【25亿美金估值、零收入、五年后才能见产品：这家公司试图用“大脑算法”破解AI能耗危机】

人脑可能是最先进的计算机。多少年来，无数科学家试图在#芯片# 上复现大脑的性能，却始终难以望其项背。 

近日，一家名为 Flourish 的初创公司宣布融资 5 亿美元，投资方包括杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）、谷歌母公司 Alphabet 的风险投资部门 GV、Lux Capital 等。没有产品、没有收入，更没有实测数据，它凭什么被资本视作“最可能实现大脑算法”的公司之一？

随着 AI 爆发式增长，全球数据中心的电力消耗正在飙升。仅在美国，到 2030 年，数据中心处理数据所耗费的电力就将超过铝、钢、水泥、化学品等所有能源密集型行业生产的总和。

围绕这场电力争夺，超大规模云服务商正在签下小型模块化核反应堆订单，绑定离网风电场，甚至开始思考将数据中心搬到轨道上的可行性。 陡峭的电力曲线背后，是过去几年驱动整个 AI 行业的 Scaling Law：模型参数翻一倍、训练数据翻一倍、算力堆一倍，性能就能稳定上一个台阶。

这条经验定律支撑着从 GPT-3 到 GPT-4，再到当前一系列前沿模型的成功，也让所有头部玩家走上了同一条暴力路线：更大的模型、更多的 GPU、更密的集群，以及更高的能耗。 但现状是，能耗呈线性增长，性能的提升却在边际递减。电网容量、先进制程产能、高质量训练数据都在触及物理或经济上限；前沿模型单次训练的成本已经跃升至数亿美元。

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