Flourish融5亿开发低功耗类脑AI，颠覆GPU能耗瓶颈 | AI资讯

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顶级“双核”创始团队：科学纵深与商业规模化的完美结合

Flourish之所以能在尚未推出具体产品的情况下斩获5亿美元的巨额融资，其核心资产之一在于其极具互补性的“双核”创始团队。

联合创始人Thomas Reardon拥有近乎传奇的学术与工业界背景。他曾是微软Internet Explorer（IE）团队的缔造者，深度参与了W3C万维网标准的制定。在软件工程巅峰时期，他选择回归学术，先后获得哥伦比亚大学神经科学的硕士与博士学位。2015年，他创立了非侵入性神经接口技术公司CTRL-Labs，后被Meta以10亿美元收购，他也在Meta Reality Labs担任神经运动接口研究副总裁。Reardon拥有将互联网协议栈与大脑皮层神经脉冲进行跨界重构的独特能力，致力于从最底层的信息论出发，寻找超越传统Transformer架构的全新计算底层。

另一位联合创始人Rob Williams则带来了超大规模平台的运营经验。作为前亚马逊S-team（最核心的29人精英决策团队）成员，他曾主导Alexa软件体验、Fire TV操作系统Vega的发布以及Echo等设备群的软件架构。Williams在亚马逊期间积累了丰富的供应链管理、跨部门协同及商业谈判经验。正是他将亚马逊标志性的“逆向工作”方法论引入Flourish，撰写了极具说服力的项目方案，成功吸引了贝索斯等顶级投资人的青睐。

这种“科学家+大厂顶尖运营者”的黄金组合，不仅为Flourish注入了极高的技术原创性壁垒，也为其后续与芯片制造商的硬件集成和商业落地提供了强有力的信用背书。

颠覆Transformer：Cortex AI的类脑计算范式

Flourish正在研发的核心产品名为“Cortex AI”，这是一种旨在从根本上颠覆Transformer架构的合成智能系统。

目前主流的LLM和人工智能模型多采用稠密矩阵乘法和全局反向传播（Backpropagation）算法，这导致计算过程中所有参数都需要被频繁调用和更新。而Flourish的技术路线直接绕开了这些传统机制，选择回到生物智能的起点——大脑皮质柱（Cortical Column）。

通过联结组学（Connectomics）技术，Flourish利用高分辨率电子显微镜对大脑皮层进行结构重建，提取出一种结构化稀疏神经网络原语。Cortex AI基于“脉冲神经网络+本地学习规则”，采用非梯度下降的学习算法，以神经元发放频率的瞬态变化作为状态更新信号。这种机制使得计算天然具备局部突触可塑性，极大地降低了模型运行所需的计算量。

攻克灾难性遗忘：从“冻结模型”到“持续学习”

在当前的AI技术路径下，无论是openai的GPT模型还是其他开源大模型，在训练完成后其权重都会被“冻结”。如果需要引入新知识，通常需要进行高成本的微调，且极易引发“灾难性遗忘”——即在学习新任务后，旧任务的能力出现断崖式下跌。

为了解决这一难题，Flourish复刻了人脑新皮层与海马体之间的双系统记忆整合机制，设计了一个两层记忆架构： 1. 情景缓存（Episodic Cache）：用于临时快速写入新信息，更新局部突触权重。 2. 语义核（Semantic Core）：用于长期稳定存储知识。

当新数据输入时，系统仅更新情景缓存，并通过类似于睡眠纺锤波的周期性重放机制，将重要模式逐步迁移至语义核中。这种方法不需要计算复杂的Fisher信息矩阵，而是利用稀疏激活模式自动生成重要性权重。这使得模型能够像人类一样进行“持续学习”，在边缘设备上在线吸收新知识，且每次更新仅修改不足0.1%的参数。

50瓦能耗的实现路径：稀疏异步调度与近存计算

将AI推理能耗控制在50瓦以下，是Flourish最具雄心的目标。为了实现这一能效比，公司在算法与硬件层面进行了协同设计。

人脑的高效源于其稀疏激活特性——在同一时刻，大脑中仅有约0.5%到2%的神经元处于活跃状态。Flourish开发了一种时间维度的稀疏异步调度器，将计算建模为事件驱动模式：只有当模拟神经元的膜电位超过特定阈值时，才会触发计算和内存访问。

在硬件集成层面，Flourish正与主流芯片制造商合作，计划将这种调度逻辑硬化为近存计算单元。通过在每个计算核心内嵌入SRAM，并采用行激活预测技术，仅加载当前时间步中电位变化最大的权重。配合8-bit脉冲编码压缩，理论上可将每个推理token的能耗降至2 nJ，比传统GPU降低两个数量级。

值得注意的是，Flourish的技术完全基于成熟的数字CMOS工艺实现，不依赖于忆阻器等新型尚未量产的存储器件，这显著降低了流片和商业化落地的风险。

结语：绿色AI与AGI的未来展望

Flourish Inc.的5亿美元巨额融资，不仅是资本市场对类脑计算技术的认可，更预示着人工智能行业正在从单一追求参数规模的“军备竞赛”，转向对能效比和持续学习能力的深度探索。如果Flourish的50瓦类脑AI模型能够成功商业化，将彻底改变AI在智能手机、智能眼镜等消费级边缘设备上的应用格局，推动真正的AGI（通用人工智能）走向普及。

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