迷你冰箱大小的空间里，容纳了1152个CPU核心、4.8T内存和204T存储，却只消耗传统超算十分之一的电力，这款革命性产品正重新定义算力的形态与边界。

10月24日，横琴粤澳深度合作区，全球首款类脑智算体——“智者一号”（BI Explorer, BIE-1）正式亮相。这款仅迷你冰箱大小的设备，成功将超级计算能力浓缩到了极小的空间内，标志着智能计算进入“移动式个人超算”新时代。

传统AI计算面临的高能耗、高成本问题一直困扰着行业的发展。而“智者一号”以其独特的硬件架构和类脑算法，实现了性能与能效的双重突破。

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01 智能计算的能耗困境：高企的电力成本与受限的普及应用

在“智者一号”问世前，AI计算尤其是大型语言模型的训练与推理，一直是能源消耗的巨大负担。

根据劳伦斯伯克利国家实验室的报告，到2028年，美国AI专用电力需求将升至每年165-326太瓦时，超过当前所有数据中心总用电量。

这一数字意味着什么呢？它足以供应22%的美国家庭全年用电，其产生的碳排放量相当于绕地球12万圈或往返太阳1600次。

具体到日常应用，我们熟悉的ChatGPT每天处理约10亿次查询，每次生成内容的耗电约0.0029度。

换算下来，ChatGPT每日在全球的耗电量相当于10万个美国家庭一天的用电量。

人工智能专家卢乔尼的研究表明，使用AI产生一张高清图像所消耗的能源相当于为手机电池充满电。

这种惊人的能耗背后是传统AI算力架构的固有缺陷。大语言模型需要庞大的算力支撑，特别是拥有平行运算能力的GPU，而一块GPU的能耗比CPU高出10到15倍。

以一块英伟达A100 GPU功耗为400瓦计算，GPT-3训练用到了1024块A100芯片，而GPT-4则用了25000块，数量的激增导致能耗显著增加。

虽然GPU架构非常适合AI算法，可以节省计算时间，但目前使用率比较低，一般在32%到36%，且故障率高，导致训练周期长。

如GPT-4训练耗时长达90至100天，进而引发长期的能源消耗。

02 硬件突破：超密集成与精巧设计

“智者一号”最直观的革命性突破体现在硬件设计上——它成功实现了超级计算能力的高度集成化。

在迷你单门冰箱大小的空间内，“智者一号”集成了1152个CPU核心、4.8T DDR5内存和204T存储空间，这种集成密度前所未有。

广东省智能院智能计算系统联合实验室主任聂磊形象地描述道：“我们终于实现了将超级计算能力‘装进小冰箱’的设想。”

传统计算中心往往需要整个房间甚至整栋大楼的空间，并且早期需要大量投资，能耗需求很高。

而“智者一号”彻底改变了这一局面，其紧凑的设计理念不仅适用于独立部署场景，也为提升现有算力设施的能效密度提供了新的技术路径。

在实现高度集成的同时，“智者一号”还出色地解决了散热和噪音问题。

即使在最高负载运行下，设备温度仍能稳定控制在70摄氏度以内，运行噪音可控制在45分贝以下。

作为对比，45分贝大致相当于冰箱的嗡嗡声或细雨声，完全在办公环境和家庭环境可接受的范围内。

这一特点使得“智者一号”可以直接部署在办公桌下，实现真正的近场计算，摆脱了对专门机房和复杂冷却系统的依赖。

03 低能耗奥秘：类脑算法与硬件协同

“智者一号”的低功耗奇迹并非单一技术的结果，而是其独特的直觉神经网络类脑算法与硬件设计协同优化的产物。

广东省智能院多模态脑机接口系统联合实验室主任蔡江解释道：“传统AI就像个‘黑箱子’，只给答案不说原因。而我们的算法让AI具备了‘说理能力’，它不仅能给出判断，还能解释为什么这样判断。”

