每一次年夜语言模子回覆一个问题，它所做的不外是人脑30万年来绝不吃力就能完成的事；但它为此耗损的电力，却足以支撑一个小型社区。而咱们颅骨中的年夜脑，同时驱动着一切 每个动机、每一一段影象、每一一种感知 所有这一切并行运转、时刻不断，仅需约20瓦，年夜致相称在一个手机充电器的功耗，燃料不外是再平凡不外的葡萄糖。

于那连续不变的20瓦之上，回覆任何一个问题的分外耗损，不外是沧海一粟。这一对于比只管惊心动魄，却远非故事的全貌。卖力思索的心智也许只有30万年汗青 那恰是首批智人降生的年月。然而其底层的机制，也即神经元自己，已经履历了6亿年的连续优化 远于寒武纪年夜发作以前，首个神经体系就已经于初期动物中呈现。年夜脑并不是一挥而就地到达20瓦的功耗程度，这类效率是历经数亿年才磨砺出来的。

比拟之下，基础年夜语言模子于短短几年内依托GPU搭建而成，其降生源在模拟年夜脑的测验考试：神经元、进修历程、整个辞汇系统，全都是借来的。于从生物学阐发到GPU集群的转化历程中，工程学却来了个急转弯。终极构建出的工具确凿遭到了年夜脑的开导；正如飞机遭到了鸟类的开导 二者仅同享一两个道理，除了此以外险些再无配合的地方。

真正值患上切磋的问题，从来都不是呆板是否已经经迎头遇上。而是两个体系何故能经由过程云云悬殊的手腕告竣统一个成果 即猜测 以和为什么此中一方底子不成能与另外一方同场竞技。究竟，另外一方拥有6亿年的先发上风（图1）。

图1：从单细胞生物到现今年夜语言模子的生命演化时间线图片来历：LauroRizzatti

人工神经收集仅遭到生物年夜脑的大略开导。年夜语言模子是运行于硅基上的数字体系，而人脑则是一个年夜致上属在模仿的器官，由数亿年进化塑造而成。二者的相似的地方仅存于在通用的计较道理层面，而非物理组织或者主不雅体验。

从生物神经元到人工收集

人脑约莫包罗860亿个神经元。每一个神经元从其他细胞吸收电旌旗灯号及化学旌旗灯号，整合这些输入，假如满意特定前提，便会孕育发生一个电脉冲。突触，即神经元之间的毗连，其强度可以按照勾当而变化。频仍激活的通路可能变强，而其他通路可能变弱。这类转变的能力，恰是所谓的神经可塑性的一部门。

生物进修：经验/勾当 突触可塑性 通路强化； 人工进修：数据/偏差旌旗灯号 反向流传 参数与权重调解。

人工神经收集于数学层面大略模仿了这一历程的某些方面。它以履行数值运算的计较单位替换生物神经元，以由权重（即参数）暗示的数值毗连替换物理突触。练习历程中，体系会调解数十亿个参数，于某些模子中甚至到达数万亿个，强化那些有助在孕育发生更正确输出的数学模式，同时减弱致使过错的模式的影响力。

只管存于这类对于应瓜葛，人工神经元素质上只是由计较机硬件履行的一种数学运算。而生物神经元则是一个活的、具备代谢活性的细胞，其举动遭到电脉冲时序、局部生化情况、激素、基因表达，以和物理布局的影响。

从经验中进修vs.从数据中进修

人类与年夜语言模子经由过程底子差别的机制获取常识：

具身接地（人类）：一个孩子经由过程直接的感官接触进修 热 的观点 瞥见蒸汽、感触感染阳光、触摸温热的杯子。语言直接与身体觉得、情绪、身体危害及影象相连。 统计性接地（年夜语言模子）：年夜语言模子经由过程处置惩罚数百万条包罗 热 的文本呈现（如热咖啡、炎热气候、热点话题）来进修这个词。它构建起一张重大的语言瓜葛收集，从而可以或许使人信服地描述热度或者灼伤 只管它从未感触感染过温度或者痛苦悲伤。 现代多模态模子增长了图象、音频及视频，但辨认一张火焰的照片，与作为一个可能被它灼伤的生物体，二者仍旧存于底子区分。语言怎样酿成数学？

