятся: по собственным данным Cortical Labs, один CL1 потребляет от 850 до 1000 ватт, что делает стойку из 20 блоков устройством мощностью до 20 киловатт — вполне сопоставимо с обычной серверной стойкой. Вся экономия пока достигается за счёт самих нейронов, а не «коробки» вокруг них.

Сингапур — одна из стран, где проблемы с энергоснабжением и экологические ограничения особенно остры. Именно здесь биовычисления рассматривают как практичную альтернативу, позволяющую наращивать мощности ИИ при значительно меньшей ресурсоёмкости.

Доступность и коммерческое применение

Аренда одного модуля CL1 для коммерческих клиентов стоит **$2200 в месяц** — примерно вдвое дешевле аренды высокопроизводительного AI-чипа в крупных облачных платформах (около $4300). Разработчики подчёркивают, что биовычисления не пытаются заменить кремний в быстрых, точных и повторяемых операциях, необходимых для больших языковых моделей. Их преимущество — в задачах, где данных мало и условия постоянно меняются: обучение человекоподобных роботов, биомедицинское моделирование, поиск лекарств, кибербезопасность и обнаружение мошенничества. Основатель Cortical Labs Хон Венг Чон пояснил: в реальном мире недостаточно данных, чтобы обучить роботов всему на традиционных серверах, а биологическая система может учиться на ограниченных примерах, как человек.

Ограничения и вызовы

Пока биокомпьютеры заметно уступают традиционным процессорам по производительности. Им требуется постоянный уход и замена нейронов каждые полгода. Нет опубликованных данных о реальной эффективности в пересчёте на ватт на полезную задачу. Однако сам факт появления первой коммерческой биологической серверной стойки знаменует «подлинный сдвиг» в вычислительной парадигме. Как отметил профессор нейробиологии NUS Рики Патани: «Выращивая живые нейроны человека из стволовых клеток и объединяя их со строгой инженерией, мы создаём не просто более эффективную альтернативу кремнию — мы создаём платформу, которая помогает нам понять природу обучения и адаптации».