La startup australiana Cortical Labs ha annunciato la creazione dei primi data center basati su neuroni umani, una tecnologia che potrebbe cambiare radicalmente il modo in cui vengono eseguiti i calcoli per l’intelligenza artificiale. L’iniziativa nasce per affrontare uno dei problemi più urgenti del settore: il crescente consumo energetico dei sistemi AI tradizionali. Il progetto ruota attorno al sistema CL1, una piattaforma di computing biologico che combina cellule cerebrali umane con chip di silicio. Secondo l’azienda, questa tecnologia può elaborare informazioni con un consumo energetico inferiore a quello di una calcolatrice tascabile, rendendola una possibile alternativa ai chip tradizionali utilizzati nei data center. Cortical Labs ha annunciato la costruzione di due strutture principali: una a Melbourne, in Australia, e una a Singapore, sviluppata in collaborazione con DayOne Data Centers. Il progetto rappresenta uno dei primi tentativi concreti di applicare il computing biologico su scala industriale.
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Nascono i primi data center biologici
Il primo data center basato sulla tecnologia CL1 si trova a Melbourne e ospita circa 120 unità di calcolo biologiche. Ogni unità integra neuroni umani coltivati su un chip di silicio e progettati per formare reti neurali capaci di apprendere e adattarsi. Il secondo progetto si trova a Singapore, dove Cortical Labs prevede di installare fino a 1000 unità CL1 in diverse fasi di sviluppo. La prima fase del progetto parte con 20 unità, ospitate presso la Yong Loo Lin School of Medicine della National University of Singapore, che collabora con l’azienda per studiare le applicazioni scientifiche e tecnologiche della piattaforma. L’iniziativa è stata annunciata ufficialmente il 9 marzo 2026 e rappresenta un passo importante verso la creazione di infrastrutture di calcolo ibride che combinano biologia e semiconduttori.
Come funziona il sistema CL1
Il cuore della tecnologia sviluppata da Cortical Labs è il sistema CL1, un dispositivo che integra circa 200.000 neuroni umani derivati da cellule del sangue. Gli scienziati trasformano queste cellule in neuroni che vengono poi coltivati direttamente su chip di silicio. Una volta sviluppate, le cellule formano reti neurali che comunicano con il circuito elettronico attraverso stimoli elettrici. Il sistema funziona come una sorta di “body in the box”, una struttura che mantiene le cellule vive e funzionanti grazie a un sistema di supporto vitale che controlla temperatura, nutrienti e condizioni chimiche. Secondo Cortical Labs, i neuroni possono rimanere attivi per circa sei mesi, durante i quali apprendono e si adattano agli stimoli ricevuti. Questa capacità di apprendimento biologico rappresenta uno dei principali vantaggi della tecnologia rispetto ai chip tradizionali, che utilizzano algoritmi matematici rigidi.
Un computer biologico capace di giocare a DOOM
Per dimostrare le capacità del sistema, Cortical Labs ha recentemente mostrato una dimostrazione in cui il CL1 esegue il celebre videogioco DOOM. L’esperimento non ha solo valore simbolico. Dimostra infatti che la rete neurale biologica è in grado di interagire con un ambiente digitale, elaborare input e adattare il proprio comportamento. Questo tipo di interazione apre la strada a nuove forme di computing in cui le reti neurali biologiche possono essere utilizzate per compiti complessi come riconoscimento di pattern, simulazioni scientifiche o applicazioni di intelligenza artificiale.
Efficienza energetica contro la crisi dei data center AI
Uno dei motivi principali che spinge lo sviluppo del computing biologico è la crescente crisi energetica dei data center dedicati all’intelligenza artificiale. I sistemi AI moderni richiedono quantità enormi di energia per alimentare GPU e acceleratori specializzati. I chip utilizzati per addestrare modelli di machine learning consumano spesso centinaia di watt per singolo dispositivo. Il sistema CL1 utilizza invece neuroni biologici, che elaborano informazioni in modo estremamente efficiente dal punto di vista energetico. Secondo il CEO di Cortical Labs Hon Weng Chong, una singola unità CL1 consuma meno energia di una calcolatrice, offrendo potenzialmente un enorme vantaggio rispetto ai chip tradizionali. Questa efficienza potrebbe rendere il computing biologico una soluzione importante per ridurre l’impatto ambientale dei data center.
Una possibile alternativa ai chip AI tradizionali
La tecnologia CL1 viene spesso descritta come una possibile alternativa ai processori AI sviluppati da aziende come Nvidia, che oggi dominano il mercato degli acceleratori per machine learning. Mentre le GPU utilizzano architetture digitali basate su transistor, il sistema di Cortical Labs sfrutta il processo biologico naturale di apprendimento dei neuroni.Questo approccio potrebbe offrire vantaggi significativi in termini di efficienza energetica e capacità di adattamento. Il costo di una singola unità CL1 è stimato intorno ai 32.100 euro, una cifra relativamente competitiva per il mercato dei sistemi di calcolo specializzati.
La partnership con DayOne Data Centers
Per realizzare le nuove infrastrutture, Cortical Labs ha stretto una collaborazione con DayOne Data Centers, azienda specializzata nella progettazione e gestione di data center avanzati. DayOne fornisce l’infrastruttura fisica e l’esperienza necessaria per integrare le unità CL1 nei rack dei data center. A differenza dei server tradizionali, le unità biologiche richiedono sistemi di supporto vitale per mantenere attivi i neuroni. Questo rende la progettazione delle strutture più complessa, ma offre anche nuove opportunità per migliorare l’efficienza energetica complessiva. La collaborazione tra le due aziende punta a dimostrare che il computing biologico può essere scalato fino a livelli industriali.
Le implicazioni per il futuro dell’intelligenza artificiale
Se la tecnologia sviluppata da Cortical Labs dovesse dimostrarsi affidabile su larga scala, potrebbe trasformare profondamente il modo in cui vengono progettati i sistemi di intelligenza artificiale. Le reti neurali biologiche hanno infatti caratteristiche molto diverse rispetto alle reti artificiali tradizionali. Possono adattarsi rapidamente a nuovi stimoli e consumano quantità minime di energia. Questo potrebbe rendere possibile la creazione di data center molto più efficienti dal punto di vista energetico, riducendo l’impatto ambientale dell’espansione dell’AI. Allo stesso tempo, l’integrazione tra biologia e semiconduttori apre nuove domande etiche e scientifiche che la comunità tecnologica dovrà affrontare nei prossimi anni.
Verso una nuova generazione di infrastrutture di calcolo
I data center di Melbourne e Singapore rappresentano quindi un esperimento su larga scala per testare il potenziale del computing biologico. Cortical Labs prevede di espandere ulteriormente il progetto nei prossimi anni, aumentando il numero di unità CL1 e sviluppando nuove applicazioni industriali. Se il modello dovesse dimostrarsi sostenibile, potrebbe emergere una nuova categoria di infrastrutture tecnologiche in cui neuroni biologici e chip di silicio lavorano insieme per elaborare informazioni. In un’epoca in cui la domanda di potenza computazionale cresce rapidamente, questa fusione tra biologia e tecnologia potrebbe rappresentare uno dei percorsi più promettenti per il futuro dell’intelligenza artificiale.
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