类脑计算再升温：Flourish获5亿美元融资，用脑科学押注下一代AI范式

撰稿｜陈茂雨

2026年6月，总部位于纽约的神经AI（Neuro AI）初创公司Flourish正式结束近两年的隐身运营，向市场公开了它的技术路线与资金布局。

无产品落地、无营收数据、无公开论文、无实测基准成绩，仅凭一套“逆向重构人脑计算逻辑”的技术构想，Flourish就已经完成了5亿美元（约合人民币36亿元）融资，投后估值定格在25亿美元。

投资方阵容堪称顶配：亚马逊创始人杰夫・贝索斯个人出资约1亿美元领投，谷歌风投（GV）、顶级科技风投Lux Capital以及生命科学专业投资机构Catalio Capital Management联合入局。

这是2026年AI硬科技赛道里最受瞩目的融资案例之一。

资本跳过了产品验证、营收验证、技术验证的所有传统标尺，直接押注了一个关于“智能本质”的答案。

01

一份两页纸的“未来新闻稿”

Flourish的故事，始于一份只有两页纸的“未来新闻稿”。

这是联合创始人Rob Williams从亚马逊带出来的方法论。

作为前亚马逊最高管理层S-Team成员，他曾主导Alexa语音助手等核心业务，深谙贝索斯推崇的“Working Backwards”（逆向工作法）：在项目启动前，先写好产品成功发布后的新闻稿，再反向倒推当下要做的每一步。

离开亚马逊后，Williams一直在寻找下一代AI的破局点。在共同投资人牵线下，他找到了另一位跨界者Thomas Reardon，一个在科技圈和神经科学界都颇有传奇色彩的人物。

Reardon的人生轨迹像两次跨界的抛物线。

少年时期，他以天才程序员的身份被微软招募，是Internet Explorer微软浏览器的核心开发者，参与过早期网页标准制定。

但就在职业生涯的顶峰，他突然转身离开科技圈，赴哥伦比亚大学攻读神经科学博士，从代码世界一头扎进了大脑的神经元回路。

2015年，Reardon创立神经接口公司CTRL-Labs，主打非侵入式肌电神经接口，通过手腕设备捕捉神经信号，提前识别人体运动意图。

2019年，Meta以约5亿-10亿美元的价格收购CTRL-Labs，其技术后来成为Meta Neural Band的核心底层，用于支撑智能眼镜的手势控制。Reardon也随之加入Meta Reality Labs，牵头神经运动接口研发。

一个是了解产品与商业的科技高管，一个是横跨计算机与神经科学的连续创业者，再加上Catalio Capital的Jacob Vogelstein。他曾主导奥巴马时期美国情报体系的MICrONS项目，目标是在单神经元分辨率下逆向重构一立方毫米的大脑。

三人构成了Flourish的初始班底。那份两页纸的未来新闻稿，就是他们最初的商业计划书。

上面只写了两个目标：解决当前AI的两大核心难题——能效与持续学习；打造一套名为Cortex AI的合成智能系统，在计算能力、学习效率与功耗预算上对齐人脑。

2025年12月，Williams带着这份文档见到了贝索斯。

会面后，贝索斯当即决定投入5000万美元；随着后续GV、Lux Capital等机构陆续加入，他又将个人投资额追加至约1亿美元，成为本轮最大的单一出资人。

Flourish的核心团队和投资人 图片来源：wired，由LANNA APISUKH拍摄

02

人脑的20瓦，AI的兆瓦级

在脑机接口与神经AI赛道，Flourish从一开始就选了一条和主流完全不同的路。

市场上的明星公司，从Neuralink到Synchron，走的都是“连接大脑”的路线。通过侵入或微创设备，建立大脑与机器的信号通道，核心是解决输入输出问题。

Flourish的方向恰好反过来：它不想用机器控制大脑，而是想让大脑教会机器怎么思考。

它的核心项目Cortex AI，本质是一场对生物智能的逆向工程。

Flourish的底层逻辑很直接：人类花了几十年设计人工神经网络，但当下的大模型依然要靠海量数据与兆瓦级算力堆砌，才能实现人脑20瓦功耗就能完成的学习、推理与适应能力。

