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Qué pasó
La startup australiana Cortical Labs anunció que presentó en Melbourne lo que describe como el primer centro de datos biológico del mundo y que construye una segunda instalación en Singapur, con el objetivo de ofrecer capacidad de cómputo para IA con un consumo energético mucho menor que el de los chips tradicionales.
Neuronas vivas sobre silicio
En lugar de racks de servidores con procesadores convencionales, las instalaciones alojarán computadoras biológicas llamadas CL1.
Según el reporte, el CL1 integra neuronas humanas cultivadas a partir de células madre (derivadas de sangre humana) sobre un chip de silicio que envía y recibe señales eléctricas. Las respuestas de las células se interpretan como salida computacional.
Escala inicial: Melbourne y Singapur
- Melbourne: 120 unidades CL1.
- Singapur: en alianza con DayOne Data Centers, el plan sería desplegar hasta 1,000 unidades en fases.
- El proyecto en Singapur comenzará con un despliegue inicial en la Yong Loo Lin School of Medicine de la National University of Singapore (NUS), según su fundador y CEO, Hon Weng Chong.
La promesa: eficiencia energética
El atractivo central es el consumo de energía. Con la demanda eléctrica de centros de datos disparándose por la IA, Cortical Labs afirma que sus sistemas consumen una fracción de lo que requieren los procesadores actuales.
Chong dijo que cada CL1 usaría menos energía que una calculadora de mano.
Qué tan lejos está de competir con Nvidia
La capacidad de cómputo de Cortical Labs aún es modesta frente al silicio de alto desempeño. Aun así, la empresa ha mostrado avances demostrativos:
- Primero entrenó sus células para jugar Pong.
- Más recientemente, mostró un demo jugando Doom con 200,000 neuronas vivas en un chip.
Inversores y horizonte realista
La empresa ha recibido respaldo de Horizons Ventures, Blackbird Ventures y In-Q-Tel (brazo inversor asociado a la CIA), además de inversión reciente de Gobi Partners, mientras expande operaciones en Asia.
El propio planteamiento reconoce una curva larga: la tecnología podría estar a años o décadas de desafiar al cómputo tradicional, pero subraya la búsqueda de alternativas conforme crece el apetito de IA por energía y capacidad.
Por qué importa
- Si la eficiencia energética se valida, abre una vía nueva para reducir costos operativos y huella energética del cómputo.
- También plantea preguntas técnicas y éticas: estabilidad del sistema, reproducibilidad, estándares de entrenamiento y límites de esta forma de computación.
Qué mirar ahora
- Resultados públicos sobre rendimiento, estabilidad y escalabilidad de las unidades CL1.
- Casos de uso reales (más allá de demos) y métricas comparables con hardware convencional.
- Marco regulatorio y estándares para operar “hardware” con componentes biológicos.
