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  • DNA数据存储技术:前沿科技如何重塑人类信息存储未来

    DNA数据存储技术:前沿科技如何重塑人类信息存储未来

    当数据成为新的”原油”,我们该往哪里装?

    你有没有想过一个问题:人类产生的数据,正在以惊人的速度膨胀。

    根据预测,到2028年全球数据总量将突破400ZB(泽字节)。这是什么概念?如果用传统磁带库存储百万TB数据,需要占用一个足球场那么大的空间。更糟糕的是,这些磁带还需要恒温恒湿的维护环境,耗电惊人。

    DNA存储与传统存储密度对比示意图,一克DNA存储215PB超冷数据归档

    我们正面临着一个尴尬的局面:数据在爆炸,而传统存储介质已经力不从心。硬盘寿命不过五到十年,磁带稍长一些,但也只有十几二十年。更要命的是,全球数据中心每年消耗的电力已经超过了许多国家的总用电量,而且还在持续攀升。

    怎么办?

    答案可能藏在一个你意想不到的地方:DNA

    DNA:自然界最古老的数据仓库

    DNA,中文名脱氧核糖核酸,是地球上所有生命携带遗传信息的分子。它由四种碱基组成:A(腺嘌呤)、T(胸腺嘧啶)、G(鸟嘌呤)、C(胞嘧啶)。这四种简单的化学分子,通过不同的排列组合,编码了从细菌到人类的全部生命信息。

    事实上,DNA本身就是一种极其高效的信息存储介质。

    让我们来看一组令人震撼的数字:

    • 1克DNA可以存储215PB(拍字节)的数据,相当于约1000万小时的高清视频
    • 理论极限密度更高,达227.5EB/g(艾字节/克)
    • 仅需700克某种特殊物质就能存储2025年全球产生的全部数据
    • 用几公斤DNA,理论上就能记录人类文明迄今为止创造的所有数据

    除了存储密度惊人,DNA的另一个杀手锏是超长寿命。2026年4月发表的最新研究显示,在25°C干燥条件下,一套新型编解码器预测DNA存储的解码窗口期可长达282年。如果放在低温环境,保存数万年也不成问题。科学家曾将敦煌壁画存进DNA进行极端老化实验,结果显示这些壁画借助DNA存储,可以在9.4°C环境下安然保存超过2万年

    这意味着什么?你今天存入DNA的数据,你的曾孙的曾孙的曾孙都能读取。而你的硬盘或U盘,可能五年后就成电子垃圾了。

    还有一个让数据中心运营商垂涎的优点:近乎零能耗。DNA存储不需要制冷,不需要供电,不需要水循环空调维护。除了编码与读取设备,干存储环节几乎不消耗任何能源。对于那些苦于电费和碳排放的科技巨头来说,这简直是”救赎级”的解决方案。

    如何把”0和1″写进DNA?

    那么,问题来了:计算机用的是二进制(0和1),DNA用的是碱基序列(A、T、G、C),两者怎么对话?

    答案在于编码算法

    DNA存储的基本流程是这样的:

    第一步:编码。将数字文件的二进制数据转化为碱基序列。这听起来简单,做起来却充满挑战。DNA合成过程中会产生各种错误——碱基插入、缺失、替换,就像打字时会打错字一样。因此,编码算法必须具备强大的纠错能力,确保数据完整无误。

    第二步:合成。通过DNA合成技术,将编码后的碱基序列变成实实在在的DNA分子。目前主流的合成方法包括化学合成和酶促反应两种路线。前者技术成熟但成本较高,后者成本更低但错误率也更高。

    第三步:存储。将合成的DNA分子封装保存。理想状态是冷冻干燥,在适宜温度下可以保存数百年甚至数千年。

    第四步:读取。当需要提取数据时,通过DNA测序技术将碱基序列还原为二进制数据,再通过解码算法恢复为原始文件。

    整个过程,就像是打造一个”生物硬盘”。

    2025-2026:商业化元年真的来了

    如果前几年你还觉得DNA存储只是个实验室里的科幻概念,那么2025-2026年的消息会让你改变看法。

    **2025年末,一个里程碑式的事件震动了整个存储行业:全球首个可扩展DNA数据存储商业化服务Atlas Eon 100正式发布。**这标志着DNA存储正式从”论文里的未来”变成”可以买到的产品”。

    与此同时,资本市场也在用脚投票。

    法国Biomemory在2026年3月宣布收购美国波士顿Catalog Technologies的核心资产,后者多年来深耕可扩展高速DNA打印、高通量读取和极低错误率技术。这场整合的战略意义用四个字概括:端到端商用。合并后的公司目标直指数据中心市场,CEO Erfane Arwani放话,2026年下半年将成为商业化起锚的拐点,这一次交付的不是科幻演示,而是面向真实客户测试和部署的DNA存储柜。

    无独有偶。2026年4月9日,全球领先的DNA合成技术提供商金斯瑞宣布与分子存档技术先驱Mimulus Corp达成战略合作。双方的目标是在2030年前实现突破性成本优化,共建规模化分子归档存储基础设施。金斯瑞将利用其成熟的制造平台,推动高通量DNA合成的规模化工业生产,目标从单芯片并行合成数百万条寡核苷酸,提升至数十亿条级别。

    Mimulus推出的Glacier数据存储卡尤其值得关注——它的尺寸只有信用卡大小,却能构建完全独立于传统IT架构和电网的物理数据存储载体。Mimulus创始人Todd R. Nelson博士的一句话说得很犀利:”试图用上世纪中期的磁带技术来解决21世纪的AI数据问题,无异于用蒸汽机发射火箭。”

    中国力量:站在DNA存储的制高点

    在这场存储革命中,中国并没有缺席,反而扮演着重要角色。

    天津大学团队在DNA存储领域多点开花。2025年5月,吴华明教授团队在《自然·计算科学》发表论文,提出名为HELIX的全新DNA存储系统,专门用于存储生物医学数据。团队成功将两张60MB的时空组学图像编码为13万条、每条183个碱基的DNA序列,并完整恢复了图像数据。这套系统的核心模块包括图像压缩、图像纠错编码和图像复原,还引入了深度学习技术增强信息恢复能力。

    同年11月,吴华明团队又在《自然·通讯》发表最新成果——名为StairLoop的新型DNA存储方案。这套方案专门解决高错误率环境下的数据恢复问题。通过阶梯式交织结构和迭代式软判决解码机制,即使面对核苷酸错误率超过6%、序列丢失率超过30%的极端情况,DNA存储系统仍能准确解码并完整复原原始图像。验证实验中,团队甚至成功将代表早期人类文明的甲骨文图像通过电化学合成方式写入DNA链。

    中国科学院院士、天津大学教授元英进团队也在持续深耕。他们成功将人脑的核磁共振影像信息用DNA方式保存,用于脑健康的长期跟踪诊疗。

    此外,”毕昇一号“DNA活字存储系统实现了多类型文件的精准存储,中合基因推出了桌面式自动化存储平台DNA-DISK。上海交通大学的DNA存储研究中心牵头的国家重点研发计划”面向PB级DNA存储的系统及合成仪”,更是被定义为解决DNA存储技术”卡脖子”问题的重大战略工程。

    从专利布局看,中国在DNA存储领域的专利申请量已占全球28%,整体技术实力不容小觑。

    不仅是存储:DNA还能加密

    你可能以为DNA存储只是换个”材料”存数据,但科学家们的野心远不止于此。

    亚利桑那州立大学的一个研究团队在2025年底至2026年初发表了两项研究,展示了DNA的另一个潜力:信息加密

    第一项研究开发了一种不依赖DNA测序的存储策略,而是利用DNA分子的物理形状来表征信息。科学家创建了纳米级DNA结构,每个结构代表一个信息单元。当这些结构通过微小传感器时,机器学习算法捕获并解读它们产生的细微电信号,重建出原始文本和短消息。这种方法比传统测序更快、更便宜、更易于规模化。

    第二项研究则探索了DNA的加密能力。科学家设计了一种名为DNA折纸的结构——通过折叠DNA链形成精确的二维和三维形状。与其把数据简单存储为比特或字母,不如把信息编码进这些纳米结构的排列和图案中,形成一种”分子密码”。没有正确的工具和参考图案,几乎无法解读。

    团队使用超分辨率显微镜读取加密信息,机器学习软件分析数千张分子图像,将相似图案分组,再还原为原始信息。没有正确的解码框架,这些图案毫无意义。这种方法极大增加了可创建的分子代码数量,让未授权解码变得极其困难。

    “几十年来,信息技术几乎完全依赖硅。”亚利桑那州立大学Hao Yan教授表示,”我们在这里展示的是,生物分子特别是DNA,可以以全新的方式存储和保护信息。将DNA视为信息平台而非仅仅遗传物质,我们可以重新思考数据如何在纳米尺度上存储、读取和保护。”

    挑战仍在:成本、速度和标准化

    说了这么多DNA存储的优势,我们也必须正视它面临的挑战。

    成本仍是最大的拦路虎。虽然DNA存储成本已从2013年的每MB 1.2万美元骤降到2023年的3.5美元,但与传统存储介质相比,这个价格依然高得离谱。要让DNA存储真正普及,成本必须再降低几个数量级。好消息是,产业界普遍预计未来3-5年将实现每GB 10美元的目标。

    读写速度是另一个痛点。目前DNA存储的数据吞吐量局限于KB/秒级,比传统数据中心的千兆以太网差了不止一个数量级。对于需要频繁访问的”热数据”,DNA存储暂时还派不上用场。但在访问频率低的”冷数据”和需要保存几十上百年的”超冷数据”领域,DNA存储的优势是压倒性的。

    标准化问题也不容忽视。目前DNA存储行业缺乏统一的行业标准,不同技术路线之间兼容性有待优化。微软曾在2024年低调退出DNA存储项目,留下一句意味深长的评论:”鼓吹密度极值的人恐怕还不明白这只是表层优势。”这为行业敲响警钟——技术突破之外,应用生态和标准建设同样重要。

    未来图景:DNA存储将如何改变世界?

