刚成立就获5亿美元融资,贝索斯与谷歌重金押注的神经科技新星,要用脑科学重构 AI

脑机接口社区 2026-09-19 09:28
刚成立就获5亿美元融资,贝索斯与谷歌重金押注的神经科技新星,要用脑科学重构 AI图1

在 2026 年全球科技界对生成式 AI 算力瓶颈与能耗危机感到日益焦虑的背景下,一家名为 Flourish 的神经 AI(Neuro AI)初创公司正式结束隐身模式(Stealth Mode),走向聚光灯下。  


这家公司不仅在诞生之初就获得了高达 5 亿美元(约合人民币 36 亿元) 的巨额融资,估值直接冲上 25 亿美元,其背后的投资人名单更是堪称豪华:亚马逊创始人杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)、谷歌风投(Google Ventures)、Lux Capital 以及生命科学投资巨头 Catalio Capital Management。  


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对于习惯了关注 Neuralink、Synchron 等侵入式/微创脑机接口设备的国内读者来说,Flourish 的出现提供了一个全新且极具冲击力的视角:神经科技的终极价值,或许不仅在于“用机器控制大脑”,更在于“用大脑的机理重新发明机器”。




01

一份写给贝索斯的“新闻稿”:大模型走错了路?

Flourish 的诞生,源于一次极具“亚马逊风格”的融资过程。  


联合创始人兼 CEO 托马斯·里尔登(Thomas Reardon) 与前亚马逊 S-team 核心高管罗布·威廉姆斯(Rob Williams),在给贝索斯递交融资方案时,采用了贝索斯招牌式的“逆向工作法”(Working Backwards)——直接写了一份假设产品已经上市的新闻稿。  


新闻稿的核心观点掷地有声:


“Flourish 正在打造 Cortex AI——全球首个在计算能力、学习效率和功耗预算上全面媲有人类大脑的合成智能系统,彻底解决困扰当今 AI 的两大难题:能源消耗与持续学习。”


里尔登直言不讳地指出,当前的硅基大语言模型(LLM)已经陷入了“暴力堆算力”的死胡同。前沿大模型的训练需要消耗几万张高性能芯片和吉瓦(GW)级的电力,能耗堪比小型城市,并且必须吃掉人类创造的几乎所有文本数据()。更致命的是,训练完成后模型就“冻结”了,无法像生物一样进行动态的“持续学习”。  


相比之下,人类大脑仅仅依靠约 20 瓦的微弱功耗(还不如一只微型灯泡),就能在极少的数据输入下(人类婴儿只需听数十万个词汇)轻松掌握一门语言,并具备终身学习的能力。  


Flourish 的终极目标,就是打造一个运行功耗在 50 瓦以下、能够自主适应环境的“合成生物大脑”。  




02

华跨界团队:从微软浏览器之父、Meta 神经接口到 DeepMind 核心学者

能让贝索斯在游艇上看了一纸提案就当场掏出 5000 万美元(随后又追加投资),Flourish 的核心竞争力来自于其极其罕见的“神经科学 + AI大模型”跨界团队。  



在纽约西苏豪区(West SoHo)占地十层的总部内,Flourish 构建了一个极其罕见的研发体系:AI 算法工程师与湿实验室(Wet Lab)的神经科学家紧密结合。神经科学家利用最先进的电子显微镜和成像设备直接观测生物神经元、新皮质皮层柱(Cortical Columns)以及突触连接();AI 团队则将这些生物学发现即时转化为新的算法和数学模型。  




03

商业化路径:不只是远期宏图,近期的“神经芯片”与“海马体记忆”

虽然贝索斯和投资人做好了“7 到 10 年长期投入”的准备(),但 Flourish 并非空中楼阁,他们已经规划好了清晰的短期商业变现路径:  





04

行业启示:神经科技(Neurotech)的第二条增长曲线

对于关注国内脑机接口发展的从业者和投资者而言,Flourish 的高调亮相释放了一个强烈的信号:神经科技正在超越传统的“医疗器械”范畴,向通用人工智能(AGI)的基础设施渗透。


过往数年,国内外的脑机接口赛道大多集中在“医疗康复”(如瘫痪患者运动功能重建、癫痫治疗、睡眠干预等)。而 Flourish 的模式代表了神经科技的另一条演进路径——Neuro-AI(神经人工智能)。  


正如其早期投资者 Catalio Capital 的管理合伙人雅各布·沃格尔斯坦(Jacob Vogelstein)所说:“我们本质上是在寻找支撑生物智能背后的底层算法。”


在 2026 年初全球 VC 投资相对趋于理性的大环境下,Flourish 能以 25 亿美元的估值从硅谷和前沿生物资本圈吸纳 5 亿美元(),再次印证了科技巨头(谷歌、贝索斯、Meta 等)对“大脑驱动型计算”的极高信心。  


如果 Flourish 能够在未来的 3-5 年内成功破解大脑的计算密码,那么被数据和电能烧到不堪重负的传统 AI 数据中心,或许真的将被重新定义。  


本文综合整理自 NeuroTech.com 及 Wired 深度报道

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