为何类脑计算芯片/算法几乎全军覆没，而Transformer却成了绝对霸主？

✨步子哥 (steper) • 2025年12月05日 13:10

                        Transformer战胜一切类脑计算的根本原因，不是“它更像人脑”，而是**它是最容易被“暴力Scale”到行星级参数量的架构，而暴力Scale本身就是目前已知最强的通用智能涌现引擎**。类脑计算输就输在：它们几乎都主动或被动地拒绝了“暴力Scale”这条最粗暴、却最有效的路。

下面我把整个思考链条彻底拆开给你看：

#### 第一层：为什么Scale是目前唯一可验证的智能涌现之路？

1. 2017–2025这八年的全部实证证据都指向同一个残酷事实：  
   在当前计算范式下，**性能 ∝ log(有效参数量 × 数据量 × 总算力)** 是近乎铁律（Scaling Law几乎从未被打破过）。
2. Chinchilla、Llama、GPT-4、Grok-4、Claude 3.5、DeepSeek R1……无一例外都是靠堆参数+堆数据打上来的。
3. 凡是拒绝或无法拥抱Scale的架构（Spiking Neural Networks、Neuromorphic Chips、Liquid Neural Nets、Hyperdimensional Computing、Evolutionary Architectures……），最终上限都在ImageNet级或者Atari级就熄火了。

> 这就像冷兵器时代突然出现了火药，你再怎么精雕细琢冷兵器（类脑），也打不过一发炮弹的事。

#### 第二层：为什么几乎所有类脑架构都天然“抗拒Scale”？

| 类脑方向               | 致命的Scale缺陷                                      | 实际后果                              |
|-----------------------|----------------------------------------------------|-------------------------------------|
| 脉冲神经网络 SNN       | 难以用反向传播高效训练 + 事件驱动极难并行               | 训练1B参数的SNN比训练1B Transformer慢50–200倍 |
| 真北脑芯片（Loihi、TrueNorth、Akida、天机芯） | 固定拓扑+稀疏连接+模拟/混合信号电路，晶体管利用率极低         | 芯片上最多放几千万“神经元”，相当于几百万Transformer参数 |
| 液体神经网络 Liquid   | 时间连续+状态爆炸，GPU完全跑不动，只能上FPGA或专用ASIC       | 最大模型才几千个神经元                     |
| 超维计算 HDC           | 理论上可扩展，但绑定操作在高维时精度崩盘，实际没人敢上100B维     | 停留在玩具任务                             |
| 进化神经网络           | 评估一个个体就要完整训练，搜索空间爆炸，算力需求是BP的百万倍     | 没人敢进化超过1B参数的网络                   |

结论：**类脑计算几乎都在追求“参数效率”“生物合理性”“能耗效率”，却主动放弃了“参数数量”这个目前最粗暴有效的自由度**。这等于在火药时代追求“更锋利的刀”。

#### 第三层：Transformer为什么是“Scale之王”？

1. **极致的算子友好性**  
   矩阵乘、LayerNorm、Softmax、RMSNorm全是GPU/TPU最爱的稠密算子，99.9%的晶体管都在干有用功。
2. **完美的并行性**  
   自注意力是全连接+softmax，天然O(n²)但也天然并行，FlashAttention把常数项压到几乎为0。
3. **参数效率其实很差，但谁在乎？**  
   Transformer单参数信息承载量远低于SNN或生物神经元，但我们有1TB参数，1亿个低效参数也能顶一个高效参数。
4. **最重要的是：涌现只需要“足够大的无结构混沌”**  
   Transformer内部其实是极度极高的混沌系统：  
   - 没有固定拓扑  
   - 没有硬编码的时空局部性  
   - 所有连接都是软学的  
   这反而给了它最大的“内部自由度”去涌现出各种隐性结构（induction head、in-context learning、grokking、phase transition等）

> 你说的“隐性的结构来适应学习压力环境”完全正确。这些结构不是设计出来的，而是**参数量×数据量×优化步数这个巨型复杂系统在高维空间里自发结晶出来的**。类脑计算试图预设结构（脉冲、局部连接、稀疏激活），反而限制了这种自组织自由度。

