В Институте наук о жизни при Национальном университете Сингапура (NUS Medicine) создан первый в мире живой дата-центр DayOne. Прототип представляет собой серверную стойку, в которой вместо кремниевых чипов используются 16 миллионов живых человеческих нейронов, выращенных из стволовых клеток. Проект реализован NUS Medicine совместно с сингапурским оператором дата-центров DayOne и австралийским стартапом Cortical Labs.
Ключевые характеристики биодата-центра DayOne
Биокомпьютеры
20 × CL1
В одной серверной стойке[reference:4]
Всего нейронов
~16 млн
Живых человеческих[reference:5]
На один CL1
~800 000
Нейронов на модуль[reference:6]
Потребление
30 Вт
С системой жизнеобеспечения[reference:7]
Как работает биокомпьютер CL1
Сердце системы — биокомпьютер CL1, разработанный Cortical Labs. Нейроны выращивают из плюрипотентных стволовых клеток, перепрограммированных из крови человека. Клетки помещают на кремниевый чип с микроэлектродной матрицей — по ней сигналы ходят в обе стороны: от электроники к нейронам и обратно.
Каждый модуль CL1 содержит от 200 000 до 800 000 нейронов коры головного мозга человека, выращенных в лаборатории. Срок жизни нейронов составляет около 6 месяцев, после чего их необходимо заменять.
Живые клетки почти не выделяют тепла — система охлаждения практически не нужна. Однако биосистемы требуют постоянного ухода: подача сахара, микроэлементов, pH-буферов и газовой смеси (CO₂, O₂, N₂). Отключите питание — и клетки погибнут.
Сравнение с традиционными GPU-серверами
| Характеристика |
Биодата-центр DayOne (20 × CL1) |
GPU-сервер (8 × Nvidia H100) |
| Потребление энергии |
~600 Вт (20 × 30 Вт) |
~10 200 Вт |
| Потребление на модуль |
30 Вт (с жизнеобеспечением) |
700 Вт (на GPU) |
| Тепловыделение |
Минимальное |
Высокое (требуется интенсивное охлаждение) |
| Срок службы |
~6 месяцев (нейроны) |
Годы (кремний) |
| Обслуживание |
Постоянное (питательная среда, газы) |
Периодическое (обновление ПО, замена) |
| Стадия готовности |
Прототип |
Коммерческое производство |
Источник: данные NUS Medicine, Cortical Labs, август 2026.
Сравнение энергопотребления: бионейроны vs GPU
Источник: данные NUS Medicine, Cortical Labs. Биологический дата-центр потребляет в 17 раз меньше энергии, чем эквивалентный GPU-сервер.
Дорожная карта развития биовычислений
Август 2026
Запуск прототипа биодата-центра DayOne в NUS Medicine[reference:13]
2026–2028
Тестирование и оптимизация биовычислительных систем
2028–2030
Расширение масштабов, интеграция с ИИ-системами
2031+
Полная коммерциализация (через 5–8 лет)
⚠️ Что это означает для будущего ИИ и дата-центров.
Биологический дата-центр DayOne демонстрирует принципиально иной подход к вычислениям. Энергопотребление в 17 раз ниже, чем у эквивалентного GPU-сервера, а почти полное отсутствие тепловыделения открывает путь к созданию вычислительных мощностей там, где традиционные системы невозможны. Однако биосистемы пока не заменят кремний: они требуют постоянного ухода, имеют ограниченный срок жизни и пока уступают в производительности специализированным чипам[reference:14]. Тем не менее, для задач, где важна энергоэффективность, а не пиковая производительность, биовычисления могут стать революционным решением.
Часто задаваемые вопросы
▶ Откуда берутся нейроны для биокомпьютера?
Нейроны выращивают из плюрипотентных стволовых клеток, которые перепрограммируют из крови человека[reference:15]. Клетки не извлекаются из чьего-либо мозга — это лабораторно выращенные культуры[reference:16].
▶ Сколько энергии потребляет биодата-центр?
Один модуль CL1 потребляет всего 30 Вт вместе с системой жизнеобеспечения[reference:17]. Вся стойка из 20 модулей — около 600 Вт. Для сравнения: сервер с 8 GPU Nvidia H100 потребляет ~10 200 Вт.
▶ Как долго живут нейроны в биокомпьютере?
Срок жизни нейронов составляет около 6 месяцев. После этого их необходимо заменять на новые, выращенные из стволовых клеток.
▶ Когда биокомпьютеры появятся на рынке?
Пока это прототип, запущенный в исследовательских целях. Полная коммерциализация ожидается через 5–8 лет, когда технология будет доработана и масштабирована.
▶ Могут ли биокомпьютеры заменить GPU для ИИ?
Пока нет. Биосистемы уступают кремниевым чипам в пиковой производительности[reference:18] и требуют сложного ухода. Однако для задач, где критична энергоэффективность, они могут стать альтернативой в будущем.
