类脑大模型“瞬悉”：中国GPU赋能下的AI范式重构与超长上下文潜能

温故智新AIGC实验室

TL;DR：

中国科学院自动化研究所发布的“瞬悉1.0”类脑大模型，通过借鉴大脑处理机制，实现了线性复杂度和在国产GPU上的全流程运行。这一突破不仅在超长序列处理上带来百倍速度提升和能源效率飞跃，更预示着后Transformer时代AI架构的新方向，以及中国在全球AI竞争中“基于内生复杂性”的技术自主路径。

在人工智能领域，Transformer架构在过去数年间主导了大规模语言模型的发展，并推动了Scaling Law的范式成功。然而，这种“基于外生复杂性”的路径，即通过无限堆叠简单神经元和暴力堆叠算力数据来提升性能，正日益面临二次方复杂度带来的计算瓶颈、高能耗和超长序列处理的限制。正当业界普遍探索如何优化Transformer之时，中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队与沐曦MetaX等伙伴合作，发布了“瞬悉1.0”（SpikingBrain-1.0）——一个全流程国产GPU赋能的类脑脉冲大模型，以“线性复杂度”和惊人的效率提升，为AI的未来发展描绘了另一条极具潜力的“基于内生复杂性”的新路径。

技术原理与创新点解析

SpikingBrain的核心创新在于其对生物大脑信息处理机制的深度借鉴与计算化重构。区别于Transformer的点神经元模型，SpikingBrain引入了脉冲神经元（Spiking Neuron），模拟了大脑神经元仅在膜电势累积达到阈值时才发放脉冲事件的机制。这种事件驱动的稀疏计算范式是其实现高性能与低能耗兼顾的关键。

  1. 线性/近线性复杂度架构：SpikingBrain模型摆脱了Transformer在序列长度上二次方复杂度的桎梏，实现了线性（SpikingBrain-7B）及近线性复杂度（SpikingBrain-76B，激活参数量12B）的增长。这意味着在处理超长序列时，其计算资源消耗将远低于现有主流模型，显著提升了训练和推理效率。
  2. 动态阈值脉冲化编码：为解决脉冲编码时的性能退化问题，研究团队构建了自适应阈值神经元模型，并通过“虚拟时间步策略”实现“电位-脉冲”转换。这一机制能将模型中90%以上的稠密连续值矩阵乘法替换为支持事件驱动的脉冲化算子，实现按需计算，极大降低能耗。
  3. 多层次稀疏化方案：SpikingBrain将网络层面的MoE（Mixture of Experts）架构与神经元层面的稀疏事件驱动计算相结合，提供了微观和宏观层面的稀疏化方案，进一步优化了算力分配。
  4. 生物合理性与计算高效性融合：团队在理论上建立了脉冲神经元内生动力学与线性注意力模型之间的联系，揭示了现有线性注意力机制是树突计算的特殊简化形式。这一深层洞察不仅提供了更强的生物学解释，也为不断提升模型复杂度和性能开辟了新的可行路径。
  5. 国产算力全流程支持：SpikingBrain-1.0实现了在国产GPU算力平台上的全流程训练和推理，这不仅展示了中国在AI基础技术上的自主可控能力，也为本土AI生态系统提供了关键支撑。为此，团队开发了面向国产GPU集群的高效训练和推理框架、Triton/CUDA算子库、模型并行策略及集群通信原语。

在性能表现上，SpikingBrain-7B仅需主流大模型约2%的数据量，即可实现媲美开源Transformer模型的通用语言建模性能。而SpikingBrain-76B则能在更少的激活参数下，接近甚至超越Llama2-70B、Mixtral-8*7B、Gemma2-27B等先进模型1。尤其在长序列处理方面，SpikingBrain-7B在1M长度下TTFT（Time To First Token）速度比主流模型提升26.5倍，在4M长度下保守估计速度提升超过100倍。此外，在手机CPU端，其在64k-256k长度下较Llama3.2同规模模型解码速度提升4.04倍至15.39倍，展现出强大的端侧部署潜力。