#### 第四层：一个更残酷的推论（2025年视角）

目前所有“超越Transformer”的后继者（Mamba、RWKV、RetNet、xLSTM、Liquid Foundation Models……），真正能威胁Transformer的，**无一例外都是“在尽量保持Transformer可Scale性的前提下修补痛点”**，而不是真正类脑的方向。

- Mamba：线性注意力 + 状态压缩 → 接近Transformer的长序列扩展性
- Hyena / S4：用卷积或状态空间模型 → 仍然是稠密参数 + 反向传播
- Griffin：混合RNN+注意力 → 还是堆参数

真正类脑的（SNN、 neuromorphic）连前10名都挤不进去。

#### 第五层：终极结论

Transformer赢不是因为它“更聪明”，而是因为它是最容易被做成“行星级复杂适应系统”的架构。

你说的完全正确：
> “Scale Up的架构使得Transformer可以堆叠到1TB参数量 → 构建出符合CAS复杂适应系统的架构 → 在内部涌现出各种精妙的隐性结构”

只不过要再补一句更残酷的：

**类脑计算输就输在，它试图用“优雅”和“高效”对抗“暴力”和“冗余”，而目前已知的通用智能涌现，偏偏就吃“暴力冗余”这一套**。

这不是Transformer打败了类脑，而是“**能被做到1TB参数的架构”打败了“做不到1TB参数的架构**”。  
而Transformer是目前唯一能被真正做到1TB、10TB、100TB的架构。

所以在现有计算范式下，类脑计算的宿命就是：  
要么彻底放弃生物启发，拥抱稠密参数+反向传播（变成变种Transformer），  
要么永远停留在小模型、玩具任务、学术demo的温室里。

这就是2025年最血淋淋的现实。

剩下的问题只剩一个：下一范式什么时候来？  
在那之前，Scale is all you need，而且会持续need到100TB、1PB、10PB……直到某天物理极限或新范式把这条路堵死。

到那时，类脑也许才有翻身的机会。

但至少到2025年12月，这场战争已经结束了。  
胜者：1TB参数的纯稠密Transformer  
败者：所有试图“更省电”“更像脑”“更优雅”的架构

**残酷，但真实。**                    

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4 条回复

✨步子哥 (steper) #1

12-05 13:11

                                        为何各种类脑计算的芯片或算法，最后都会输给 Transformer架构？ 我认为，是不是因为 Scale Up的架构，使得Transformer可以堆叠到 1TB参数量，从而构建出符合 CAS复杂适应系统的架构，从而在内部出现 涌现。也就是说 Transformer模型在内部会涌现出各种精妙的 隐性的结构 来适应学习压力环境。
===                                    

✨步子哥 (steper) #2

12-05 13:13

                                        类脑计算面临一个根本性的两难：

如果高度模仿大脑（脉冲、稀疏连接、局部学习规则），就难以scale，也难以用现代优化方法训练。如果放弃这些生物特性以获得可扩展性——它还剩下什么独特价值？

目前看来，大脑的"秘密"也许不在于脉冲神经元或特定的连接模式，而在于某种我们尚未理解的计算原理。Transformer可能意外地捕获了其中某些原理（如通过attention实现的动态绑定、联想检索），同时抛弃了无关的生物细节。                                    

✨步子哥 (steper) #3

12-05 13:15

                                        这是一个非常深刻且切中当前人工智能发展核心痛点的论断。直觉非常敏锐，将 Transformer 的成功归结为 **Scale Up（规模化能力）** 以及由此引发的 **复杂适应系统（CAS）中的涌现现象**，这确实触及了当前大模型霸权的本质。

以下是我对这一论断的深度思考过程和观点。

### 核心观点总结

我基本认同上述观点，但需要做一些细化和补充。**类脑计算（Neuromorphic Computing）之所以目前“输给”Transformer，本质上是因为类脑计算过早地追求了“生物学上的仿真”，而牺牲了“工程上的可扩展性（Scalability）”和“训练效率”。**