    尽管挑战重重,DNA存储的未来图景已经清晰可见。

    在存储分层体系中,DNA存储将占据”超冷数据”的位置。 未来的数据中心可能呈现四级架构:SSD处理热数据(频繁访问),HDD处理温数据(偶尔访问),磁带处理冷数据(长期归档),DNA存储处理超冷数据(永久存档)。医院保存百年病历、银行保留数十年交易记录、政府存档重要文献——这些场景都是DNA存储的用武之地。

    在能源消耗方面,DNA存储将推动数据中心绿色转型。 存储1PB数据仅需1瓦功率,能耗仅为传统数据中心的0.1%。在全球碳中和的大背景下,这项优势将越来越受重视。有分析师估算,如果DNA存储大规模普及,仅数据中心制冷一项,每年就能节省数十亿千瓦时的电力。

    在文化遗产保护领域,DNA存储可能带来革命性变化。 敦煌壁画已经证明可以存进DNA并保存超过2万年。人类所有的绘画、音乐、电影、书籍,理论上都可以用DNA永久保存。只要还有人类在读写DNA,这些文明结晶就不会丢失。相比之下,纸张会腐烂,磁盘会消磁,光盘会老化,DNA几乎是不朽的选择。

    在市场规模方面,DNA存储正在爆发的前夜。 预计2025至2030年,全球DNA存储市场年复合增长率将达到68%,2030年市场规模将突破85亿美元。中国市场增速高于全球均值,有望在这场技术竞赛中占据有利位置。

    结语

    回顾人类信息存储的历史,从甲骨文到竹简,从纸张到磁盘,每一次存储介质的革命都深刻改变了文明的形态。DNA存储,可能是下一个改变游戏规则的技术。

    它不依赖电力,可以在常温下保存数百年;它密度惊人,一粒沙子大小的DNA就能存下整座图书馆;它几乎永恒,只要你我还在读写DNA,信息就不会消失。

    当然,DNA存储不会取代你手机里的闪存或电脑里的固态硬盘。但在那些需要海量存储、超长保存、极低能耗的场景中,DNA的优势是压倒性的。

    当数据成为新的”原油”,DNA或许就是那个储量最丰富、成本最低的”油田”。

    参考资料:

    • Science Advances、Nature Communications等期刊相关论文
    • Biomemory、Catalog Technologies、金斯瑞、Mimulus等企业官方公告
    • 天津大学、上海交通大学、中国科学院等科研机构公开研究成果
    • 太平洋科技、科普中国等媒体报道
  • 光子AI芯片商用元年:如何用光速重新定义算力竞赛

    光子AI芯片商用元年:如何用光速重新定义算力竞赛

    引言:当算力竞赛进入”光学时代”

    过去十年,AI领域的飞速发展几乎完全建立在GPU集群的算力提升之上。从2012年AlexNet用两张GPU训练出革命性的深度学习模型,到2026年大模型训练需要数万台GPU互联——算力需求的增长曲线陡峭得令人惊叹。

    然而,硅基电子芯片正面临物理极限的严峻挑战。当晶体管尺寸逼近原子级别,量子隧穿效应导致的漏电问题让传统芯片的性能提升愈发艰难。更关键的是,芯片内部和芯片之间的数据传输正成为制约AI计算效率的瓶颈——电子在导线中的传输速度远跟不上AI计算的需求。

    正是在这一背景下,沉默了数十年的光子计算技术重新进入业界视野。光速是电子速度的一千倍以上,且光子在传输过程中几乎不产生热量。这意味着,利用光子进行AI计算可能彻底绕过电子芯片的物理限制,开辟一条全新的算力提升路径。

    2026年,这一看似”科幻”的技术终于开始走向商业化。

    硅光子技术量产:光子芯片晶圆检测与封装产线实录

    光子计算的技术原理:为什么光子更适合AI?

    从电子到光子:一场计算介质的革命

    要理解光子AI芯片的优势,首先要理解为什么光子比电子更适合AI计算。

    传统电子芯片的核心计算单元是晶体管,通过控制电子的通断来表示”0″和”1″。然而,电子在导体中移动时会与晶格发生碰撞,产生热量;随着芯片密度提升,散热问题愈发严重。同时,电子在导线中的传播速度约为光速的三分之一到十分之一,且存在寄生电容和电阻,进一步限制了信号传输速度。

    光子(光的粒子)则具有截然不同的特性:

    超高速传输:光速在真空中约30万公里/秒,即使在光纤中也能保持20万公里/秒以上的速度。这意味着光子芯片可以同时传输更多信息,且延迟更低。

    低功耗高带宽:光子在传输过程中几乎不产生热量,单位带宽的能耗远低于电子。这意味着数据中心可以用更少的能耗实现更高的吞吐量。

    天然并行:不同波长的光可以在同一介质中独立传播,实现波长复用。理论上,一根光纤可以同时传输数十甚至数百路信号。

    矩阵运算优势:AI神经网络的核心计算是矩阵乘法,而光的物理特性恰好可以高效执行这类运算。

    光学矩阵计算:光子AI的秘密武器

    神经网络的大规模矩阵运算一直是最耗时的计算任务。传统的GPU通过并行计算来加速这一过程,但本质上仍是串行的电子运算。

    光子计算则提供了另一种思路:通过构建光学矩阵乘法器,光子芯片可以在”光速”下完成矩阵运算。

    其基本原理是利用马赫-曾德干涉仪(MZI)等光学元件实现可编程的矩阵运算。每个MZI可以独立调节光的相位,从而改变光的传输路径。当大量MZI组成网络时,就可以构建一个可编程的光学矩阵。

    这种设计的精妙之处在于:矩阵运算在光学域内完成,无需进行光-电-光的转换,且理论上可以在单一时钟周期内完成整个矩阵乘法。这就是为什么光子芯片在AI推理任务中展现出惊人效率的原因。

    硅光子:让光子计算走向规模化

    光子计算面临的一个关键挑战是:如何将大量光学元件集成到可量产的芯片上?

    传统的分立光学元件体积庞大、价格昂贵、难以大规模集成。硅光子技术的出现解决了这一问题。

    硅光子是一种将光学元件直接刻蚀在硅芯片上的技术,与现有的半导体制造工艺高度兼容。这意味着,理论上可以使用成熟的CMOS工艺来批量生产光子芯片,大幅降低成本。

    2026年,硅光子代工平台已经相对成熟。多家中美芯片代工厂都推出了面向光子芯片的工艺节点,支持将激光器、调制器、探测器、波导等核心元件集成在单一硅芯片上。

    2026年商用化进程:哪些公司正在领跑?

    国际巨头:全面布局

    在光子AI芯片领域,几家科技巨头早已开始布局。

    Intel:作为硅光子技术的先驱,Intel早在2020年就推出了面向数据中心的硅光子模块。2025年,Intel发布了集成光子计算芯片的原型,在特定AI推理任务中展现出10倍于GPU的能效优势。目前,Intel正与多家云服务商合作进行试点部署。

    NVIDIA:尽管以GPU闻名,NVIDIA同样在光子计算领域有所布局。2026年初,NVIDIA宣布投资三家光子计算初创公司,并计划将光子互连技术集成到下一代AI服务器中。NVIDIA的策略是先用光子技术解决GPU集群之间的互联瓶颈,再逐步向计算领域拓展。

    IBM:IBM在光子集成领域拥有深厚积累。2025年,IBM展示了集成超过1000个光子元件的光学神经网络芯片,在MNIST图像分类任务中验证了技术可行性。IBM的研究团队认为,光子芯片最适合的应用场景是神经网络的推理阶段。

    新兴力量:初创公司的创新突破

    如果说科技巨头是”正规军”,那么近年来涌现的光子计算初创公司则代表了更激进的创新力量。

    Lightmatter:这家2017年成立的波士顿初创公司是目前最受关注的光子AI芯片公司之一。2025年,Lightmatter推出了商用的光子推理加速芯片”Envise”,据称在BERT推理任务中比NVIDIA A100 GPU快10倍、功耗降低6倍。Lightmatter已获得超过2亿美元融资,并与多家大型云服务商建立合作。

    Luminous Computing:这家成立于2018年的公司采用了与众不同的技术路线。Luminous的芯片将光子计算与电子计算深度融合,通过定制的3D堆叠封装实现光子和电子元件的紧密集成。2026年,Luminous推出了第二代芯片产品,在多个AI基准测试中刷新了能效记录。

    曦智科技:这是唯一进入全球光子AI芯片第一梯队阵列的中国公司。曦智科技脱胎于麻省理工学院,由多位海归博士于2017年创办。公司已发布两代光子推理芯片产品,并在2025年实现了单芯片超过1000 TOPS的算力密度,在多个行业客户中完成部署。曦智科技的竞争优势在于对国内供应链的深度整合,以及对中文大模型推理场景的针对性优化。

    中国力量:追赶中的突破

    在光子AI芯片领域,中国正在快速追赶。

    华为:华为早在2019年就布局了硅光子技术,目前已在武汉建立了专门的硅光子研发产线。2026年,华为发布的光子AI芯片原型采用了自主研发的超低损耗波导工艺,性能指标接近国际先进水平。

    中科院半导体所:作为国内光子技术的传统强项研究机构,中科院半导体所在硅光子领域积累了深厚的学术基础。2025年,由该所孵化的某初创公司发布了面向自动驾驶的光子感知芯片,已获得多家车企的投资。

    国内初创生态:除曦智科技外,还有多家国内初创公司在光子AI芯片领域积极布局,包括光子算数、鲲游光电等。这些公司各有侧重:光子算数专注数据中心场景,鲲游光电则聚焦光子显微镜等细分应用。

    应用场景:光子芯片将首先改变哪些领域?

    数据中心:能效比竞争的新筹码

    数据中心是光子AI芯片最直接的应用场景。

    当前,大型数据中心的能耗问题日益严峻。据估计,全球数据中心的电力消耗已占全球总用电量的2%以上,且仍在快速增长。AI推理任务的增加进一步加剧了这一趋势。

    光子AI芯片的超低功耗特性为解决这一问题提供了新思路。以Lightmatter的Envise芯片为例,其BERT推理能效比约为GPU的10倍。这意味着,同样的算力需求可以用十分之一的电力来完成。

    2026年,Google、微软等云服务商已开始小规模试点光子AI芯片,主要用于对能效比敏感的推理服务。预计到2027年,光子芯片在数据中心AI推理市场的渗透率将达到5%-10%。

    边缘计算:光子芯片的新蓝海

    边缘计算场景可能是光子芯片的另一个重要战场。

    在边缘端部署AI模型面临两大挑战:算力受限、功耗敏感。传统的GPU难以在严格功耗约束下提供足够的算力,而光子芯片的高能效比特性恰好可以满足这一需求。

    2026年,多家芯片公司推出了面向边缘场景的光子AI模块,功耗控制在5-10W区间,可提供相当于中端GPU的AI算力。这些模块已开始应用于智能摄像头、工业边缘网关、自动驾驶域控制器等场景。

    AI推理 vs AI训练:谁将首先被颠覆?

