生物计算公司筹集了 2500 万美元种子轮资金并开设 Mission Bay 湿实验室

旧金山的一家初创公司正在使用电极阵列上生长的活体神经元来使人工智能生成的视频更清晰、更便宜、更连贯

一家由两名神经外科医生创立的初创公司刚刚从科幻小说跃升至亚马逊网络服务。生物计算公司 (TBC) 正在将其神经元驱动的人工智能优化工具引入 AWS，这标志着近年来最不寻常的云计算合作伙伴关系之一。

核心思想：在电极阵列上培养活的大鼠神经元（以及人类干细胞衍生的神经元），然后利用生物信号来改进人工智能模型生成视频的方式。

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TBC实际建造了什么

TBC 在多电极阵列上培养神经元，每个阵列最多包含 4,096 个电极。这些阵列记录生物神经网络如何响应图像和视频等编码数据，TBC 的软件将这些响应转换为适配器，这些适配器可以分层到现有的基于变压器的人工智能模型上。

关键卖点是最终用户永远不需要接触任何生物硬件。 TBC 的适配器充当软件插件，插入开发人员已经运行的模型中。

7 月 30 日，TBC 发布了针对 Decart OASIS 500M 模型的概念验证，这是一种相对紧凑的视频生成系统。结果令人震惊：与基本模型相比，视频质量提高了 2 倍，推理成本降低了 4.4 倍，连贯视频输出提高了 3 倍以上。

六个月内从隐形到 AWS

TBC 由神经外科医生 Alex Ksendzovsky 和 Jon Pomeraniec 创立。该公司于 2026 年 2 月脱颖而出，同时宣布获得 Primary Ventures 领投的 2500 万美元种子轮融资，并在旧金山 Mission Bay 附近开设了旗舰湿实验室。

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AWS 合作伙伴关系包括为 AWS 客户提供实验室参观和公开演示。 9 月 30 日，TBC 更进一步，在 Twitch 上举办了现场演示，与会者可以观看实时处理的神经元编码数据。

该公司已表示计划在 2026 年底之前将其技术部署在计算机视觉和生成视频应用中，商业文本到视频模型已列入路线图。

为什么选择生物计算，为什么选择现在

生成式人工智能有一系列有据可查的问题，而纯硅尚未完美解决这些问题。对象持久性，即跟踪视频帧中物体位置的能力，仍然是人工智能生成视频的一个长期弱点。 TBC 的论文是，通过生物神经元对视觉数据进行编码，捕获一些先天的空间推理，并将其作为学习的优化注入到 Transformer 模型中。

能源效率是另一个角度。人脑的运行功率约为 20 瓦。训练大型人工智能模型可能会消耗兆瓦电量。

竞争格局和看点

以人工智能初创公司的标准来看，2500 万美元的种子轮融资并不多。真正的测试将是预计今年晚些时候推出的商业文本到视频模型，该模型需要证明其生物优化适用于不同的模型架构和商业规模。