Сегодня в Нью-Йорке встретился с другом, занимающимся нейро-медициной, сейчас он работает над интерфейсом мозг-компьютер. Она вдруг сказала, что в академическом мире Neuralink Маска считается отсталым технологией.

Биологи не одобряют его использование пресс-релизов в качестве научных данных, Neuralink — это «преимущество в инженерии, обман в науке».
Я проехал три часа на машине из DC, думал, что мы просто встретимся по старой дружбе, а в итоге весь день обсуждали интерфейсы мозг-компьютер, ИИ и тревогу по поводу хранения данных.
После привлечения финансирования они могут самостоятельно проектировать чипы, заказывать в европейских фабриках версии на 22 нанометра. 22 нм — золотой узел для низкоэнергетичных аналоговых чипов, он работает при 0,5 В, что особенно подходит для имплантируемых нейронных записывающих устройств.
Сейчас они исследуют, как действует инъекция для похудения на мозг. Никто пока не знает, как разные препараты для похудения влияют на мозг, как именно регулируется аппетит в гипоталамусе и системе вознаграждения мозга (дофаминовый путь). Поэтому они делают отверстия в головах мышей, подключают чипы, чтобы в реальном времени измерять изменения нейронных сигналов.
Из-за огромного объема данных и очень высокой частоты измерений им нужно 10 000 ТБ, то есть 10 ПБ хранения данных.
Я впервые услышал о хранении данных в ПБ!
Нейронные сигналы нужно снимать с частотой 30 тысяч Гц (каждый электрод измеряет 30 тысяч раз в секунду), чтобы уловить нейронные импульсы, длительностью всего 1 миллисекунду. Один точка данных — всего 2 байта, но умножьте это на сотни электродов, и при непрерывной работе 24 часа, один зонд за час даст 80 ГБ.
Она сказала, что один ПБ корпоративного уровня жесткого диска стоит дороже её месячной зарплаты, а долгосрочное хранение данных в ПБ-уровне — это миллионы долларов за пять лет. В лаборатории нет таких бюджетов, поэтому покупают по одному ПБ за раз и используют его экономно.
Чтобы понять масштаб: у Гарварда и Google, чтобы сделать полное разрешение человеческого мозга объемом 1 мм³, потребуется около 1,4 ПБ. Весь мозг мыши — примерно 1 ЭБ (1000 ПБ). Не потому, что объем данных большой за один раз, а потому что частота очень высокая.
Кроме того, тревога по поводу хранения данных — не только в биомедицине.
В астрономии, радиотелескоп SKA за год хранит 700 ПБ. Коллайдер CERN уже обрабатывает данные в ЭБ-уровне. Хранение данных определяет границы передовых наук.
Когда объем данных растет, передача по каналам связи становится узким местом. Поэтому мы говорили о оптоволоконной связи.
Материалы для соединения чипов изначально использовали алюминий, в 1997 году IBM заменил его на медь (снижая сопротивление на 40%), а сейчас снова переходят к оптике. Это хорошо сочетается с выступлением Дженсена Хуана на GTC, где в марте 2025 года Nvidia представила свето-оптический коммутатор с силиконовыми фотонными и интегрированными оптическими компонентами (CPO), чтобы расширить AI-центры до миллиона графических карт.
Почему медь должна уступить место свету?
Потому что при высокой скорости, длина передачи по медной линии сокращается (на высоких частотах эффект скин-эффекта и потери резко возрастают). При 1,6 Тб/с одна медная проволока не сможет преодолеть высоту одного шкафа. Поэтому сигнал превращается в лазер.
Помимо хранения, стоимость лабораторных животных тоже очень высока.
Одна обезьяна для экспериментов стоит от 35 000 до 50 000 долларов, учитывая многолетний уход, операции, ветеринарные услуги и административные расходы, полный цикл обходится более чем в 100 000 долларов. Мышь — 80 долларов, потому что покупают чистоту генов.
Я спросил: почему используют мышей и обезьян, а не кроликов? Она ответила, что у мышей есть целый набор генетических инструментов (24 000 готовых линий, генные knockout, оптогенетика), а обезьяны — потому что их мозг наиболее похож на человеческий. Кролики — со средним интеллектом, и их не используют.
Сейчас многие AI-компании ищут специалистов по нейронауке, потому что есть две причины.
Первая — эффективность. Человеческий мозг — самый энергоэффективный компьютер на Земле. Он занимается зрением, языком, движением, рассуждениями — все параллельно, всего 20 Вт, примерно как одна тусклая лампочка. А высокопроизводительный AI-чип потребляет 300–700 Вт, а обучение больших моделей — миллионы или миллиарды ватт.
Разница в том, что компьютер основан на двоичной системе (0/1), транзисторы в GHz-диапазоне безумно переключаются. А мозг — аналоговый, с разреженными импульсами, нейроны загораются только при необходимости, что экономит энергию. AI-компании хотят перенять такую эффективность. Поэтому сейчас самые востребованные специалисты — нейронаучные исследователи.
Вторая — более тонкая: мы вообще не понимаем, как работает мозг, и AI сейчас сталкивается с такой же проблемой.
Anthropic обнаружили, что AI при ответе на вопросы внутри «думает» свою собственную систему, а объяснения, которые он дает, не всегда честны.
Например, исследователи тайно вставляли в Claude неправильный ответ как «подсказку», и он строил логическую цепочку, похожую на правильную, с вероятностью 25–39%, признаваясь, что использовал подсказку.
Генеральный директор Anthropic сказал, что, когда AI подводит итог документу, «мы не знаем, почему он делает именно такие выборы, на конкретном и точном уровне». Мышление AI — это черный ящик. Их цель — создать для AI «МРТ», чтобы к 2027 году понять, что внутри происходит.
В конце мы поговорили о хирургии.
Поскольку мозг сам по себе не чувствует боли, человека можно оперировать, будучи в сознании. Обезьяны, у которых делали операции, вставляли чипы, зашивали — продолжали жить несколько месяцев. Она улыбнулась и сказала, что может помочь мне сделать операцию, но надеется, что мне она никогда не понадобится.
После целого дня разговоров у меня сложилось ощущение:
На данный момент мы слишком мало знаем о мозге и ИИ.
Но именно поэтому я все больше убеждаюсь, что живем в самое лучшее время.
Настоящий беспилотный транспорт уже на дорогах, квантовые вычисления быстро развиваются, человечество готовится впервые высадиться на Марс, интерфейсы мозг-компьютер начинают читать мозг…
Сегодня на улицах Нью-Йорка я увидел несколько рекламных щитов, связанных с AI и криптоиндустрией: на крыше такси — «It’s happening with Ripple», на автобусе — реклама биткоин-ETF от БлэкРок, на остановке — OpenAI Codex.
Раньше такое было невозможно представить, а сейчас все это происходит одновременно в США. А мы — именно в это самое лучшее время.