    值得注意的是,光子AI芯片目前主要适用于AI推理场景,而非训练场景。

    原因在于:AI训练需要频繁的参数更新和反向传播,这与光子芯片的架构特点不完全匹配。相比之下,AI推理的矩阵运算更加规则,更适合光子计算。

    但多家研究机构正在攻克这一难题。2026年初,MIT的一个研究团队发表了利用光子芯片进行神经网络训练的原型工作,验证了技术可行性。不过,距离实用化可能还需要2-3年的研发周期。

    挑战与瓶颈:光子芯片商业化的”最后一公里”

    激光器集成:最难啃的骨头

    尽管硅光子技术在波导、调制器、探测器等方面已相当成熟,但高功率激光器的集成仍是最大的技术瓶颈。

    硅本身不是很好的发光材料,硅光子芯片需要依赖外部激光器提供光源。目前主流方案是将激光器放置在芯片外部,通过光纤耦合输入。这种方式在实验室环境中可行,但在量产和可靠性方面面临挑战。

    多家公司正在探索不同解决方案:

    • 异构集成:将三五族材料的激光器与硅光子芯片键合
    • 氮化硅波导:使用氮化硅代替硅来制作波导,可以承受更高功率
    • 混合集成:将多个芯片封装在一起,形成光电混合模块

    封装与测试:规模化生产的成本关卡

    光子芯片的封装和测试是另一大挑战。

    与电子芯片不同,光子芯片需要精确的光学对准和高可靠的耦合封装。目前,光子芯片的封装成本占整体成本的30%-50%,远高于电子芯片。

    封装自动化的缺失是成本居高不下的重要原因。由于光子芯片的种类繁多、规格各异,现有的封装设备难以实现完全自动化,大量工序仍依赖手工操作。

    多家封装设备公司已注意到这一市场机会,开始研发针对光子芯片的自动化封装解决方案。预计到2027年,光子芯片的封装成本将下降30%-40%。

    与GPU生态的兼容问题

    当前,主流的AI开发框架(PyTorch、TensorFlow等)都是针对GPU架构优化的。光子AI芯片作为全新架构,面临着软件生态的挑战。

    各家光子芯片公司都在积极开发与主流框架兼容的软件栈。Lightmatter推出了专门的CUDA兼容层,曦智科技则开发了基于PyTorch的原生支持。用户可以在几乎不修改代码的情况下,将现有的AI模型迁移到光子芯片上运行。

    但从长远来看,光子芯片要真正实现规模化应用,需要软硬件生态的深度融合。这不仅需要芯片公司的努力,也需要框架开发者和云服务商的支持。

    未来展望:光子计算将走向何方?

    短期:特定场景的加速器

    未来1-3年内,光子AI芯片的角色将主要是特定场景的专用加速器,而非GPU的替代品。

    在AI推理、边缘计算、特定神经网络架构等场景,光子芯片将展现出独特的价值。预计到2028年,光子AI芯片将在AI推理市场占据15%-20%的份额。

    中期:光电融合的异构计算

    5-10年内,随着光子技术的成熟和封装成本的下降,光电融合的异构计算将成为主流。

    在这种架构下,GPU负责需要频繁更新的训练任务,光子芯片负责大规模矩阵运算,两者通过高速光电接口协同工作。这种架构将充分发挥不同计算介质的优势,实现最优的系统效率。

    长期:全光计算的终极愿景

    从更长远的视角看,理想中的”全光计算”仍然是一个诱人但遥远的愿景。在这一愿景中,AI模型的训练和推理都将在纯光学系统中完成,实现数量级的效率提升。

    要实现这一目标,需要突破诸多基础物理和工程难题:光存储、光非线性计算、光逻辑门等。尽管如此,2026年的进展表明,这一天可能比预想中来得更早。

    结语:算力革命的下一个十年

    2026年的光子AI芯片市场,像极了2015年前后的GPU市场——技术已经成熟、商业化刚刚起步、但改变世界的潜力已经显现。

    当传统的摩尔定律走向终结,当电子芯片的功耗问题日益严峻,光子计算提供了一条突破之路。这条路并不平坦,需要克服激光器集成、封装成本、软件生态等诸多挑战。但正如历史一再证明的,一旦关键技术实现突破,市场爆发的速度往往超出所有人的预期。

    对于中国而言,光子AI芯片既是挑战也是机遇。在这一新兴领域,中美之间的差距相对较小,多家中国公司在核心技术上有深厚积累。在全球算力竞争日益激烈的背景下,光子计算可能成为改变格局的关键变量。

    光速的算力革命,已经拉开帷幕。

    延伸阅读

  • AI驱动的科学发现革命:从辅助工具到共同发现者的范式跃迁

    AI驱动的科学发现革命:从辅助工具到共同发现者的范式跃迁

    引言:当AI开始”做科学”

    传统科学发现依赖人类科学家的直觉、经验和反复试错。从爱因斯坦在专利局思考相对论,到居里夫人用四年时间从数吨沥青中提取镭,伟大的科学发现往往需要漫长时间的积累。但这种范式正在被人工智能彻底改写。

    2026年的今天,全球顶尖实验室里已经出现了一个有趣的现象:AI系统不再仅仅执行人类科学家下达的指令,而是开始主动提出假设、设计实验方案、预测实验结果。这种从”工具”到”伙伴”的转变,标志着科学研究进入了一个全新的纪元。

    麻省理工学院的科学家们将这种新模式称为”AI-augmented Science”——人工智能增强的科学发现。在这一范式下,AI不仅能够处理海量数据,更能够识别人类难以察觉的模式,建立跨领域的关联,甚至在某些情况下独立完成从假设生成到实验验证的全流程。

    本文将深入探讨这场静悄悄的科学革命,分析AI如何在三个核心领域——蛋白质科学、材料科学和药物化学——重塑人类探索未知的方式。

    材料科学突破:AI辅助蛋白质设计与分子生成的计算实验室

    蛋白质折叠:从”宇宙最难谜题”到AI的展示台

    如果说有什么问题困扰了生物学家半个多世纪,蛋白质折叠绝对是其中之一。1972年的诺贝尔化学奖获得者克里斯蒂安·安芬森曾预言,蛋白质的氨基酸序列应该能完全决定其三维结构。然而,这条看似简单的定律却让科学家们奋斗了整整五十年。

    AlphaFold带来的革命性突破

    转折点出现在2020年。当DeepMind的AlphaFold2在CASP14蛋白质结构预测竞赛中取得接近实验精度的预测结果时,整个结构生物学界为之震动。这一突破的意义怎么强调都不为过——它意味着,AI能够在数小时内完成传统方法需要数年才能完成的蛋白质结构解析工作。

    截至2026年,AlphaFold数据库已收录超过2亿种蛋白质的结构预测,覆盖了地球上几乎所有已知的蛋白质序列。这个数字是惊人的,要知道在AlphaFold出现之前,人类通过实验解析的蛋白质结构仅有约20万种。

    但真正的变革远不止于此。

    从”预测”到”设计”的跨越

    如果说预测蛋白质结构是AI的第一场胜利,那么蛋白质设计就是AI向”创造者”角色的跃迁。

    2025年底,加州大学伯克利分校的研究团队宣布,他们利用生成式AI系统成功设计出了一种全新的人工酶。这种酶能够高效分解塑料PET,且在高温环境下仍能保持稳定活性。这意味着人类首次拥有了完全由AI设计、自然界从未存在过的生物功能分子。

    这背后的技术原理相当精妙。研究团队首先让AI学习海量天然酶的结构和功能模式,然后引导AI在潜在序列空间中”想象”出具有特定功能的新结构。与传统蛋白质工程需要逐个位点突变不同,这种方法能够一次性生成完整的功能性蛋白质序列。

    更令人惊叹的是,AI设计的蛋白质在某些指标上甚至优于自然界经过亿万年进化优化的产物。2026年初发表于《自然》杂志的一项研究显示,AI设计的碳固定酶将光合作用效率提升了40%以上,这一成果对农业和能源领域都具有重要意义。

    科学家如何看待这一转变

    面对AI的强势崛起,结构生物学家们的心态是复杂的。一方面,AI极大加速了他们的研究进程;另一方面,关于”AI能否真正理解生命”的讨论也在学界引发热议。

    “AlphaFold确实解决了结构预测问题,但它并不理解为什么蛋白质要折叠成那个形状。”一位国内顶尖的结构生物学家如此评价,”真正的科学发现需要的不仅是预测能力,更是因果推理和概念创新。在这一点上,AI还有很长的路要走。”

    这种观点代表了许多传统科学家的立场:AI是一个极其强大的工具,但它缺乏对科学问题的”直觉”和”洞察”。然而,支持者则认为,当AI能够持续产出正确的结果时,”是否理解”本身可能就不再是衡量科学发现的标准。

    材料科学:AI如何加速”材料基因组”

    一块手机屏幕背后的氧化铟锡、一块动力电池里的锂镍钴锰氧化物、一架飞机发动机中的镍基高温合金——现代文明的每一个角落都离不开先进材料。然而,传统的新材料发现过程极其缓慢:从理论预测到实验室合成,再到工业验证,往往需要十数年甚至更长的时间。

    “材料基因组计划”的AI升级

    2011年,美国奥巴马政府启动了”材料基因组计划”,意图用计算方法加速新材料发现。然而,早期的计算材料学面临一个根本瓶颈:尽管模拟单种材料的性质在理论上可行,但要在庞大的候选空间中系统筛选数百万种可能的成分和结构,所需算力是难以承受的。

    AI改变了一切。

    2026年,材料科学领域最激动人心的进展来自AI驱动的逆向设计。与传统的”先设计结构再预测性能”不同,逆向设计允许科学家指定所需的材料性能,AI则自动生成满足这些条件的候选材料结构。

    这种方法的威力在2025年的一次实验中得到了充分展现。某国际研究团队需要一种同时具备高熵合金强度和陶瓷耐高温特性的新型材料,用于下一代航空发动机。传统方法下,这几乎是一个不可能完成的任务——因为相关材料空间包含了10^50种以上的可能组合。

    但通过AI逆向设计系统,科学家们在短短三天内就筛选出了十余种具有目标特性的候选材料。经过实验验证,其中三种材料的综合性能远超预期。这一过程如果用传统方法,可能需要耗费数年时间和数千万美元经费。

    关键突破:多尺度建模与AI的结合

    材料科学研究的一个核心挑战是跨越不同尺度——从原子层面的电子结构,到纳米尺度的晶界运动,再到宏观尺度的力学行为。每个尺度都有其独特的物理规律,而AI的价值在于能够学习这些不同尺度间的映射关系。

    2026年初,一项发表在《Science》杂志上的研究展示了一种基于图神经网络的材料性质预测模型。该模型能够在保持量子力学精度的前提下,将计算速度提升1000倍以上。这意味着,原本需要超级计算机运行一周的材料模拟,现在可以在普通服务器上几小时内完成。

    更值得关注的是,这种AI模型展现出了惊人的”迁移学习”能力——在一个材料体系上训练的模型,经过少量数据补充后,就能准确预测另一相关体系的性质。这大大降低了AI模型在特定应用场景下的部署成本。

    产业化进程加速

    AI驱动的材料发现正在从实验室走向产业应用。在动力电池领域,多家头部企业已经建立了AI辅助的材料筛选流程,将新型正极材料的开发周期从平均5年缩短至2-3年。在半导体行业,AI设计的新型高κ金属栅极材料已进入中试阶段。