这说明当前的AI架构，从根本上就走了一条低效的路线。而演化了上亿年的人脑，已经给出了最优的计算范式，只需要把它找出来。

为此，Flourish搭建了自有神经科学湿实验室，通过高分辨率电子显微镜与高通量电生理记录，对大脑皮层柱进行完整的结构重建，揭示让人脑具备极高能效的生物学原理。

皮层柱是大脑皮层中约300到500微米直径的柱状组织结构，自1957年Mountcastle发现以来，一直被神经科学家视为新皮层的基本计算单元。

团队要做的，就是在单神经元分辨率下测绘其中所有的神经连接与突触权重，也就是连接组学研究，从中提炼出可复现的计算规则。

和传统人工神经网络不同，Flourish要做的不是梯度下降与反向传播，而是基于生物神经元的脉冲编码、局部突触可塑性与侧向抑制机制，构建一套全新的非梯度学习算法。

按照设想，这套算法最终能在传统数字芯片上实现，不需要依赖新型硬件，就能把通用智能的运行功耗压缩到20-50瓦，仅相当于一台普通笔记本电脑的水平，同时具备类人脑的持续学习与小样本学习能力。

Flourish目前正在与全球头部半导体芯片厂商进行商业谈判，计划把自研的神经类算法直接固化到专用硅基芯片之中。

此外，公司还计划自建神经科学实验室，配备高分辨率电子显微镜，并建立五年期深科技研究路线图。

03

资本为什么敢赌“空中楼阁”？

一家没有产品、没有营收，甚至没有公开技术成果的公司，拿到25亿美元估值，在硬科技投资领域本就罕见。放在素来强调落地与验证的AI赛道，更显得格格不入。

但在顶级资本的视角里，这笔赌注有清晰的逻辑。

首先是行业走到了瓶颈口。

当下的大模型竞赛已经陷入参数与算力的军备竞赛，训练成本指数级上升，数据中心能耗快速逼近电网承载极限，摩尔定律的物理边界越来越近。

单纯靠堆硅片的增长模式，已经看得见天花板。整个行业都在寻找下一代计算范式，而类脑计算是公认的潜在方向之一。

其次是团队的可验证执行力。

Reardon不是第一次做前沿跨界创业，Williams则有丰富的大规模产品落地经验。对投资方而言，这是一支知道怎么把科学变成产品的团队。

更重要的是，这笔投资的本质是押注AI计算范式的切换。

Lux Capital与GV本就是Reardon的老投资方，曾参与CTRL-Labs的A轮融资；Catalio Capital的Jacob Vogelstein曾主导MICrONS项目，该项目为Cortex AI积累了早期的技术基础。

贝索斯更是早已在神经科技赛道布局，此前就投资过脑机接口公司Synchron，此次押注Flourish，是将触角从“接口”延伸到了“智能底层”。

因此，25亿美元估值买的，从来不是一家公司的当下，而是一个“如果成功就会重构整个AI产业”的可能性。

一旦大脑的核心计算逻辑被破译并工程化，带来的将是整个算力体系的革命。所有终端设备都能运行通用智能，数据中心的能耗压力将彻底缓解，AI的落地形态会被完全改写。

04

一场需要耐心的长跑

当然，质疑声从未消失。

神经启发式AI并不是新概念。从几十年前诞生的人工神经网络，到后续的脉冲神经网络、类脑芯片，学界与产业界喊了很多年“向大脑学习”。

但除了人工神经网络演化出的深度学习以外，其余更贴近真实脑机制的神经启发路线，一直没能走出实验室，成为主流计算范式。

连接组学本身更是一项浩大的工程。仅一立方毫米的脑组织，就包含数万个神经元与上亿个突触，完整测绘的难度堪比人类基因组计划。就算完整画出了神经连接图，能不能从中提炼出可计算的核心算法，依然是未知数。

行业普遍预计，Flourish的研发周期至少在5-10年，商业化更是遥遥无期。在此之前，公司不会有任何营收，只能持续烧钱。5亿美元融资听起来很多，但在基础研究领域，或许只是起步价。

赛道上也从不缺竞争者。IBM的TrueNorth、Intel的Loihi已经在类脑芯片领域探索多年，各大科技公司也都有内部的类脑计算研究团队。

Flourish的优势在于更极致的逆向工程路线，这也意味着更高的技术风险。

但资本显然愿意为这种“疯狂”买单。

在一个AI行业疯狂堆算力、堆参数、堆电力的时代，一个功耗50瓦的合成大脑，听起来像是科幻。

但当参数竞赛的边际效益持续递减，当能耗成为无法绕过的硬约束，总有人要回头看看生物演化用了几十亿年给出的答案。

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