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然而，技术挑战依然存在。神经形态计算发展的主要障碍之一在于软件的开发，以适应这些独特硬件的运行需求。尽管硬件已逐渐成熟，但如何以全新的编程方式激活其潜力，仍是亟待解决的问题。此外，成本也是一大挑战。无论是硅基还是其他材料，制造全新的神经形态芯片都需要高昂的成本投入。

今年4月，英特尔宣布打造出全球最大的神经拟态系统Hala Point，旨在支持未来类脑AI研究。该系统就是基于Loihi 2处理器构建的，拥有多达11.5亿个神经元和1280亿个突触，速度最高可达人脑的200倍。英特尔称，Hala Point的神经元容量大致相当于猫头鹰的大脑，是迄今为止世界上最大的神经形态计算机。

人脑以极低的能耗运行，却能完成复杂多样的任务。据美国今日物理网站报道，人脑运行的功率约为12—20瓦，占人体代谢率的20%；相比之下，有些台式电脑的功率约为175瓦，英伟达H100等尖端AI加速器的功率更是高达300—700瓦。

此外，现代计算机是数字化的，使用1或0来表示数据；而大脑中的电信号并不简单地由0和1组成，神经形态计算机也能模拟大脑这一点。

一些公司给出了肯定的答案。他们正在利用神经神态计算技术，制造像大脑一样思考的计算机，即“类脑计算机”。这种创新技术旨在模仿人类大脑处理信息的方式，或许会在人工智能(AI)、机器人等多个领域掀起一场革命。

企鹅足球直播在线观看现代计算机对电力的需求正在以惊人速度增长，许多科技公司正努力开发更节能的硬件。但是，人们能否构建一种全新架构的计算机，从而在节能方面实现质的飞跃？

神经形态计算机在设计上的一些基本特性，使其与传统计算机区别开来。首先，神经形态计算机没有单独的内存和处理单元，这些任务可以在芯片上每个神经元的位置一起执行，所以不需要在内存和处理器之间传输数据，减少了能源消耗并加快了处理速度。

除了英特尔，IBM公司也在去年推出了其最新的类脑芯片原型“北极”(NorthPole)。这款芯片是之前“真北”(TrueNorth)芯片的升级版，测试显示，它比市场上的其他芯片更节能、更节省空间、速度更快。目前，研究团队正致力于将这些芯片组合成更大规模的系统。

据英国广播公司报道，神经形态计算机的未来商业应用主要分为两大领域：一是为AI应用程序提供更节能、更高性能的平台，包括图像和视频分析、语音识别以及为ChatGPT等聊天机器人提供动力的大型语言模型；二是“边缘计算”，即在联网设备上实时处理数据，自动驾驶汽车、机器人、手机、可穿戴技术等都可通过“边缘计算”应用极大提高效率。

此外，规模较小的神经形态公司，如澳大利亚AI芯片制造商BrainChip、中国AI芯片初创公司SynSense以及荷兰神经形态处理器公司Innatera也在这一领域积极投入研发。

在硬件方面，科学家正在开发特定的神经形态芯片。例如，英特尔公司2021年发布的原型神经形态芯片Loihi 2。这款芯片面积为31mm2，其处理器最多可封装100万个人工神经元。

今年5月，德国科技公司SpiNNcloud Systems宣布，他们正在开发一款名为SpiNNaker2的神经形态超级计算机，能模拟至少100亿个神经元，并计划将其商业化。这款基于人脑原理的混合AI高效能电脑系统，无疑为神经形态计算领域注入了新活力。

其次，在传统计算中，系统的每个部分始终处于开启状态，并可以与任何其他部分进行通信；而神经形态系统中模拟的神经元和突触只有在需要时才被激活，从而节省了能源。