这种直觉神经网络是可解释的数值与符号统一的类脑学习网络，高度模拟人脑运算机制，融合了符号计算与数据驱动的三值逻辑类脑模型。

人脑是极高效的信息处理器，只需相当于20瓦功率的能量就能维持复杂的感知与决策功能。

受这一机制启发，“智者一号”的算法让系统能够以类似于人脑的方式处理信息，即通过电脉冲进行数据处理，模拟真实神经元间的信号传递，并通过“权重调整”实现自适应学习。

在实际性能测试中，“智者一号”表现突出。在单节点CPU上，“智者一号”仅用30小时就完成了百亿token的训练任务。

训练和推理速度分别达到10万token/秒和50万token/秒，性能媲美需要多张高端GPU的传统算力集群。

聂磊介绍，该平台可将硬件成本降低约50%，能耗下降近90%，同时在多个专业数据集上的准确率大幅提升。

全方位降低了人工智能普及的进入门槛和运行成本。

04 能效优势：重新定义算力经济性

“智者一号”的能效表现不仅是对现有AI计算方案的改进，更是对算力经济性的重新定义。

从数字上看，其功耗仅为传统超算设备的十分之一，这一优势在长期运行中将产生巨大的经济效益和环境效益。

在AI芯片推理部署中，业界通常使用“每瓦算力”（Token/W、FPS/W、MAC/W）作为核心能效评估指标。

“智者一号”在这一指标上的表现令人瞩目，它实现了从“高算力”到“高效算力”的转变。

加州大学圣地亚哥分校的研究人员对Qualcomm Cloud AI 100 Ultra加速器的研究从侧面印证了专用AI加速器的能效潜力。

他们的研究显示，QAic在特定70B参数模型上可实现20倍更低的功耗（148 W vs 2,983 W），对于较小模型，单个QAic设备的功耗比4-GPU A100配置低35倍（36 W vs 1,246 W）。

“智者一号”通过低能耗特性，极大地降低了用户使用高性能计算的门槛。广东省智能院院长张旭院士指出：

“我们长期以来的AI计算，包括大模型训练、推理等等，都依赖于非常大的超算中心，投入很大，耗能也大，对我们老百姓可望不可及。”

而“智者一号”就像个小冰箱大小，算力非常强大，加载了类脑INN算法与模型，家庭、企业都可以个性化部署在办公桌下。

这种低能耗特性还使得“智者一号”可以直接在家用插座上运行，无需专门的电力改造，为算力普及提供了基础设施上的便利。

05 应用前景：从超级机房走向千行百业

“智者一号”的低能耗、小型化特性，极大地拓展了超级计算的应用场景，使其从专门的大型机房走向各行各业。

蔡江描绘了基于“智者一号”开发的智能应用前景：“在家庭中，它可以成为贴心的健康管家；在办公室，它能成为懂你的工作助手；在医院，它可以辅助医生进行诊断分析。”

在能源受限的环境，如救援机器人、隧道矿井、密林深处或遥远星球等“信号盲区”，低能耗计算系统尤为重要。

澳大利亚昆士兰科技大学研究团队开发的LENS系统显示，类脑感知导航系统的能源消耗不到传统导航系统的10%，所占存储空间仅180千字节，却能实现8公里范围内的高效识别。

“智者一号”的能效优势也为超算中心能效优化提供了新的思路。

在构建大规模算力集群时，能耗和散热是制约算力密度提升的关键因素，而“智者一号”的低功耗特性使得在相同电力负荷下部署更多算力成为可能。

聂磊表示，“‘智者一号’在推动算力普惠化的同时，也为传统超算中心与智能算力集群的能效提升提供了新路径。”

张旭院士总结道，此次产品发布标志着智能计算进入“小型化、绿色化、个性化、普惠化、大众化”的“移动式个人超算”新时代。

使得超级算力不再局限于大型超算中心，而是走进大众，推动智能应用从“千人一面”的通用服务迈向“千人千面”的个性化定制。

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广东省智能科学与技术研究院院长、中国科学院院士张旭评价道：“这是一个革命性的产品，不仅拓展了超级计算的部署形态与适用边界，也为构建更绿色、更灵活、更易用的未来算力体系提供了关键技术支撑。”

“智者一号”的出现，不仅是一个技术产品的发布，更是算力发展路径的一次转变。

它打破了传统超算中心的高耗能、高投入模式，为人工智能的普及提供了更加普惠的算力基础，让智能计算从此前集中式、高能耗的模式，向分布式、低功耗的方向迈出了关键一步。