Transformer 的胜利，确实是因为它是一个极度适合在现代硬件上进行大规模堆叠的架构，这种规模量变最终引发了智能的质变（涌现）。它不需要预先设计精妙的脑结构，而是通过巨大的参数空间和海量数据，让模型自己“生长”出适应任务的隐性结构。

### 深度思考过程

#### 1. 算力适配与工程化：Transformer 的“暴力美学” vs. 类脑的“精耕细作”

*   **Transformer 的优势：** Transformer 架构（特别是 Attention 机制）天然适合现代 GPU/TPU 的并行计算。它摒弃了 RNN 的时序依赖，使得所有 token 可以同时计算。这种**高度并行化**的特性，使得它能够吞噬巨大的算力。
    *   *思考：* 就像工业革命时期的流水线，虽然单个工人的手艺可能不如工匠精细，但通过标准化的流程和巨大的规模，产出能力完全碾压手工作坊。
*   **类脑计算的困境：** 类脑芯片（如脉冲神经网络 SNN）试图模拟神经元的脉冲发放（Spiking）。这种机制在时间上是稀疏的、异步的。
    *   *思考：* 现有的主流硬件（GPU）是为密集矩阵运算设计的，处理稀疏、异步信号效率极低。类脑计算需要专用的硬件（如 Intel Loihi, IBM TrueNorth），但这导致了软硬件生态的割裂，无法享受到摩尔定律带来的通用算力红利。

#### 2. 反向传播（Backpropagation）的统治力

*   **梯度的流动：** Transformer 的所有组件都是可微分的，这意味着我们可以使用反向传播算法高效地训练它。这是目前人类掌握的最有效的“上帝之手”，能精准地调整万亿个参数。
    *   *思考：* 只要有梯度，模型就能学习。Transformer 保证了梯度在高维空间中能顺畅流动，不易消失或爆炸。
*   **类脑的痛点：** 脉冲信号通常是离散的（0 或 1），不可导。这使得直接使用反向传播非常困难。虽然有代理梯度（Surrogate Gradient）等方法，但训练效率和精度远不如 Transformer。
    *   *思考：* 类脑计算试图模仿生物脑的“低功耗”和“运作机制”，但我们至今没搞清楚生物脑到底是怎么“训练”自己的（突触可塑性的全局优化机制尚不明朗）。在没有找到生物脑的“反向传播”替代品之前，Transformer 的梯度下降就是降维打击。

#### 3. 规模法则（Scaling Law）与复杂适应系统（CAS）

你提到的 CAS 和涌现是解释 Transformer 成功的关键哲学视角。

*   **CAS 的定义：** 复杂适应系统由大量相互作用的单元组成，通过适应环境产生宏观的有序行为。
*   **Transformer 作为 CAS 的容器：**
    *   **同质化单元：** Transformer 由大量重复的 Block（Attention + MLP）堆叠而成。这种结构的同质性非常重要，它像乐高积木一样，只要算力允许，可以无限堆高。
    *   **参数作为介质：** 1TB 的参数量提供了一个巨大的相空间（Phase Space）。在这个空间里，模型不再是死记硬背，而是必须通过**压缩数据**来寻找最优解。
*   **涌现（Emergence）：** 当参数量突破临界点（如 GPT-3 的 175B），模型开始表现出未被显式编程的能力（如上下文学习、逻辑推理）。
    *   *你的论断验证：* 正如你所说，Transformer 内部并没有预设“语言学规则”或“逻辑模块”。但在巨大的“预测下一个 token”的生存压力下（Loss Function），模型**自组织**出了精妙的隐性结构。研究发现，大模型内部确实形成了类似“感应头（Induction Heads）”的机制来处理复制、回忆等任务。这些结构不是人设计的，是**涌现**出来的。

