Cortical Labs 開設全球首座「人腦細胞驅動」資料中心：活體神經元取代傳統晶片，顛覆 AI 運算未來

澳洲生物科技新創公司 Cortical Labs 於 2026 年 3 月 10 日正式宣布，在澳洲墨爾本揭幕全球首座生物資料中心，並同步與新加坡合作夥伴 DayOne Data Centers 啟動第二座設施建設。這些資料中心不使用傳統矽晶片，而是以實驗室培養的「活體人類腦細胞」作為運算核心——這是人類首次將「濕件運算（Wetware Computing）」技術部署於商業資料中心環境中。

什麼是 CL1 生物電腦？活體神經元如何在矽晶片上運算

Cortical Labs 的核心產品 CL1 是全球第一台可程式化部署的商業生物電腦，於 2025 年 3 月在巴塞隆納 MWC 大會上正式發表，售價約 35,000 美元。CL1 的運算核心並非邏輯閘或電晶體，而是約 80 萬顆活體人類神經元——這些神經元取自人類血液，透過誘導性多能幹細胞（iPSC）技術轉化而成。
這些神經元被培養在一組平面電極陣列（Planar Electrode Array）上，基本上就是金屬與玻璃的結構介面，包含 59 個電極。矽晶片負責向神經元發送與接收電訊號，而神經元的電生理反應則被 Cortical Labs 的軟體系統「biOS（Biological Intelligence Operating System）」即時解讀為運算輸出。整套 CL1 系統是完全自給自足的生命維持單元，內建過濾、培養液循環、氣體混合與溫控功能，無需外接電腦即可獨立運作，神經元最長可存活達 6 個月。

Cortical Labs 將這項技術定義為「合成生物智慧（Synthetic Biological Intelligence，SBI）」，強調其與傳統 AI 的根本差異：傳統 AI 是透過數位模型模擬大腦運作，而 SBI 則直接以真實的生物神經網路作為運算基礎。

墨爾本與新加坡：兩座生物資料中心的規模與部署計畫

墨爾本：120 台 CL1 打造全球首座生物資料中心

Cortical Labs 在墨爾本的設施是全球首座正式運營的生物資料中心，將配置 120 台 CL1 單元。這座資料中心標誌著「濕件運算」從實驗室階段正式跨入商業化運營。

新加坡：與 DayOne 合作，分階段部署最多 1,000 台

新加坡的資料中心由 Cortical Labs 與新加坡資料中心開發商 DayOne Data Centers 共同打造。初期部署將在新加坡國立大學楊潞齡醫學院（NUS Yong Loo Lin School of Medicine）設置一個包含 20 台 Cortical Cloud 單元的機架，由 NUS 醫學院負責培養生物神經元。後續計畫在取得監管批准與技術驗證後，分階段擴展至 DayOne 的商業資料中心，最終部署量可達 1,000 台生物運算單元。
DayOne 執行長 Jamie Khoo 表示：「新加坡正在提高永續資料中心發展的標準，市場正以新方法回應——不只是建更大的設施。與 Cortical Labs 合作讓我們能探索一種全新的運算範式，與新加坡及區域的永續發展目標保持一致。」

能源效率：每台 CL1 耗電量比手持計算機還低

在 AI 驅動全球資料中心用電需求激增的當下，生物運算的最大賣點正是其極低的能源消耗。根據國際能源署（IEA）資料，全球資料中心在 2024 年的用電量已達約 415 TWh，佔全球總用電量約 1.5%。美國資料中心用電量更佔全國的 4.4%，預計到 2028 年可能飆升至 12%。AI 推論與訓練所需的 GPU 伺服器，每瓦能耗是傳統伺服器的 2 至 4 倍。

相較之下，Cortical Labs 創辦人暨執行長莊漢榮（Hon Weng Chong）在接受 Bloomberg 採訪時表示，每台 CL1 單元的耗電量甚至低於一台手持計算機。一整組 CL1 機架（約 30 台）的總功耗僅約 850 至 1,000 瓦——這數字甚至不及一台高階遊戲桌機的功耗。

從 Pong 到 Doom：活體神經元的學習能力實證

Cortical Labs 的技術突破並非一蹴而就。2022 年，該公司的 DishBrain 研究平台首次登上國際舞台——約 80 萬顆人類與小鼠神經元被培養在高密度微電極陣列上，成功學會了經典遊戲《Pong》。這項研究成果發表於頂級期刊《Neuron》，論文標題為〈In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world〉。
研究團隊運用卡爾·弗里斯頓（Karl Friston）的「自由能原理（Free Energy Principle）」作為反饋機制：當神經元「接不到球」時，系統會發送隨機電刺激；反之，正確操控則給予可預測的回饋。神經元在 5 分鐘內就展現出可測量的遊戲表現提升。

