贝佐斯资助Flourish，探索大脑核心算法以重塑AI

罗布·威廉姆斯知道如何向杰夫·贝佐斯推销：写一份新闻稿，仿佛产品已经建成。贝佐斯读后，要么点赞要么否决。威廉姆斯在担任亚马逊“S团队”高管、负责Alexa等软件产品时，经历过很多次这样的流程，直到去年秋天离职。

但几周后——2025年12月——他提出的方案有所不同。这次，他与神经科学家、连续创业者托马斯·里尔登合作，并将贝佐斯视为资助者而非老板。

以下是贝佐斯坐在某处游艇上，而威廉姆斯在Zoom上焦急观看时读到的内容：Flourish是一家神经AI公司，正在解决当今AI面临的两个最困难的问题：能效和持续学习。我们正在构建Cortex AI，这是第一个旨在匹配人脑计算能力、学习效率和功率预算的合成智能系统。

一个月后，我与里尔登和威廉姆斯在纽约市熨斗区共进午餐。里尔登开门见山。他说，AI已经把自己挖进了一个坑。尽管大型语言模型越来越强大，但它们却是计算能力和数据的贪婪消费者。尽管LLM的灵感源于生物学，但当前的前沿模型与人类大脑几乎没有共同点。

一个人使用约20瓦的能量处理信息；AI训练集群中的单个芯片消耗的能量是这个数字的30倍以上。

超大规模企业需要数千个芯片和千兆瓦的能源，足以为小城市供电。这些模型几乎需要吸收人类所写的所有内容。每个新模型都需要更多、更多、更多。尽管如此，这些模型并不学习。一旦你训练它们，它们就卡住了。

里尔登告诉我，目标是构建“一个以50瓦或更低功率运行的合成人工智能大脑”。它应该适应其条件，像人类思维一样灵活，并且只消耗LLM计算能力和能量的一小部分。概念验证就在我们的头骨中蓬勃发展。里尔登说：“说‘我需要基本上把每本书读20遍才能学会英语’，这从根本上就是错误的。

一个人类婴儿用几十万句话就能做到。”里尔登和威廉姆斯尚未弄清楚如何构建与人类大脑魔力相匹配的系统。他们相信，一个由AI研究人员和神经科学家组成的专家团队，在充足资源支持下并肩工作，就能找到答案。

神经科学家将使用一些最先进的实验室设备进行原创湿实验，以寻找有关大脑架构的可用情报。他们计划将目前正在开发的模型作为短期产品发布，以迈向AI的全面重塑。该提案的模糊性并未困扰杰夫·贝佐斯。读完威廉姆斯的两页纸后，他投入了5000万美元。

其他资金来自Lux Capital和Google Ventures等。贝佐斯随后几乎将初始投资翻倍，并告诉里尔登，如果他们开口，他会给更多。现在拥有5亿美元的资金储备，据报道估值25亿美元，Flourish只需要发明一种新的AI方式。

托马斯·里尔登四世不用他的名字——家谱里太多汤姆了。“我妻子叫我里尔登，每个人都叫我里尔登，”他说。他成长于一个工人阶级家庭，是18个孩子之一，15岁时从新罕布什尔大学辍学。

从那时起，他的简历变得疯狂：他成为青少年编程奇才，受聘帮助构建微软的第一个网页浏览器，并创办并出售了一家无线技术公司。接下来，他进入哥伦比亚大学攻读古典学学位，进入神经科学领域，并最终获得该领域的博士学位（也来自哥伦比亚大学）。

他与一些同学创办了另一家公司，开发了一款意念控制腕带，被Meta收购，并在那里工作了六年。（该腕带与Meta最新的智能眼镜配套使用。）但里尔登对包括Meta在内的公司构建尖端AI的方式感到不满。

匹配大脑的学习能力和节能并非新想法。IBM和英特尔都发布了受大脑架构启发的神经形态芯片。加州大学伯克利分校计算机科学家、Flourish顾问本·雷希特回忆说，几十年前科学家们就热衷于软件的神经形态方法。

然后LLM接管了一切。“他们称那些为神经网络，但那里没有发生任何类似大脑的事情，”雷希特说。里尔登说服了亚马逊高管威廉姆斯——他在微软时就认识他——加入。另一位早期招募者是格雷格·韦恩，DeepMind的长期研究员，也是谷歌AI助手项目Project Astra的负责人。

“我不知道他们能否实现目标，但我认为这会带来趣味性，这可能会很有用，”韦恩说。DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯努力挽留韦恩，他们达成了一项安排：韦恩保留工作，但将20%的时间用于Flourish。

到3月底，里尔登已聘请了大约二十名顶级神经科学家和AI研究人员。在公司搬进纽约市西苏豪区一栋带内置数据中心的10层楼办公室的那天，我拜访了他们。人们正在设置电脑；电子显微镜等实验室设备尚未到达。

“大脑有一个我们尚未发现的秘密，”韦恩说。该团队专注于称为皮质柱的结构，Flourish的一位科学家称其为大脑的“规范计算单元”。

Flourish的投资者之一是雅各布·沃格尔斯坦，他是一位神经科学家转行的风险投资家，与他的兄弟约书亚等人一起发起了一项名为“开放连接组项目”的雄心勃勃的计划。

“想法是你可以收集所有这些大脑图像，并开始对它们进行数据处理，以尝试解读电路，”他说。这项工作最终可能对团队有用。Flourish联合创始人约书亚·沃格尔斯坦最近合著了一篇关于果蝇神经网络的论文，发现其网络的效率是LLM核心架构单元Transformer的10倍。

“这些方法正处于一个拐点，”Flourish神经科学家兼医生内森·丹尼尔森说，他曾与里尔登在Meta共事。Flourish并非唯一在大脑中寻求答案的公司；“神经形态”这个词已被广泛使用，几乎成了流行语。

一家名为Cortical Labs的公司正在将实验室培养的神经元与硅芯片结合。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼支持Merge Labs，其“长期使命是桥接生物和人工智能”。Meta的超级智能小组声称其TRIBE v2模型“充当人类神经活动的数字孪生”。

一个名为“非传统人工智能”的组织正在创建一个研究资助计划，以实现里尔登的目标：构建一个复制生物效率的AI。一些风险投资公司甚至专门从事脑科学工作。里尔登认为，公司的优势在于其异常强大的神经科学家团队。

这些研究人员将进行实验室实验，而AI团队则根据他们的发现构建模型；同时，算法团队可能会挖掘出帮助神经科学家的线索。“在你能构建并在硅中实现它之前，你并不真正知道自己是否理解了某件事，”Flourish神经科学家乔什·摩根说。

他们表示愿意发表一些原创研究。“从根本上说，这家公司正在寻找智能背后的算法，”投资者雅各布·沃格尔斯坦说。里尔登告诉我，他的团队已经找到了利用近期大脑研究的短期收入途径。他说，他们正在开发一种受海马体启发的记忆处理方法，使公司的模型能够在没有大量训练数据的情况下学习。

算法团队正在……