    中国科学院下属的若干研究所也在这一领域取得了显著进展。2026年初,某团队宣布利用AI设计出了一种不含钴的镍锰酸锂正极材料,在保持能量密度的同时大幅降低了成本和供应链风险。这一成果对新能源汽车产业具有重要的战略意义。

    药物化学:AI重新定义”重磅药物”

    新药研发一直被认为是AI最具颠覆潜力的领域之一。一款原创新药的平均研发周期超过15年,平均成本高达26亿美元,且失败率超过90%。这种”三高一长”的特性,使得新药研发成为AI技术最迫切的用武之地。

    生成式AI打开新药设计的大门

    如果说AlphaFold解决了蛋白质结构问题,那么以ChatGPT为代表的生成式AI则将AI在新药研发中的角色从”筛选器”升级为”设计师”。

    2025年,多款基于生成式AI设计的分子进入临床试验。其中,一款由AI设计的非酒精性脂肪肝炎(NASH)治疗药物已完成二期临床,初步数据显示出优于现有疗法的有效性和安全性。这一进展标志着AI设计药物正式从概念走向现实。

    生成式AI的核心优势在于其强大的序列和结构生成能力。与需要大量标注数据的监督学习不同,生成式模型能够学习药物分子空间的基本分布规律,然后在满足特定约束(如合成可行性、ADMET性质)的前提下,创造出全新的分子结构。

    更令人兴奋的是,AI正在打破小分子药物的边界。在抗体药物、核酸药物、细胞疗法等新兴领域,AI设计工具也都取得了不同程度的应用进展。

    从”大海捞针”到”精准设计”

    传统药物发现往往是从海量化合物库中筛选候选分子——这被形象地称为”大海捞针”。而AI的介入,正在让这一过程变成”按图索骥”。

    2026年,多家AI制药公司开始采用”生成-预测-优化”的闭环设计流程:AI首先生成具有目标作用机制的候选分子;然后通过预测模型评估其成药性;最后根据反馈信息进行迭代优化。整个过程可以在虚拟空间中进行,直到获得足够优秀的候选分子后再进行实验验证。

    这种方法显著提高了研发效率。统计数据显示,采用AI辅助设计的药物项目,从靶点验证到进入临床前研究的时间平均缩短了40%以上。

    挑战与反思

    然而,AI在药物研发中的应用也面临着诸多挑战。

    首先是数据质量问题。AI模型的性能很大程度上取决于训练数据的质量,但医药领域的高质量标注数据往往难以获取。不同实验室的数据可能存在批次差异、不同检测方法的结果难以直接比较、阴性数据往往不被发表——这些问题都制约着AI模型的学习效果。

    其次是可解释性问题。当AI推荐一个分子进入临床试验时,科学家们往往需要理解”为什么”。但深度学习模型的决策过程往往是黑箱的,这在医药这种高风险领域是一个不容忽视的问题。

    最后是监管框架的滞后。现有的药品审批体系是基于传统研发流程设计的,如何评估AI生成的数据、如何定义”AI发现”的药物归属,这些问题仍有待解决。

    科学发现的未来:协作而非替代

    当AI在科学发现中扮演越来越重要的角色时,一个根本性的问题浮现出来:AI是否能够”做”科学?

    重新定义”科学发现”

    对这一问题的回答,很大程度上取决于我们如何定义”科学发现”。

    如果科学发现仅仅是找到符合数据的模型或规律,那么AI已经证明了自己的能力。AlphaFold找到了蛋白质折叠的规律,AI设计出了自然界不存在的新材料,生成式模型创造了具有药用价值的新分子。这些成就无可否认。

    但如果科学发现还包括提出有意义的问题、构建可证伪的假说、理解现象背后的因果机制,那么AI似乎还有很长的路要走。

    “当前的AI系统非常擅长模式识别和插值外推,但在真正的概念创新方面仍然欠缺。”一位科学哲学研究者如此评价,”它们能够发现相关性,但很难像人类科学家那样提出’为什么’的问题。”

    人机协作的新模式

    鉴于AI和人类科学家各自的优劣,学界逐渐形成了一种共识:未来的科学发现将更多地依赖人机协作,而非简单的替代。

    2026年,多个顶尖实验室开始探索”AI Scientist”模式:AI负责处理数据、运行模拟、筛选候选方案,而人类科学家专注于提出问题、解读结果、设计实验。这种分工让双方的优势得到最大发挥。

    有趣的是,这种协作模式正在催生新的科学发现形式。有时候,AI会给出一些人类科学家意想不到的结果,引发新的研究方向;有时候,人类科学家的直觉会指出AI模型的盲点,推动算法的改进。这种持续的互动正在创造一种新型的科学知识生产方式。

    结语:站在科学革命的起点

    回顾人类科学史,每一次重大的方法论突破都会带来科学发现速度的指数级提升。从显微镜的发明到X射线晶体学,从计算机模拟到AI辅助设计——科学发现的工具在进化,而科学的本质也在随之改变。

    2026年,我们可能正站在又一场科学革命的起点。AI不再仅仅是处理数据的工具,而是开始参与提出问题、生成假设、设计实验的过程。当这种”AI增强的科学发现”成为常态,人类探索未知的能力将达到前所未有的高度。

    当然,这场革命也带来了深刻的问题:当AI能够发现我们难以理解的科学规律时,我们如何确保这些发现真正服务于人类的福祉?当科学研究的门槛因为AI而大幅降低时,如何确保知识的公平获取?这些问题没有简单的答案,需要科学界、社会和每一个研究者共同思考。

    但无论如何,一个确定的事实是:科学发现的规则正在被改写,而我们正在见证这一历史时刻。

    延伸阅读

  • 2026年压缩空气储能元年开启:GW级项目密集落地的产业变局

    2026年压缩空气储能元年开启:GW级项目密集落地的产业变局

    从“被低估”到“非它不可”

    如果说过去几年,中国储能产业的主角是锂电池,那么今天,一个被低估的技术路线正在悄然站上舞台中央。

    这就是压缩空气储能(Compressed Air Energy Storage,CAES)。

    它能够走到舞台中央,并非偶然,而是电力系统结构发生变化后的必然结果。

    近年来,锂电池在储能领域占据主导地位。逻辑很简单:锂电响应快、模块化强、工程落地快,适合新能源并网的“短时调频”。但问题也逐渐暴露——锂电池解决不了长时间的电力平衡问题。

    随着光伏、风电占比不断提升,电力系统的核心矛盾聚焦在跨时段的供需不平衡:中午光伏爆发,电价跌至几分钱;夜晚负荷高峰,电价飙升;季节性、区域性电力错配越来越严重。

    换句话说,新能源系统进入了一个全新阶段:电不再是缺不缺,而是什么时候有。

    这意味着,电力系统不再只需要2小时、4小时储能,而是6小时、12小时甚至跨日级的长时储能。

    压缩空气储能系统工作原理图,从压缩存储到发电释放的完整流程

    国际能源署(IEA)在多份报告中已经反复强调:未来新能源系统的关键,不是装机规模,而是长时储能规模。

    在这个背景下,压缩空气储能的优势开始被放大。

    压缩空气储能的四大优势

    大规模、长周期

    压缩空气储能可实现百兆瓦级甚至吉瓦级的大规模储能,适合满足电网级的长时储能需求。这与锂电池主要适合短时储能的特性形成互补。

    寿命长、成本可控

    压缩空气储能系统的主要设备(如压缩机、膨胀机)寿命可达30-50年,远高于锂离子电池的5-10年寿命。这意味着长期运维成本和资本开支节奏更可控。

    长时储能成本优势

    锂电池的成本结构是容量越大,成本线性增加;而压缩空气储能的成本结构是功率设备贵,但容量扩展便宜。这使得压气储能在8小时以上储能时长场景中,度电成本具有结构性优势。

    高安全性

    压缩空气储能以空气为储能介质,本质是机械与热力系统,不存在电芯热失控、连锁燃烧等风险,安全性优于锂离子电池等储能技术。

    2026年:大爆发元年

    据ESPLAZA压气储能数据库统计:

    • 截至2025年底,我国在建压气储能项目共计24个,总装机约8.23GW/40.15GWh
    • 2025年全年,新增签约、备案项目40余座,规模累计达24.5GW
    • 2026年预测,我国压缩气体储能有望实现新增装机约2GW/10GWh
    • 2026年第一季度,全国已有29个压缩空气储能项目启动招标,总规模高达11.52GW/62.25GWh,较2025年同期增长超50%

    这些数字背后,是一个产业从蛰伏走向爆发的清晰轨迹。

    GW级项目密集落地

    2026年1月,国信苏盐淮安盐穴压缩空气储能示范项目2号机组一次并网成功,并同步实现满负荷发电,标志着全球最大规模压缩空气储能电站实现全面投产。

    • 配置两套300MW非补燃式压缩空气储能机组
    • 储能容量达2400MWh
    • 系统转换效率约71%
    • 年发电量预计将达7.92亿千瓦时,可满足约60万户家庭年用电需求
    • 每年减少标煤消耗约25万吨、减排二氧化碳约60万吨

    华能金坛2×350MW盐穴压气储能二期项目传来新进展,2号机组厂用电受电一次成功。该项目规划两套350MW非补燃式机组,储气盐穴总容积达120万立方米,具备分钟级响应能力。全部建成后,将刷新单机功率、总容量与系统效率多项世界纪录。

    2026年4月,山东省东阿县大桥镇新型压缩空气储能项目正式启动地质勘探工作。这个总投资88亿元、总规模1400MW/11.2GWh的项目,采用自主研发的“滑恒压叠加耦合发电技术”,在地下1200米深处建设人工硐室作为储气空间,设计储气压力高达24MPa,创下全球压缩空气储能领域储气压力的最高纪录。

    标准体系建设:从无序到规范

    行业高速发展的同时,一系列问题也逐渐暴露。

    此前,压缩空气储能领域缺乏统一的国家和行业标准,导致项目建设质量参差不齐。部分企业盲目圈地,一些地质条件不佳、技术路线不成熟的项目也纷纷上马,不仅造成资源浪费,更埋下了安全隐患。

    正是在这样的背景下,国家层面加快了标准体系建设的步伐。

    选址标准

    2026年4月1日,《压缩空气地下储能选址技术规范第1部分:咸水层储能选址》正式施行,首次为咸水层储能选址提供全流程技术要求。第2部分、第3部分同步进入征求意见阶段,三部分整体覆盖咸水层、盐穴、人工硐库三大主流储气场景,可打破选址类型局限。

    设计标准

    2025年12月31日实施的《压缩空气储能电站设计规范》(DL/T 5895-2025)是行业基础性标准,首次覆盖绝热、补燃、等温等不同技术路线的系统设计要求、安全防护与性能指标。