2026 年 2 月，Cortical Labs 更進一步展示其 CL1 系統操控經典第一人稱射擊遊戲《Doom》——這次僅使用約 20 萬顆神經元，而非 Pong 時期的 80 萬顆。獨立開發者 Sean Cole 利用 Cortical Labs 的 Python API 與 Cortical Cloud 平台，在不到一週的時間內就完成了程式碼部署。

Cortical Labs 首席科學暨營運長 Brett Kagan 指出：「與我們多年前花了 18 個月才完成的 Pong 專案不同，這次 Doom 的展示由一位幾乎沒有生物學背景的人在短短幾天內完成。這種易用性和適應性才是真正令人興奮的。」​

雖然神經元目前的遊戲表現仍像「從未見過電腦的初學者」，但它們已展現出尋找敵人、射擊、移動的能力，這代表生物運算在即時、目標導向學習方面的顯著進步。

投資者陣容：從李嘉誠到 CIA 都看好

Cortical Labs 的投資者陣容堪稱豪華。2023 年，公司完成了由香港 Horizons Ventures（李嘉誠旗下維港投資）領投的 1,000 萬美元融資輪，參與者包括澳洲知名創投 Blackbird Ventures、LifeX Ventures、Radar Ventures，以及美國中央情報局（CIA）旗下的創投機構 In-Q-Tel。

2026 年 3 月，馬來西亞 Gobi Partners 透過國家主權基金 Khazanah Nasional 支持的 Dana Impak Ventures 基金投資 Cortical Labs，最新一輪融資亦由 Horizon Ventures 和 3C 領投，美國腦機介面公司 Synchron 創辦人 Tom Oxley 亦有參與。Cortical Labs 目前已在馬來西亞 SIDEC IC Design Park（蒲種）設立工程與製造據點，計畫擴展晶片設計業務。

應用前景：不只是運算，更是藥物研發利器

CL1 的價值不僅限於替代傳統運算。作為一個能即時觀察活體神經元如何處理資訊的平台，CL1 在生物醫學領域有著巨大潛力：

• 藥物篩選與開發：研究人員可直接觀察藥物化合物對真實人類神經元的影響，提供比動物實驗更具人體相關性的數據，有望加速中樞神經系統藥物研發
• 神經退化性疾病研究：透過在 CL1 上模擬阿茲海默症等疾病的神經元模式，科學家能以前所未有的清晰度研究大腦功能
• 動物實驗替代：CL1 被定位為動物測試的倫理優選替代方案，同時提供更有人體參考價值的數據​
• Cortical Cloud 遠端實驗：透過雲端平台，全球研究人員可遠端操控神經元進行實驗，目前已有超過 1,000 位訂閱者​

距離主流還有多遠？挑戰與前景

Cortical Labs 的生物資料中心無疑是一項開創性實驗，但距離挑戰 NVIDIA 等主流矽晶片廠商，仍有「數年甚至數十年」的差距。目前 CL1 系統的運算能力相當有限，更適合被視為研究工具而非商業級運算平台。

主要挑戰包括：

• 可擴展性：如何將數百台 CL1 的運算能力聯網整合，達到有意義的商業運算規模
• 神經元壽命：目前神經元最長存活 6 個月，需要定期更換​
• 標準化不足：生物運算尚無統一的程式開發堆疊（Programming Stack），Python API 是目前最大的突破
• 監管與倫理：在資料中心中使用人類衍生的生物組織，需要建立全新的治理和生物安全標準​

儘管如此，Cortical Labs 的嘗試反映了一個更大的產業趨勢：隨著 AI 對運算力和能源的需求呈指數級增長，科技產業正積極探索矽晶片以外的替代方案。從 neuromorphic computing（類神經運算）到量子計算，再到如今的濕件運算，生物與矽的融合可能正在開啟運算科技的下一個篇章。

創辦人背景：從醫師到生物電腦先驅

Cortical Labs 創辦人莊漢榮（Hon Weng Chong）擁有墨爾本大學 MBBS 醫學學位，並曾在約翰霍普金斯醫學院擔任研究員。他原本是一名執業醫師，後轉向科技創業，先後創立了醫療科技新創 CliniCloud（獲騰訊和平安創投支持），並於 2019 年創立 Cortical Labs。莊漢榮曾獲 Forbes 30 Under 30 殊榮，他的跨領域背景——結合醫學、神經科學與全端軟體工程——正是推動 Cortical Labs 這項前所未有技術的關鍵。​​