为了处置惩罚文本，年夜语言模子将词语转化为数值情势：

分词（Tokenization）：文本被支解成称为 词元 （token）的小单位。一个词元可所以一个完备的词、一个词的一部门、标点符号，甚至是一个与相邻字符组合于一路的空格。 嵌入（Embedding）：每一个词元被转换为一个多维向量 一个重大的数字矩阵，代表着练习历程中进修到的语言特性与瓜葛。 上下文处置惩罚（Contextualprocessing）：模子阐发词元于句子中相互之间的联系关系方式。跟着信息于收集中通报，每一个词元的数值暗示会按照其上下文获得精化。

例如，像 WhatistheCapitalofFrance? 如许一个问题，会根据如下挨次举行处置惩罚：

分词（Tokenization）：将输入文本拆分为若干词元（Token），例如 Capital（首都） of（的） France（法国） ； 嵌入（Embedding）：将这些词元转换为高维数值向量； 上下文处置惩罚（ContextualProcessing）：于整个神经收集中阐发这些词元之间的瓜葛。

这与年夜脑表征意义的方式存于广泛的相似的地方。年夜脑凡是不会将一个繁杂的人、物体或者观点贮存于单个伶仃的神经元中。相反，一段影象的差别方面，例如一小我私家的面目面貌、声音、姓名，以和感情意义，是经由过程漫衍于彼此毗连的神经体系中的勾当模式来表征的。

年夜语言模子一样以漫衍式方式表征信息。一个观点凡是并不是存储于单一参数或者某个固定位置中；相反，模子所学到的内容分离于很多参数之上，而特定句子中的意义则涌现在词元交互所孕育发生的激活模式。于这两种体系中，意义都依靠在整个收集中的瓜葛，只管生物机制与人工机制存于底子差异。

猜测的焦点作用

两个体系都严峻依靠猜测。

表1：人脑与年夜语言模子猜测机制的对于比展现了二者之间的显著差异数据来历：LauroRizzatti

将年夜语言模子称为 下一个词的猜测器 不免难免小视了它。要于数百万种情境中正确猜测语言，模子必需内化语言所描写的阿谁世界的布局：逻辑、因果瓜葛，以和社会预期。

留意力与上下文窗口

为了高效处置惩罚繁杂信息，两个体系城市优先存眷主要内容：

生物留意力（BiologicalAttention）：由方针导向及情绪驱动。于嘈杂的情况中，人类可以或许将留意力集中在某一段特定对于话，并依据其相干性或者对于自身安全的主要性，自动过滤失其他无关信息。 数学留意力：一种Transformer计较，用在权衡相隔较远词元（Token）之间的联系关系水平。例如，于句子 Maria把蛋糕放进冰箱，由于它是热的 （Mariaputthecakeinthefridgebecauseitwaswarm）中，留意力机制会判定代词 它（it） 指代的是 蛋糕（cake） ，而不是 冰箱（fridge） 。

年夜语言模子的上下文窗口近似在人类的事情影象，承载着当条件示、先前对于话和已经检索的上下文。凌驾该窗口的任何内容都将没法拜候，除了非被显式调取。

影象与幻觉

人类的影象是重构性的、多条理的，涵盖事情影象、陈述性影象、步伐性影象及情绪性影象，而且每一次被提取时城市被从头改写。

年夜语言模子（LLM）没有自力的、可寻址的影象库。它所把握的常识并不是以可检索的条款情势存储，而是于练习历程中被分离地编码进数十亿个参数权重之中。正由于云云，LLM天生文本依靠的是统计几率揣度，而非数据库检索。它可能会天生听起来合理、甚至极具说服力，却现实上其实不准确的内容。这类征象被称为 幻觉 （Hallucination）。不管是人类还有是呆板，表达流利其实不等同在内容真实。

推理、创造力与意识 推理：人类的推理交融了逻辑判定、感官反馈、影象与情绪。年夜语言模子的推理则将习患上的数学表征与逐词猜测机制相联合。因为模子可能于过错条件的基础上输出看似逻辑自洽的内容，于现实落地场景中，凡是会为其搭配计较器、搜刮引擎、代码履行器等外部东西。 创造力：人类与年夜语言模子都能将既有模式重组为新颖的输出。但人类的创造力源在亲身的糊口体验 例如，爱、哀痛、理想与保存。年夜语言模子只是模仿这些感情的语言表达，却不曾真正履历它们。 意识：年夜语言模子可以或许流利地会商自我意识，由于它是于关在意识的人类文本上练习出来的。会商意识不等在拥成心识。能效：20瓦的器官与兆瓦级的数据中央