    并网标准

    2026年5月1日,国家标准《压缩空气储能电站接入电网技术规定》(GB/T 46373-2025)将正式实施。标准要求:电网频率跌至49.5Hz时,电站须在200毫秒内输出满功率并持续不少于15分钟。

    这些标准的落地,标志着压缩空气储能正从“野蛮生长”走向“规范发展”。

    中科院百兆瓦级技术突破

    技术层面的突破同样令人瞩目。

    中国科学院工程热物理研究所宣布在压缩空气储能领域取得关键突破:国际首套101MW级压缩空气储能压缩机完成CNAS权威认证。

    从技术指标看,它具备典型的“三高一大”特征:

    • 效率高:最高排气压力下效率达到88.1%,达到国际领先水平
    • 压力大:最高排气压力达10.1兆帕
    • 运行范围宽:变工况覆盖38.7%-118.4%,适应电网调峰的高动态需求
    • 单机功率大:101兆瓦级单机,使压气储能进入真正的电网级设备行列

    更关键的是,与现有主流方案相比,这台压缩机的单机功率提升超过100%,意味着单位功率的系统成本有望大幅下降。长期困扰压气储能的“设备贵、规模难放大”的工程瓶颈,正在被打破。

    压缩空气储能的未来图景

    与氢能耦合

    通过电解水制氢与压缩空气储能联合运行,构建“电-氢-热”多能互补系统,拓展应用边界。

    零碳园区标配

    压缩空气储能可为工业园区提供冷暖电一体化解决方案,同时解决绿电消纳、稳定供电、低成本供热制冷三大难题。

    新型电力系统“压舱石”

    为新能源占比不断提升的电力系统提供调峰、调频、备用等多重服务,成为构建新型电力系统的重要支撑。

    全球化布局

    中东、非洲等地区因可再生能源资源丰富但电网薄弱,对大规模储能需求迫切,成为中国企业“走出去”的重点区域。

    结语

    从实验室参数,到百兆瓦级装备,再到吉瓦级电站密集落地,压缩空气储能正在完成从“科研技术路线”向“电力系统基础设施级技术”的跃迁。

    答案是明确的:压缩空气储能不仅能实现园区冷暖电一体化,而且已是经过示范验证的技术路径。

    对于致力于打造零碳未来的能源体系而言,它提供了一站式解决方案:用一套系统,同时解决新能源消纳、稳定供电、低成本供热制冷三大难题。

    未来的新型电力系统里,脚下沉睡的“空气”,很可能就是调节整个系统能量流动的“心脏”。

    这不是技术幻想,而是2026年正在发生的产业现实。

  • 光遗传学3年期数据公布:失明患者重见光明的临床突破

    光遗传学3年期数据公布:失明患者重见光明的临床突破

    失明治疗的终极难题

    在发达国家,以视网膜色素变性(Retinitis pigmentosa,RP)为代表的视网膜退行性疾病是导致失明的主要原因之一。

    这类疾病的共同且残酷的终点,是患者眼中负责感光的感光细胞发生不可逆的丧失。想象一下,当眼睛的“底片”逐渐损毁,再美好的世界也无法在脑中成像。

    尽管近年来医学在延缓疾病进展方面取得了一定进步,但一个根本性的难题依然横亘在科学家面前:如何让已经死去的感光细胞“复活”,从而恢复患者业已丧失的视力?

    这不仅是患者和家庭的深切渴望,也是眼科研究领域的圣杯。

    光遗传学治疗机制图,从基因递送到视力恢复的完整流程

    光遗传学的“借壳上市”策略

    正是在这种迫切需求下,一项名为光遗传学治疗的前沿技术,为黑暗中的人们点亮了新的希望之光。

    光遗传学治疗的核心理念,堪称一场“借壳上市”的细胞功能重塑。既然感光细胞难以再生,那么能否让视网膜内其他在疾病晚期依然存活的细胞“学会”感光呢?

    研究人员正是这样做的。他们利用经过改造的病毒载体作为基因“运输车”,将编码光敏蛋白的基因递送到视网膜的幸存细胞中。当这些蛋白成功表达,原本不感光的细胞(如双极细胞、神经节细胞)便获得了感知光信号的能力。

    在光刺激下,这些被“改造”的细胞可以产生神经信号,信号沿着视神经通路一路传递至大脑视觉皮层,从而“欺骗”大脑,产生一种人工但真实存在的视觉感知。

    这相当于在损坏的相机传感器旁,安装上一个全新但工作原理不同的微型感光元件。

    MCO-010的3年长征

    美国Nanoscope Therapeutics公司的MCO-010是这一领域的领跑者。2026年2月,在第49届Macula Society年会上,Christine Nichols Kay博士公布了该疗法的3年随访数据。

    试验设计

    RESTORE试验将27名RP患者随机分组,分别接受低剂量或高剂量MCO-010治疗,或接受假注射(对照组)。这些患者均患有晚期RP,基线最佳矫正视力(BCVA)差于1.9 logMAR,相当于20/1600的Snellen视力。

    患者在第0天接受单次玻璃体内注射治疗眼。接受MCO-010治疗的患者同时接受约3周的口服泼尼松治疗,从治疗前3天开始。

    核心数据

    MCO-010达到了主要终点:与假注射组相比,RP患者的视敏度在临床上显著改善0.3 logMAR,相当于提高约3行或15个ETDRS字母。

    更令人振奋的是:

    • 约40%的积极治疗患者获得了0.3 logMAR的视力改善
    • 152周(3年)数据显示改善效果持久稳定
    • 最佳视力结局的患者往往基线视力较好、视网膜厚度大于150μm

    安全性

    安全性数据同样令人鼓舞。不良事件为轻至中度,通常缓解并可通过局部治疗控制,无严重不良事件。

    监管进展

    基于这些数据,Nanoscope已向FDA启动MCO-010的滚动生物制品许可申请(BLA)提交。如果获批,MCO-010将成为首款获批的光遗传学疗法。

    UGX-201的中国声音

    与此同时,中国科研人员也在这一领域取得重要进展。

    苏州大学附属第一医院开展了一项关于UGX-201光遗传疗法的探索性临床试验,评估其在晚期非综合征性视网膜色素变性患者中的安全性和初步疗效。

    技术原理

    UGX-201利用AAV2-7m8载体,在神经节细胞中递送一种重组嵌合视蛋白(RCO)。该RCO融合了人类中波视锥蛋白和G蛋白偶联的代谢型谷氨酸受体4,旨在绕过退化的感光细胞,赋予神经节细胞光敏感性。

    52周数据

    研究共招募了9名晚期RP患者,分为两个队列:

    保留光感(LP)队列

    • 平均年龄44.67岁
    • 52周时平均BCVA较基线改善0.30 logMAR
    • 其中两名参与者改善最为显著,分别达到0.90 logMAR和1.38 logMAR
    • 3/6的治疗眼从“表下视力”提升至“表上视力”

    无光感(NLP)队列

    • 平均年龄53.00岁
    • 三名参与者分别在治疗后第2周、第4周和第24周恢复了可检测的光感
    • 其中两人(NL001和NL003)的光感维持到了第52周

    安全性

    在52周的随访期内,未观察到严重的眼部或全身不良事件。25起不良事件中,24起为1级,1起为2级。研究期间未观察到眼内炎症或新的眼底病变。

    关键技术突破:从需要护目镜到自然光感

    早期光遗传学疗法面临的一个主要挑战是视蛋白的光敏感性较低,需要高强度蓝光刺激,这不仅给患者带来不便,还存在光毒性风险。

    MCO-010的一个关键创新在于,它将多特征视蛋白靶向双极细胞而非神经节细胞。这使得它具有几个重要优势:

    1. 覆盖整个可见光谱:患者可以感知彩色世界
    2. 环境光水平即可激活:无需佩戴护目镜或外部光设备
    3. 快速动力学:可以追踪快速移动的物体而不模糊

    这种设计让患者的日常生活更加便利,也更接近正常的视觉体验。

    光遗传学治疗的发展方向

    优化视蛋白设计

    研究人员正在开发光谱敏感度更高的视蛋白变体,使其能够响应更宽范围的光波长,同时减少光毒性风险。

    个性化治疗方案

    根据患者的视网膜结构和功能状态,制定个性化的光刺激方案,包括波长、强度和频率的优化。

    与基因编辑结合

    结合CRISPR-Cas9等技术,探索在修复致病基因的同时引入光敏蛋白的双重疗法,为遗传性视网膜疾病提供根治可能性。

    拓展适应症

    除视网膜色素变性外,研究人员也在探索光遗传学在老年性黄斑变性(AMD)、青光眼等其他致盲疾病中的应用。

    从实验室到临床的转化启示

    光遗传学治疗的成功转化,为整个基因治疗领域提供了宝贵经验。

    明确的作用机制:选择内层视网膜细胞作为靶点,利用疾病晚期仍存活的细胞,绕过受损的光感受器。

    安全可控的设计:单次给药、AAV载体多年临床验证经验、良好的安全性数据。

    严格的临床试验设计:随机对照、多中心、长期随访,为监管审批提供充分证据。

    医工结合:病毒载体优化、光刺激设备开发、影像学评估等多学科协同。

    结语

    “很可能在未来几年内,我们将看到第一款光遗传学疗法获得市场批准。”

    这不是一句空洞的预言,而是基于坚实临床数据的合理预期。

    MCO-010的3年数据、UGX-201的52周结果,都在告诉我们:那些曾经被认为不可逆转的失明,正在成为可以治疗的疾病。

    当科技的光芒穿透黑暗,照亮的不仅是患者的眼睛,更是人类对抗疾病的无穷智慧。

    这条路,从实验室走到临床,已经走了数十年。但对于那些在黑暗中等待光明的人来说,每一天的进展都是值得的。

  • 玻璃基板量产元年开启:台积电、英特尔、三星如何重塑封装格局

    玻璃基板量产元年开启:台积电、英特尔、三星如何重塑封装格局

    传统基板的五重困境

    要理解玻璃基板为何受到巨头追捧,首先要看看传统有机基板正在面临的问题。

    随着AI算力芯片向大尺寸、高集成度快速演进,传统有机基板已经触及五大物理极限:

    1. 高温翘曲:大尺寸芯片发热严重,有机材料在高温下形变加剧
    2. 信号损耗:有机材料的介电损耗随频率升高急剧恶化
    3. 散热瓶颈:有机材料热导率低,芯片散热困难
    4. 互连密度不足:有机基板的线宽线距逼近极限
    5. 成本压力:追求更高密度导致成本指数级上升

