Intactis Bio möchte, dass Sie bei Tetris Gehirnzellen besiegen.
Sie haben Biostack gestartet. Es ist ein Spiel. Aber der Gegner ist kein Algorithmus und kein Mensch. Es sind Neuronen. Menschliche Neuronen, gewonnen aus Stammzellen und verpackt in einem Rack, das verdächtig nach Standard-Rechenzentrumshardware aussieht.
Gründer Daniel Rodriguez-Granrose nennt es einen Biohybrid-Computer. Das klingt steril, bis man sich die Biologie vorstellt. Die Neuronen sind „umhüllt von Kühlung, Lebenserhaltung und Signalen“. Sie müssen am Leben bleiben, um denken zu können. Berechnen. Das letzte Tetromino fallen zu lassen, bevor du es tust.
Der Pitch ist Energie.
Intactis behauptet, sein biologisches Substrat sei bis zu drei Millionen Mal effizienter als Silizium. Pro Entscheidung. Sie prognostizieren Gesamtkosteneinsparungen von 90 Prozent in einem Markt, der Stromrechnungen in Milliardenhöhe verschlingt. „Dieses Spiel bietet ein greifbares Beispiel“, sagt Rodriguez-Granrose. Sie spielen gegen die Maschine. Sie sehen den Wert.
Es dauerte zwei Jahre. Einhundertfünfzig Interaktionen wurden optimiert. Das System reagiert nicht nur, es schließt daraus. Das Biotransformer-Modell verarbeitet Buchstaben, Zahlen und Gleichungen. Die Cloud ist jetzt geöffnet und richtet sich an Kunden, die bereits 20.000 US-Dollar pro Monat für Computer ausgeben. Als nächstes sind Rechenzentrumspartner dran.
Salt Lake City beherbergt das 13-köpfige Team. Rodriguez-Granrose, ein ehemaliger NSF-Stipendiat, leitet sie zusammen mit Tim Cloutier. Sie sitzen in den Altitude Labs. Seit 2024 haben sie eine Million Dollar aus Zuschüssen und privaten Geldgebern wie RPV gesammelt.
Ein Sektor, der aus Stammzellen entsteht
Vor zwanzig Jahren stellten Wissenschaftler induzierte pluripotente Stammzellen her. Diese Arbeit wurde 2012 mit dem Nobelpreis ausgezeichnet. Heute versucht diese Biologie, das digitale Zeitalter voranzutreiben.
Die Branche ist winzig. Es geht auch schnell voran.
FinalSpark
* 2014 in der Schweiz von Fred Jordan und Marin Kutter gegründet.
* Zehn Jahre Entwicklungszeit bis zur Markteinführung im Jahr 2024.
* Verwendet 16 Organoide mit jeweils 10.000 Neuronen.
* Verschenkt 30 TB Daten.
Cortical Labs
* Start in Australien, 2019. Gründer Hon Chong und Brett Kagan.
* Spielte 2022 klug Pong. 2026 brachte er den CL1 auf den Markt, 2026 Doom.
* Startrunde im Wert von 10 Millionen US-Dollar. Expansion nach Singapur.
The Biological Computing Company
* Baltimore. Gegründet von zwei Neurochirurgen, Alex Ksendzovsky und Jon Pomeraniec.
* Im Februar 2025 mit 25 Millionen US-Dollar aus Stealth ausgestiegen.
* Konzentriert sich auf Softwareadapter für die Videogenerierung.
Andere Spieler lauern. MaxWell Biosystems stellt die Mikroelektroden-Arrays bereit. Die Lieferkette erwacht. Aber jeder nennt seine Technologie anders. Die Regierungsführung ist sehr unterschiedlich. Ethische Aufsicht ist ein bewegliches Ziel.
Das Energieproblem
Schauen Sie sich das Gitter an.
Der weltweite KI-Energieverbrauch erreicht 500 Terawattstunden pro Jahr. Bis 2030? Vielleicht 1.000. Eine TWh versorgt eine Stadt ein Jahrzehnt lang mit Strom.
Silizium stößt an eine Wand. Einige Investoren sind sich einig, dass Investitionen in Rechenzentren nicht nachhaltig sind.
„Die immer größer werdende Kluft zwischen den Anforderungen der KI an Silizium und dem, was Silizium zurückgeben kann, ist ein entscheidender Schlüssel.“
Aber verlieben Sie sich noch nicht in die Schlagzeile. Kritiker fordern eine vollständige Prüfung. Wie viel Energie wird benötigt, um die Neuronen wachsen zu lassen? Halten Sie sie warm? Ersetzen Sie sie, wenn sie sterben? Wenn die Lebensdauer der „Wetware“ kurz ist, sinkt diese Effizienzmetrik wie ein Stein.
Early Adopters setzen ohnehin darauf. Sie legen mehr Wert auf den Arbeitsablauf als auf die Physik. Sie verbrennen Bargeld. Sie entwickeln spezielle Apps für Drohnen, Bildverarbeitungssysteme und Robotik.
Die Inferenzverschiebung
Früher waren Schulungsmodelle der große Kostenfaktor. Das ist es nicht mehr.
Fusion Fund schätzt, dass sich der heutige Rechenbedarf umkehrt: 80 Prozent für Inferenz, 20 Prozent für Training. Das ist eine Umkehrung von vor zwei Jahren. GPUs eignen sich hervorragend für das Training. Sie sind weniger gut in der kontinuierlichen Live-Inferenzarbeit mit geringer Latenz.
Biocompute zielt auf diese Lücke.
Die These
- Silizium stößt an physikalische Grenzen.
- Intelligenz sollte verkörpert sein. Kontinuierlich.
- Lernen am Rande ist günstiger als eine Umschulung von Grund auf.
Flourish Labs hat gerade 500 Millionen US-Dollar von Jeff Bezos eingesammelt. Sie glauben, dass die Biologie die „Grundwahrheit“ für den Aufbau einer besseren KI ist. Lux Capital vertritt die konträre Ansicht, dass zentralisierte, eingefrorene Informationen eine Sackgasse seien. Die Zukunft ist verteilt. Es ist nass. Es lernt, während es funktioniert.
Intactis ist klein. Sie haben 1 Million Dollar. Cortical Labs hat mehr. BioCC hat die meisten. Das Publikum schaut zu.
Spielen Sie Biostack unter play.intactis.bio, wenn Sie verlieren möchten.
Die Auktionsdetails sind online. Die Betatest-Anmeldung ist geöffnet. Sie können Ihre eigenen Token einsetzen, wenn Sie möchten. Noch weiß niemand, ob diese genialen Maschinen eine Partie Tetris oder Doom übertreffen können. Aber sie versuchen es. Und im Moment scheint es billiger zu sein, es zu versuchen, als einen weiteren Kernreaktor zu bauen, um ChatGPT zu betreiben.
Sind Sie sicher, dass Silizium uns jemals retten würde?