生物智能与数字智能之间的布局性鸿沟，于能耗方面表现患上最为光鲜。

表2：与按需扩大的硅基芯片比拟，年夜脑是一个连续运行、功耗仅20瓦的器官数据来历：LauroRizzatti

恒定基线vs.按需扩大

成年人的年夜脑以约20瓦的低功耗、近乎恒定的预算运行，年夜致相称在一个手机充电器的耗电量，并连续耗损这些能量以维持新陈代谢、处置惩罚感官信息流、调治身体性能，同时并行运转多项认知使命。

比拟之下，一座现代化的AI数据中央要耗损兆瓦以致吉瓦级的电力，才能驱动数千颗高机能GPU，以和维持这些GPU正常运转的冷却体系。

单次查询能耗

比力一次简朴查询的能耗，例如，一个基本的事实性回覆或者一次快速揣度：

人脑：以20瓦连续运转（即每一秒20焦耳），一秒钟的思索约耗损20焦耳（约0.0056瓦时）。回覆一个问题与平静坐着比拟，边际成本可以纰漏不计，也就是说，基线功耗险些没有变化。 年夜语言模子揣度（LLMinference） ：一个简短的回覆也需将查询使命分配到年夜量GPU长进行处置惩罚。按照企业披露的数据，以和截至2025年的自力研究成果：一次平凡文本查询的能耗约为0.3瓦时（折合约1,100焦耳）。例如，Google暗示Gemini的中位能耗约为0.24瓦时，OpenAI则给出的数字约为0.34瓦时。对于在需要长程推理（longreasoning）或者自立代办署理（agentic）履行的繁杂使命，其能耗还有会进一步上升，凡是到达数瓦时至数十瓦时的程度。架构层面的效率鸿沟

一次简朴的年夜模子查询，其能耗就已经经到达人脑每一秒能耗预算的约50倍，靠近两个数目级的差距。假如进一步触及长程推理或者智能体链式挪用，这一差距还有会扩展到三个数目级甚至更高。这类巨年夜差异并不是偶尔，而是源在二者底层架构上的底子差别：

冯 诺依曼瓶颈：传统计较将处置惩罚单位（GPU）与内存（HBM/VRAM）分散，是以每一秒需要耗损巨年夜能量往返搬运数据数十亿次。而年夜脑则将计较与内存整合于统一突触布局之中。 稀少事务驱动的旌旗灯号通报（Sparse,Event-DrivenSignaling）：生物神经元以稀少、异步的脉冲情势放电，仅于放电时耗损重要能量；而GPU不管输入token的繁杂度多低，城市针对于数十亿参数履行密集矩阵乘法运算。

年夜语言模子已经经实现了极高的语言流利度，就每一瓦通用智能方面，人脑仍旧是无可对抗的。

当年夜语言模子回覆问题时，它复现了人类年夜脑30万年来一直于完成的一项豪举 区分仅于在，该模子的功耗足以笼罩一整个街区的用电需求，而年夜脑仅需20瓦功率便可运行。这类生物级的高能效并不是一挥而就，而是历经6亿年的细胞演化才慢慢形成的。

人工神经收集借鉴了年夜脑的辞汇系统，但两者的运行逻辑差异巨年夜：就像飞机及鸟类的对于比 仅同享一两项基础道理，总体架构却大相径庭。年夜语言模子并不是于与年夜脑竞速，而是走了一条高能耗的现代捷径，来实现这项古老的生物技巧。

本文翻译自国际电子商情姊妹平台EETimes，原文标题：TheHumanBrainVersusAI:SimilarResults,VeryDifferentMachines

责编：Clover.li 本文为国际电子商情原创文章，未经授权禁止转载。请尊敬常识产权，背者本司保留究查责任的权力。向散户“借钱”弄AI，软银创纪录发债1万亿日元

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