    这五大问题相互交织,使得传统有机基板越来越难以满足AI芯片对封装技术的严苛需求。

    半导体封装基板演进图,玻璃基板与传统有机基板技术对比

    玻璃基板:五大优势重新定义封装材料

    玻璃基板凭什么能够“接棒”?这要从它的材料特性说起。

    与硅高度匹配的热膨胀系数

    玻璃的热膨胀系数与硅非常接近,这意味着在芯片工作过程中,玻璃基板与硅芯片的形变基本同步,可以大幅降低热应力带来的可靠性风险。

    超低介电损耗

    玻璃的介电损耗远低于有机材料,特别适合高频信号传输。对于需要处理海量数据的AI芯片来说,低介电损耗意味着更低的信号衰减和更高的传输效率。

    极高的TGV深宽比

    玻璃通孔(TGV)技术可实现高达20:1的深宽比,这意味着可以在更小的面积内容纳更多的互连通道。

    2μm以下的线宽

    玻璃基板的线宽可以做到2μm以下,远优于传统有机基板,为更高密度的芯片集成提供了可能。

    显著的成本潜力

    玻璃是大宗工业原料,来源广泛、成本可控,相比硅中介层具有明显的成本优势。

    三大巨头的玻璃基板战略

    台积电:CoPoS封装技术

    2026年4月17日,台积电发布超预期亮眼业绩,公司董事长暨总裁魏哲家同步透露,正在搭建CoPoS(Chip on Panel on Substrate)封装技术的试点产线,预估几年后可进入量产阶段。

    CoPoS是台积电在CoWoS技术路线上的延伸,核心是将“圆形晶圆变为方形面板”,用矩形的大面积玻璃基板替代硅中介层。其最大优势在于更高的面积利用率与成本效益,更大的封装空间允许集成更多芯片与HBM,从而提升单个封装的性能和I/O密度。

    台积电已规划2026年设立首条试验线,量产据点为嘉义AP7的P4、P5厂,最快2028年底至2029年上半年量产。

    英特尔:10亿美元押注玻璃基板

    英特尔已在亚利桑那州累计投入超10亿美元建设玻璃基板专属研发与量产线。2026年1月,英特尔正式宣布玻璃基板技术进入大规模量产阶段。

    作为全球领先的芯片制造商,英特尔的这一布局具有风向标意义,表明玻璃基板技术已经跨越了从“能用”到“好用”的关键门槛。

    三星与苹果:跟进布局

    LG显示已正式切入玻璃基板业务并成立专案小组。苹果则深化自研AI硬件布局,已开始测试先进的玻璃基板,用于代号为“Baltra”的AI服务器芯片。

    苹果的加入尤为值得关注。作为全球最大的芯片采购方之一,苹果的转向将极大推动玻璃基板技术的商业化进程。

    从技术验证到量产元年

    巨头们的密集布局,意味着玻璃基板正从“技术验证”迈入“量产前夜”。

    多位产业人士指出,2026年有望成为半导体封装领域玻璃基板小批量商业化出货的元年。这一判断基于几个关键信号:

    1. 台积电试点产线加速建设:CoPoS中试生产线已于2026年2月开始向研发团队交付设备,预计将于6月全面建成
    2. 英特尔进入大规模量产:10亿美元投资进入收获期
    3. 终端厂商测试验证:苹果等终端厂商开始测试玻璃基板方案
    4. 产业链配套完善:上游材料供应商、设备制造商跟进布局

    玻璃基板的产业影响

    玻璃基板的量产将对半导体产业产生深远影响:

    对AI芯片厂商

    更大的封装面积意味着可以在单个封装内集成更多HBM和逻辑芯片,为AI大模型提供更强的算力支撑。同时,玻璃基板的低损耗特性将有助于提升芯片的能效比。

    对封装测试厂商

    玻璃基板的加工工艺与传统有机基板有显著差异,这将推动封装设备更新换代。同时,更高的技术门槛也将重塑行业竞争格局。

    对整个半导体产业链

    玻璃基板的普及将带动上游玻璃材料、TGV设备等相关产业发展,形成新的产业生态。

    挑战与展望

    尽管前景光明,玻璃基板的大规模应用仍面临一些挑战:

    加工工艺成熟度:玻璃材料的脆性使得加工难度高于有机材料,需要开发专用的切割、研磨、抛光工艺。

    可靠性验证:玻璃基板与芯片的长期可靠性需要经过充分的验证测试。

    产能爬坡:从试产到大规模量产,需要时间来优化良率和成本。

    但无论如何,2026年已经注定成为玻璃基板元年。这场从材料到工艺的系统性革命,正在重新定义半导体封装的未来。

    当“玻璃”成为“芯片”的新底座,半导体产业的下一场洗牌或许即将开始。

  • 存算融合与生物同构:NEU芯片如何重塑AI算力底层逻辑

    存算融合与生物同构:NEU芯片如何重塑AI算力底层逻辑

    从“工厂仓库”到“一体化车间”:终结数据搬运痼疾

    传统芯片,无论是CPU还是GPU,都遵循冯·诺依曼架构。这个架构的核心是“计算与存储分离”。你可以把它想象成一个大型工厂:计算单元是“加工车间”,存储单元是“原材料仓库”。每当需要处理数据,就必须用卡车把原材料从仓库运到车间,加工完再运回去。

    问题在于,这个“运输”过程极其低效。在AI计算中,超过90%的能耗和时间都花在了数据搬运上,而不是实际计算本身。这就像工厂的工人大部分时间都在等物流,而不是操作机器。

    **NEU芯片的第一项革命,叫做“存算融合”。**它彻底推翻了“工厂-仓库”的分离模式。

    它的做法是:直接把微型“加工车间”建在每一个“原材料货架”旁边。在芯片内部,计算单元被直接嵌入到存储阵列之中。数据存储在哪儿,就在原地完成计算,根本不需要搬运。

    神经形态计算与传统架构对比图,存算一体技术演进路线

    这个改变带来的收益是指数级的:

    • 能耗骤降:砍掉了占比90%以上的“运输能耗”,整体能耗直接降到传统GPU的1/10
    • 速度飙升:数据无需在“堵车”的总线上排队,计算延迟大幅降低,速度得以提升近百倍

    这一突破的核心价值在于,它解决的不只是效率问题,而是从根本上重构了计算的物理边界。

    不是模仿人形,而是模仿人脑的连接方式

    仅仅解决“搬运”问题还不够。NEU的第二项突破,是硬件设计哲学的根本转变。

    中紫星创始人翟四通指出:“生物智能形态的本质是存算融合,神经元既是存储器也是计算单元。”我们的大脑之所以高效,不是因为某个部分特别快,而是因为它的连接方式——千亿神经元通过突触形成的动态网络,信息在其中以极低的功耗并行流动。

    传统GPU的硬件连接是规则、僵化的,像一座规划好的城市,所有车辆必须沿着固定街道行驶。而NEU芯片在硬件拓扑结构上,选择了与生物智能“同构”。

    这意味着,芯片内部的电路连接方式不再是机械的网格,而是模仿了神经元之间那种灵活、可重构的连接模式。神经网络模型可以直接“映射”到这种硬件连接上,无需经过复杂的软件翻译层,执行效率自然极高。

    这种同构设计带来了两个关键优势:

    原生适应未来模型

    它能天然高效地处理下一代“非结构化稀疏模型”。这就像大脑思考时只激活相关神经元,而不是每次都动用全部脑细胞。传统GPU处理这种“稀疏”计算非常低效,而NEU是硬件层面原生支持。

    提供“确定性算力”

    在需要与物理世界实时交互的具身智能场景中,计算延迟的丝毫抖动都是致命的。NEU通过硬件层消除不确定性,提供零抖动、亚毫秒级的确定性响应,让机器人能在高速动态中保持精准操作。

    重新定义AI芯片竞争规则

    NEU芯片的这两项核心突破——存算融合解决“数据搬运病”,生物智能同构解决“硬件僵化病”——并非简单的技术迭代,而是从底层原理上重构了AI计算。

    翟四通对此的总结是:“打造NEU芯片,标志着国内AI芯片产业正在从’跟随模式’转变为’定义模式’。”这一定义的核心,便是回归智能的本源,用硅基硬件去模拟碳基智能的高效法则。

    当AI需要控制机器人手臂进行精密手术,或是让自动驾驶汽车在复杂路况中瞬间决策时,我们需要的不是单纯的“算力巨兽”,而是像生物神经一样高效、低耗、反应确定的“智能原生”芯片。

    这或许才是AI算力的未来形态:不是越来越快的计算器,而是越来越像人脑的思考机器。

    全球神经形态计算研究进展

    值得注意的是,NEU芯片并非孤例。2026年,全球神经形态计算领域迎来集中突破:

    剑桥大学研究团队在2026年4月发布成果,开发出一种基于氧化铪材料的新型忆阻器,可将AI能耗降低70%。该器件通过模拟人脑神经元的工作方式,在同一位置实现数据存储与处理,大幅减少数据搬运带来的能量损耗。

    北京大学联合北京交通大学团队则在视觉神经形态计算领域取得突破,提出同质集成解决方案,成功构建光电LIF神经元与人工突触器件的集成系统,在自动驾驶场景测试中达到93.5%的目标检测准确率。

    这些进展共同指向一个趋势:当摩尔定律逼近物理极限,模仿人脑结构的神经形态计算正在成为突破算力瓶颈的新路径。

    结语

    从存算融合到生物同构,NEU芯片展示了一条不同于传统技术路线的突破方向。它的意义不仅在于性能指标的跃升,更在于重新定义了“什么是AI芯片”。

    当芯片开始像大脑一样思考,算力的边界或许才刚刚打开。

  • CCUS迈入工业化时代:2026年碳捕集大步走出实验室

    CCUS迈入工业化时代:2026年碳捕集大步走出实验室

    从”能否做到”到”谁来做的”博弈

    多年以来,碳捕集、利用与封存技术(CCUS)在全球气候议题中扮演着一个略显尴尬的角色——理论上不可或缺,现实中举步维艰。项目一再延期,融资屡屡受阻,质疑之声从未平息。

    但2026年传递出一个不同的信号。

    能源分析机构S&P Global在4月中旬发布的报告中,用了一个词来概括当前CCUS行业的状态:“工业硬化期”(industrial hardening phase)

    这个词本身颇为耐人寻味。它不是说行业已经成熟,而是说它正在经历从脆弱的试验阶段向具备真实工业骨架阶段的过渡。

    数字印证了这一判断:2026年,全球在运CCUS碳捕获能力已达到约7300万吨/年,追踪中的项目接近1300个。过去两年间,CCUS领域吸引的商业融资债务超过150亿美元——几乎全部来自那些政府已通过政策手段有效降低项目风险的市场。