产业生态影响评估

SpikingBrain的问世，不仅仅是一个技术上的突破，它更是在多个维度对现有AI产业生态产生深远影响。

  1. 超长上下文场景的商业化机遇：其在处理超长序列上的显著效率优势，将为特定行业带来革命性的商业机遇。法律与医学文档分析、复杂多智能体模拟、高能粒子物理实验、DNA序列分析、分子动力学轨迹等领域，长期以来因Transformer的二次方复杂度而受限于上下文窗口，如今有望通过SpikingBrain的线性复杂度实现突破性的应用。这可能催生新的垂直AI服务提供商，并重新定义这些行业的效率边界。
  2. “基于内生复杂性”范式的兴起：SpikingBrain提供了一条非Transformer架构的新技术路线，即“基于内生复杂性”的通用智能实现方法。这一哲学层面的转变，有望打破当前Transformer-centric的同质化竞争，鼓励更多基于生物启发、追求计算与能效协同优化的创新。这不仅是技术路线的多元化，更是对AI发展本质的深刻反思。
  3. 国产算力生态的战略支点：该模型全流程在国产GPU上完成训练和推理，突显了中国在AI基础设施自主可控上的进展。在日益复杂的地缘政治背景下，拥有自主可控的AI模型架构和算力平台，对于保障国家在AI领域的战略安全和发展空间具有不可估量的价值。它将进一步增强国内芯片、算法和应用生态的协同发展，为中国AI产业构筑坚实的“护城河”。
  4. 端侧AI与边缘计算的普及：SpikingBrain在手机CPU上的出色性能，预示着强大AI能力向端侧设备迁移的巨大潜力。未来的智能手机、IoT设备乃至可穿戴设备，都可能运行具备长上下文处理能力的本地AI模型，实现更低延迟、更高隐私和更个性化的智能体验，进一步拓宽AI的应用边界。

未来发展路径预测

SpikingBrain的发布是AI发展史上一个重要的里程碑，它指明了未来AI技术演进的几个关键方向。

  1. ** neuromorphic芯片与硬件协同设计**：SpikingBrain作为脉冲神经元模型，与新兴的神经形态计算（Neuromorphic Computing）硬件具有天然的契合度。未来3-5年内，我们可能会看到SpikingBrain这类类脑模型与为事件驱动、稀疏计算设计的神经形态芯片更紧密地结合，实现更极致的能效比和性能。这种软硬件一体化的协同设计将是AI突破当前算力瓶颈的关键。
  2. 从“大数据、大模型”到“更少数据、更智能模型”：SpikingBrain仅需主流模型2%的数据量即可实现媲美性能，这挑战了当前Scaling Law驱动下对“大数据”的过度依赖。未来，AI研究可能会更加注重数据效率和模型泛化能力，通过更精妙的架构和学习机制，以更少的数据、更低的能耗训练出高效能的智能系统。
  3. 多模态与通用智能的探索：超长序列处理能力对于多模态AI（如处理长视频、复杂基因组数据）和实现更接近通用智能（AGI）至关重要。SpikingBrain在此方面的优势，将使其成为探索更复杂、更接近人类认知的多模态信息处理模型的重要基石。它有望在未来引领对非符号推理、复杂因果关系建模等更深层次智能的探索。
  4. ** AI伦理与可持续性的深层思考**：随着AI能耗的不断飙升，其对环境的影响日益成为一个紧迫的伦理议题。SpikingBrain对低功耗的追求，提供了一个可持续发展的AI路径。未来，能效将成为衡量AI模型成功与否的重要标准之一，驱动技术向更环保、更负责任的方向发展。这将促使行业和社会对AI的长期影响进行更全面的评估和引导。

SpikingBrain的出现，不仅为Transformer架构的局限性提供了有力的答案，更以其根植于生物智慧的独特路径，向我们展示了人工智能无限的可能性。它不仅仅是一项技术创新，更是一场关于AI本质、效能、可持续性和自主性的哲学思辨与产业实践。中国在这一领域的突破，无疑将在全球AI格局中占据重要的战略位置。

引用

  1. 中国科学院自动化研究所：基于内生复杂性的类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”问世·中国网·（2025/9/8）·检索日期2025/9/8 ↩︎