从大鼠脑细胞中寻找计算规律，再用这些规律改进 AI 视频生成，TBC 正在将这项技术带到 AWS。

2026 年 9 月 23 日，生物计算初创公司 The Biological Computing Company（TBC）宣布与 AWS 合作，向部分 AWS 客户开放其视频生成 AI 模型的有限预览，后续计划扩大开放范围。

这款模型被称为“鼠脑 AI”，但客户使用时，并不需要连接活体神经元。

TBC 从脑细胞的活动中提取计算规律，再将这些规律转化为软件。

TBC 会将实验室培养的大鼠脑细胞放在多电极硅阵列上，通过电刺激输入信息，并记录神经元的反应。

团队随后分析这些活动，寻找可以用于改进 AI 模型的计算模式。

TBC 联合创始人兼 CEO Alexander Ksendzovsky 解释，团队先将图像等信息编码后输入生物材料，观察神经元如何处理，再开发软件模仿这一过程。客户拿到的是软件，不需要配备培养皿或其他生物计算设备。

为什么先做视频生成？这既与实验设备有关，也出于验证技术效果的考虑。

TBC 使用的多电极阵列来自瑞士生物技术公司 3Brain。

电极排列在网格上，各自的位置会影响它们与神经元的交互。相较于文字和语言，图像更容易映射到这种结构中，团队因此从图像入手，尝试将观察到的处理规律用于视频生成。

TBC 总裁兼 COO Jon Pomeraniec 表示，前谷歌首席科学家 Jeff Dean 曾建议团队先尝试微调视频生成模型。这个领域已有相对成熟的行业基准，更容易检验新方法究竟有没有效果。

TBC 在一款开源文本生成视频模型上加入了轻量软件层，其设计源于对活体神经活动的测量。

TBC 称，与底层模型相比，优化后的视频生成速度最高达到原来的 5 倍，推理成本降低 80%，生成质量也有所提升。

TBC 没有披露具体使用了哪款开源模型进行对比，只称其属于前沿视频生成模型。

TBC 约 4 年前由 Alexander Ksendzovsky 和 Jon Pomeraniec 在美国马里兰州巴尔的摩创立。今年早些时候，完成了由 Primary Venture Partners 领投的 2500 万美元融资，随后又获得约 2500 万美元资金，累计融资超过 5000 万美元。

去年，TBC 在旧金山设立办公室和小型研发实验室。目前约有 35 名员工，其中部分人员直接参与大鼠脑细胞和人类干细胞实验。

AWS 此前也与生物计算公司 Cortical Labs 有过合作。后者将实验室培养的神经元与硅芯片结合，提供“Wetware as a Service”。

TBC 此次推出的产品则将生物实验留在研发环节，客户可以在现有计算基础设施上使用由此开发的软件。

AWS 全球初创企业技术总监 Deap Ubhi 提出了一个尚待验证的问题，如果客户要生成 10 分钟甚至 1 小时的视频，这项技术能否继续保持效果，画面又能否始终保持一致？

视频生成只是 TBC 的起点，TBC 计划将从神经元研究中获得的方法用于更多 AI 模型和架构。

眼下，它首先需要证明，这套方法不仅能在现有测试中奏效，也能经受更长视频和更多客户的检验。

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