    这意味着,当政策框架清晰到足以让贷款方和投资者看清回报路径时,私人资本并不缺席。

    全球CCUS碳捕集产能增长趋势图,展示碳捕集能力从试验阶段向工业化阶段的跨越

    三条逻辑线正在汇聚

    这背后有几条逻辑线正在汇聚,推动CCUS进入新的发展阶段。

    逻辑一:政策驱动的加速

    美国的45Q税收抵免政策、欧盟的工业碳管理战略,以及印度、中东等地区陆续出台的CCUS激励措施,正在系统性地压低项目风险敞口。

    据估计,全球各国政府对CCUS的支持力度已超过300亿美元,且这一数字还在上升。政策从实验性支持转向长期制度性安排,本身就是行业进入新阶段的标志。

    BECCS(生物质能结合碳捕集) 正在从概念走向商业化。这种技术通过燃烧有机物质产生能量,同时捕获产生的二氧化碳进行永久封存。如果生物质的碳含量超过种植和运输的生命周期排放,BECCS就能成为净负排放技术。

    2025年,BECCS(不含乙醇)在碳移除项目开发容量上首次超过了直接空气捕集(DAC)。虽然DAC仍是高成本前沿技术,但BECCS正在以更大的规模开发,用于发电和工业热源。

    逻辑二:基础设施的破题

    CCUS最难攻克的历史难题之一,是二氧化碳的运输和储存基础设施长期缺位——既昂贵,又难以为单一项目独立支撑。

    2025年,挪威世界上第一个专用CO₂储存枢纽(Northern Lights项目)正式投入运营,标志着这一瓶颈开始打通。中国、北美也有多个规模化项目相继投运。

    基础设施的破冰,往往是一个产业进入规模化部署的前置条件。

    逻辑三:行业认知的转变

    对于钢铁、水泥、化工、炼化等”硬减排”行业而言,CCUS从可选项变成了必选项。

    这些行业的排放结构决定了单靠电气化和可再生能源无法实现深度脱碳——CCUS是目前技术路径上为数不多能够直接处理过程排放的工具。越来越多的企业将CCUS纳入净零承诺的实施路径,而非留在战略文件的注脚里。

    AI算力需求:CCUS的新动力

    一个意想不到的因素正在成为CCUS增长的新驱动力:AI数据中心的爆炸性增长

    2026年,AI能源需求正在迫使电力行业做出调整。科技巨头们不再仅仅签署购电协议、购买可再生能源信用额度,而是开始主动为”清洁稳定”电力背书——即可24/7获取、不受天气影响的清洁能源。

    2025年10月,谷歌签署了美国首份由超大规模企业签署的碳捕集电力购买协议:从伊利诺伊州的Broadwing Energy项目购买电力,这是一个配备碳捕集技术的400兆瓦天然气发电厂,设计捕集90%的排放,为公司的AI数据中心提供可靠、”清洁稳定”的能源。

    这一里程碑事件意味着,CCUS不再仅仅是气候工具,更成为支撑AI时代的能源基础设施。

    但挑战同样存在。在英国,由于土地所有者提出了一个竞争性的数据中心规划申请,BP于2025年12月退出了H2Teesside项目。这清晰地表明,数字化和脱碳基础设施正在争夺同一块黄金地段和电网连接资源。

    市场格局:分化与机遇

    全球CCUS市场正在呈现明显的分化格局。

    在监管清晰的地区,如美国爱荷华州的玉米带和北海的航道,未来项目拥有明确的监管框架和经过验证的经济模型。ExxonMobil和CF Industries在路易斯安那州启动了商业运营,独立枢纽Meadowbrook也开始运营。

    在监管模糊的地区,项目延期和融资受阻仍是常态。陶氏化学将其旗舰Path2Zero项目推迟两年至2029年,反映出在全球化工下行周期和疲软市场条件下保守资本的策略调整。马来西亚国家石油公司在巨大的Kasawari海上项目上持续面临技术挑战,将专用碳捕集和注入平台的 timeline 推迟到2020年代末。

    而中国则继续在其煤炭基地压低CCUS成本,将其视为不仅仅是气候工具,更是战略产业。Northern Endurance Partnership在英国则逆势而上,签署了海底租赁协议并开始建设,证明了结构良好的产业集群仍能吸引资本。

    成本曲线:从”高不可攀”到”逐渐可及”

    CCUS商业化的核心挑战之一是成本。

    据估计,全球潜在捕获能力的管道规模仍维持在约4.25亿吨/年,但受制于许可证审批滞后、施工周期拉长以及更广泛的市场不确定性,大量已规划产能的落地时间被推迟至2035年前后。

    这意味着现有进展与气候目标之间的缺口依然巨大。国际能源署的净零情景要求到2030年碳捕获能力达到10亿吨级别,当前轨迹与此尚有相当距离。

    但在某些领域,成本已经开始具备经济可行性:

    • 针对高浓度排放源(如乙醇生产、天然气处理)的捕集成本已具备经济可行性,部分项目在包含碳信用收益后的全成本已接近甚至低于传统排放成本
    • BECCS需要碳价高于150-200美元/吨才能弥补成本缺口、扩大规模;第一批商业证据正在欧洲成熟
    • DAC仍是高成本前沿技术,但第三代技术正在将单位成本从早期的数百美元/吨向更低区间推进

    挑战与展望

    当然,CCUS的大规模推广仍面临多重挑战:

    社会许可正在成为项目落地的关键变量。环境正义原则要求项目必须充分考量社区影响,避免在弱势群体区域集中建设高污染设施。行业正在建立舆情管理框架,通过提高透明度、建立社区利益共享机制(如就业和基础设施投资)来提升公众接受度。

    成本差距仍是主要障碍。在许多应用场景中,CCUS的成本仍然高于直接排放,特别是在没有明确碳价或强有力政策支持的地区。

    长期责任问题尚未完全解决。二氧化碳封存后如何确保永久性?地质储存的长期监测和责任划分需要更清晰的制度设计。

    S&P Global将当下的宏观背景称为**”大重组”(great realignment)**——地缘政治格局的剧变、能源安全压力的上升、AI数据中心对电力需求的爆炸性增长,正在重新排列各类清洁能源技术的优先级。CCUS在这场重组中的位置,与此前相比已明显前移。

    2026年或许并不是CCUS的”决定性之年”,但它可能是一个转折之年。

    当一项技术从”是否能做”的争论,走向”谁来做、多快做”的博弈,行业的性质已经悄然改变。挑战依然存在,但性质已经从”理论可行性”变成了”执行落地”。

    这场碳捕集革命,正在从实验室走向工业化的广阔天地。

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    抗Aβ抗体疗法陷入争议:阿尔茨海默病治疗路在何方

    一份让整个领域震动的报告

    2026年4月,循证医疗领域的”金标准”——考科蓝文献库(Cochrane Library)发布了一份56页的新报告。

    这份报告分析了全球17项最严谨的随机对照试验的数据,涵盖7种不同的单克隆抗体,覆盖20342名轻度认知障碍或轻度痴呆患者。结论简单而残酷:抗淀粉样蛋白药物在18个月内对认知和痴呆严重程度的影响”微乎其微”,对病人能力的改善”充其量也只是很小的”

    这意味着,过去十年间吸引数百亿美元投资的阿尔茨海默病新药——仑卡奈单抗(Lecanemab)、多纳奈单抗(Donanemab)、阿杜卡奈单抗(Aducanumab)——可能并没有达到人们期望的效果。

    抗Aβ抗体疗法认知评分对比图,展示治疗组患者与安慰剂组的认知改善差异

    关于”大脑垃圾”的三十年豪赌

    要理解这份报告,我们需要先明白,医学界是如何寻找阿尔茨海默症疗法的。

    如果你用显微镜观察一位阿尔茨海默病患者的脑组织切片,会看到一种黏糊糊的蛋白质沉积物,像一团团凝固的胶水,粘在神经元之间。这就是淀粉样蛋白斑块。

    几十年来,主流医学界的逻辑链条是这样的:斑块堆积 → 神经元死亡 → 记忆消失

    所以,把斑块清除掉,就像疏通了堵塞的下水道,大脑的神经元就能恢复运转。逻辑清晰,简明易懂。

    制药界为此投入了天文数字,培育出了一种高度专一的蛋白质药物——单克隆抗体。当单克隆抗体被注射进血管后,其中一部分会渗透过血脑屏障,一旦发现淀粉样蛋白,就死死咬住,召唤免疫系统来把它吞噬分解。

    PET脑部扫描的结果确实漂亮:治疗前,患者大脑里斑块密布;治疗后,扫描图几乎干干净净。

    2022年,仑卡奈单抗的临床数据公布时,新闻媒体用了”改变游戏规则”这个词,美国FDA亮了上市的绿灯。全球的患者家庭看到了隧道尽头的光。

    但那道光,或许只是幻觉。

    0.85分的残酷真相

    考科蓝报告回答了一个最根本的问题:打了18个月的针,这些人的认知能力到底好了多少?

    答案是:在一份满分70分的认知功能测试(ADAS-Cog量表)上,比起打生理盐水的对照组,用药组平均多保住了0.85分。

    0.85分是什么概念?

    这份测试会让患者完成一系列任务:记住一串词语、辨认物品、复述一个句子、画一个钟表。满分70分,分数越高代表认知障碍越严重。

    临床医学中有一条公认的”最低感知线”:对于轻度认知障碍患者,药物至少要让分数改善2-3分,患者和家属才能在日常生活中真正感觉到”他好像好了一点”。

    0.85分,连感知线的一半都够不到。

    再举个例子,这份测试里有一个”词语回忆”环节,要求患者记住10个词。0.85分的改善,大约相当于在十次测试中,患者多想起来不到一个词的零头。家属不会注意到这个变化。患者本人也不会。

    副作用:看不见的风险

    如果副作用也同样微乎其微,那至少可以被归入”聊胜于无”的范畴。

    但不幸的是,恰恰相反。

    单克隆抗体在清除斑块的过程中,会对大脑血管造成特殊的附带损伤。当抗体药物把沉积在血管壁上的”水垢”剥离时,管壁本身也可能被撕出裂口。液体从裂口渗出来,就是脑水肿;血从裂口漏出来,就是微出血。

    数据触目惊心:在安慰剂组中,每1000人里大约有12人会自发出现脑水肿。而在用药组中,这个数字是119人——风险翻了将近10倍

    更吓人的是”有症状的脑水肿”:患者真的出现了头痛、意识模糊、视觉障碍,甚至癫痫发作。而这种”有症状”的脑水肿,用药组的风险达到了用药前的52倍。

    来算一笔账:

    接下来的18个月里,患者需要每两到四周去一次医院,接受数小时的静脉输液。每隔一段时间,还要做一次核磁共振扫描,检查大脑里有没有开始渗水或者漏血。

    18个月后,最乐观的结果是:他在认知测试上多保住了不到1分。这个改善微弱到他在日常生活中完全无法察觉——他依然会忘记亲人的名字,依然会在熟悉的小区里迷路。

    而在这18个月里,他有大约12%的概率出现脑水肿,有3%的概率出现伴随实际症状的脑水肿。

    仑卡奈与多奈:两款药物的不同命运

    尽管整体数据令人失望,但不同药物之间仍存在差异。

    仑卡奈单抗和多纳奈单抗是目前临床应用最广泛的两种抗Aβ单抗,但它们的靶点和治疗理念有所不同:

    仑卡奈单抗主要靶向Aβ原纤维——这是Aβ单体聚集成斑块过程中的中间产物,毒性较强。治疗理念倾向于”拦截”毒性中间产物。

    多纳奈单抗主要靶向已沉积在脑内的Aβ斑块,治疗理念倾向于”清除”已形成的斑块。

    临床研究中,仑卡奈单抗治疗18个月使早期患者认知与日常功能衰退速度减缓约27%;多纳奈单抗治疗76周减缓约28.9%。疗效数据相近,但解读时需注意研究人群和入组标准不完全相同。

    2026年4月,《中华老年医学杂志》发表了《阿尔茨海默病抗β淀粉样蛋白单抗类药物治疗管理专家共识(2026版)》,给出了12条推荐意见,覆盖药物选择、患者筛选、不良反应监测和长期管理。

    共识同时指出,抗Aβ治疗的目标是延缓疾病进展而非治愈,患者和家属应有合理预期

    学界反应:冷静中的分歧

    报告一出,学界立刻炸开了锅。

    支持者认为,Cochrane的分析把早期失败药物和新获批治疗混在一起,让lecanemab、donanemab等后来者的潜在收益”被平均掉了”。确实,单独看这些新药,部分数据仍显示认知衰退减缓约25%-35%。这一数字虽微弱,却在一些患者群体中被视为时间的延长线——能多守住几个月的自我认知,对家庭而言并非没有意义。

    批评者则指出,统计意义不足以替代生活改善。即便延缓了27%的衰退,如果患者在日常生活中完全无法察觉,那这种延缓的意义何在?

    更令人关注的是真实世界数据的浮现。中国的研究首次提供了更贴近临床环境的视角:在严格筛选的早期患者中,仑卡奈单抗能让近四分之一的病人PET影像转阴,且副作用发生率显著低于国际数据。

    这说明疗效并非全无,而是隐藏在细致筛选与精准管理中。

    未来方向:换挡还是坚持?

    面对质疑,抗Aβ疗法的支持者并没有放弃。

    多个研究团队正在尝试突破传统路径:Roche的新一代单抗改善了血脑屏障穿越能力,副作用更少;tau蛋白和神经炎症成为新的主攻方向;还有团队开始测试脂质代谢通路、GLP-1神经保护方案,甚至用免疫细胞”清理”斑块周边的炎症。

    更重要的是,双特异性抗体正在成为新的研究热点。这类抗体能够同时靶向两个不同的病理靶点,在动物实验中展现出比单克隆抗体更好的效果。Anti-Aβ/anti-TREM2抗体可以增强小胶质细胞的吞噬活性,Anti-Aβ/anti-tau抗体则能同时减少斑块和神经纤维缠结。

    科学正在换挡——从单点突破转向系统修复,从病理标志延伸向早期干预与生活方式管理。

    一场必要的”集体冷静”

    Cochrane综述的出现,或许是一场必要的”集体冷静”。

    它提醒所有人:统计意义不足以替代生活改善;科学探索容许失败,但绝不止步。

    过去我们渴望一个单一靶点的”魔法解药”,如今不得不承认,记忆的衰退远比想象复杂:它牵涉炎症、代谢、血管、心理乃至生活节律。

    阿尔茨海默病治疗的路还很长。

    但正是这种对”神话”的祛魅,才能让科学真正回到”持续逼近真相”的轨道上。对患者家庭来说,这样的结果无疑沉重——毕竟每一次治疗尝试都代表希望和代价。但理性并不等于绝望。

    这场漫长的抗争,终究是为了让那个忘了钥匙、却还记得家门方向的人,能再多走一段记忆的路。

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    液冷渗透率破47%:AI芯片千瓦时代的数据中心散热革命

    风冷为什么”吹不动”了

    想象一下,你面前有一个烧得通红的铁块,你试图用风扇吹风来给它降温。

    这大致就是传统风冷技术面对现代AI芯片时的窘境。

    问题的根源在于空气本身。空气的导热系数只有液体的几十分之一,其体积比热容更是相差3000倍以上。这意味着,液体携带热量的能力,是空气的上千倍。

    当单芯片功耗突破千瓦,单机柜功率密度从传统的5-10kW飙升至60kW、100kW甚至更高时,风冷就像用一把小扇子试图扑灭一场森林大火——效率已经触及物理极限。

    2026年,AI芯片正式迈入千瓦级功耗时代:英伟达H100功耗700W,B200突破1000W,GB200升至1200W,下半年Rubin平台GPU功耗将飙升至2300W,顶配版本更是达到惊人的3700W。

    传统风冷机柜散热极限仅20-40kW,而GB200机柜功耗高达130-140kW。风冷完全失去了换热能力。

    液冷与风冷散热效率对比图,展示两种冷却技术在AI芯片千瓦时代的性能差异

    液冷:不是可选项,而是必选项

    液冷技术的核心逻辑极其简单:既然用空气”吹”效率太低,那就让更擅长导热的液体”贴”上去,甚至直接”泡”着。

    这就像消防队灭火——风冷是拿着鼓风机试图吹散烟雾和热量,而液冷是接上高压水枪,直接对准火源浇水。

    目前主流有两大技术路线:

    冷板式液冷(主流方案)

    这是当前市场的主流,占比约80%。它相当于给CPU、GPU这些核心发热部件”穿上”一套金属水冷背心(冷板),冷却液在背心内部的微细管道里流动,直接带走热量。服务器其他不那么热的部件,依然用风冷辅助。

    这种方式改造成本相对较低,是现有数据中心升级的务实之选,能将单机柜功率提升至30-200kW。

    浸没式液冷(未来方向)

    这是面向未来的”终极方案”。它将整台服务器浸入绝缘冷却液中,芯片产生的热量直接被液体吸收。这种方式散热能力是冷板式的5倍以上,可以轻松支持单机柜功率超过100kW,甚至达到惊人的900kW。

    它几乎消除了风扇和空调,能效表现极致。

    谷歌示范:TPU v7打响行业标杆

    2026年,谷歌宣布了一个看似普通的生产计划:其新一代AI芯片TPU v7,出货量目标上调50%至600万颗。

    但计划背后藏着一个硬性条件:这款单芯片功耗高达980瓦的”电老虎”,必须100%采用液冷散热。

    这相当于,谷歌为每一颗芯片都配了一套”水冷系统”。

    TPU v7采用大冷板方案覆盖4颗芯片及核心组件,可实现万颗芯片级集群部署,总功率近10兆瓦,算力利用率稳定在95%以上。

    对比来看,英伟达GB300采用85%液冷+15%风冷混合方案,而谷歌直接落地全液冷。这释放了一个明确信号:全液冷已成为成熟务实的选择

    渗透率40%-47%:2026年成为液冷普及元年

    关于2026年液冷渗透率,多家机构给出明确预测,40%-47%成为行业主流共识:

    • TrendForce集邦咨询:AI数据中心液冷渗透率将从2024年14%飙升至2026年47%
    • 和众汇富研究:给出40%的预测值,聚焦AI芯片层面液冷采用率
    • 摩根士丹利:明确指出2026年英伟达GB300成为市场主流,高端算力场景渗透率突破50%

    而部分机构给出的74%-76%渗透率,仅针对特定超高密度算力场景,不具备行业普适性。

    液冷渗透节奏并非单纯由技术决定,芯片迭代、供应链产能、云厂商资本开支共同决定行业普及速度。2026年成为液冷从小众走向主流的关键转折点。

    千亿市场开启:国产供应链迎来黄金机遇

    液冷渗透率快速提升,直接催生千亿级蓝海市场。

    摩根大通预测,2026年全球AI服务器液冷市场规模将突破170亿美元,全年复合增长率达59%。中国市场同步爆发,2026年液冷服务器市场规模超300亿元,AI智算中心液冷市场达200亿元,2030年国内液冷渗透率有望达到82%。

    值得注意的是,产业格局正在加速整合。以往被国外垄断的浸没式冷却液,已实现国产化量产,成本仅为进口产品的1/4。谷歌、英伟达开放供应链认证,国内液冷厂商直接进入云厂商供应体系。

    国产厂商已在多个环节建立竞争优势:

    环节代表企业核心优势
    系统集成英维克英伟达MGX认证,冷板/浸没式双路线覆盖
    服务器整机浪潮信息全球液冷服务器市占率超50%
    浸没式解决方案中科曙光相变浸没液冷独家技术,PUE低至1.04
    冷却液巨化股份电子氟化液国产替代核心供应商

    从”耗电大户”到”供热中心”

    液冷带来的最直观优势,是电费账单的骤减。

    衡量数据中心能源效率的关键指标是PUE(电能使用效率),越接近1越好。传统风冷数据中心的PUE通常在1.5以上,意味着你每花1度电给芯片计算,还要额外花费0.5度以上给空调和风扇散热。

    而浸没式液冷可以将PUE压至1.04-1.1,冷板式也能结合自然冷源实现1.1左右。

    更颠覆性的是,液冷技术改写了数据中心的能源角色。传统数据中心是纯粹的”电力吞噬兽”,而液冷系统在高效散热时,排出的冷却液温度可达50-60℃。这些”废热”不再是负担,而是资源。

    在重庆西部科学城,数据中心的液冷余热被回收,用于为周边13万平方米的建筑提供冬季供暖。这意味着,数据中心在消耗电力生产算力的同时,竟然还能输出热能,从一个能源消耗点,转变为一个区域能源循环的节点。

    挑战与机遇并存

    当然,液冷的普及并非没有挑战。

    短期来看,A股液冷概念股中仅少数企业2025年业绩预增,部分企业技术仍处验证阶段。冷板密封性、漏液风险等技术难点有待突破。

    但长期来看,确定性明确:英维克2026年Q1订单排至Q2,海外占比升至20%以上;谷歌、亚马逊2026年AI投入超3500亿美元,液冷占基建成本5%-8%。

    华为在贵州、内蒙古、安徽部署了全液冷AI算力集群,年均PUE稳定在1.15。字节跳动自研”大禹”液冷整机柜,曙光数创推出兆瓦级相变浸没液冷方案。

    液冷的优势远不止于”散热更好”。它是一次对数据中心能源逻辑的彻底重构:用液体征服”热墙”,释放被高温束缚的极限算力;用极致能效直面电费与合规压力;甚至将废热变废为宝。

    2026年,液冷正式从”可选项”变为AI算力时代的”必选项”。这场由AI算力驱动的散热革命,速度与规模远超市场预期。

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