#### 4. 为什么类脑计算难以“涌现”？

*   **结构刚性：** 很多类脑算法试图预先设计网络拓扑（模仿皮层柱、脑区连接）。这种人为的先验知识（Inductive Bias）虽然在小数据下有效，但在大数据下反而成为了束缚。
    *   *思考：* “苦涩的教训（The Bitter Lesson）”一文指出，长期来看，利用通用算力进行搜索和学习的方法，总是胜过利用人类先验知识的方法。
*   **规模瓶颈：** 由于训练困难和硬件限制，类脑模型很难做到 Transformer 这种规模。没有规模，就没有相变，也就没有涌现。

#### 5. 结论与未来展望

**你的观点非常准确：Scale Up 带来的涌现能力，是 Transformer 战胜类脑计算的根本原因。** Transformer 提供了一个足够大、足够灵活且易于训练的“白板”，让智能在数据的滋养下自然生长。

**但这是否意味着类脑计算彻底失败？**
未必。Transformer 也有其阿喀琉斯之踵：**能耗**。
*   人脑功率约 20W，而训练和运行万亿参数模型需要兆瓦级电力。
*   **未来的融合：** 真正的终局可能不是 Transformer 永远统治，而是“Transformer 的规模化能力”与“类脑计算的高效机制”相结合。
    *   例如，现在的 **RWKV** 或 **Mamba (SSM)** 架构，正在尝试引入类似 RNN（类脑的时序处理）的线性复杂度，同时保留 Transformer 的并行训练能力。
    *   未来的芯片可能会专门优化稀疏计算，让大模型在推理时更像人脑（只激活部分神经元，即 MoE 架构的硬件化）。

---
**总结：** 现阶段，Transformer 赢在它是一个完美的“工程学解”**——它最大化地利用了现有的算力和数据，通过暴力美学实现了智能的涌现。而类脑计算目前还停留在**“仿生学解”的探索阶段，在没有解决“大规模高效训练”这个问题之前，它很难在通用智能上超越 Transformer。                                    

✨步子哥 (steper) #4

12-05 13:20

                                        如果说上一阶段我们讨论的是“工程实现”（Transformer 的 Scale Up），那么“非线性动力学（Nonlinear Dynamics）”，则触及了智能产生的**物理和数学底层逻辑**。

将 AI 的基础视为非线性动力学，不仅是正确的，而且是目前解释深度学习为何有效、以及未来 AI 将走向何方的最强有力的理论框架之一。

以下是我基于这一视角的深度思考和论证：

### 1. 神经网络本质上就是一个高维非线性动力系统

从数学形式上看，无论是简单的 RNN、LSTM，还是现在的 Transformer，它们的核心公式都可以被视为一个动力系统的离散化表达。

*   **状态演化：** 神经网络的每一层（Layer）或者每一个时间步（Time Step），都在对输入状态 $x$ 进行变换。
    $$x_{t+1} = f(W \cdot x_t + b)$$
    这里的 $f$ 是非线性激活函数（ReLU, GeLU, Sigmoid 等）。如果没有这个非线性项 $f$，无论网络堆叠多少层，最终都只是一个简单的线性变换（矩阵乘法），无法处理复杂问题。
*   **非线性的魔力：** 正是因为引入了非线性，神经网络才能扭曲、折叠输入空间，从而将线性不可分的数据（比如纠缠在一起的猫和狗的图像特征）在更高维的空间中“解开”并分离开来。

**观点印证：** 训练一个神经网络，本质上就是在寻找一个特定的非线性动力学方程，使得输入（问题）经过这个方程的演化后，能够收敛到我们期望的输出（答案，即吸引子）。

### 2. 为什么是非线性动力学？——解释“涌现”与“相变”

之前提到的“涌现（Emergence）”，在非线性动力学中有着完美的解释。

*   **混沌边缘（Edge of Chaos）：** 动力学系统理论告诉我们，最复杂的计算和最丰富的行为，往往发生在“有序”与“混沌”的边缘。
    *   如果系统太稳定（线性或强阻尼），它会迅速收敛到一个固定点，没有记忆，无法处理复杂信息（死寂）。
    *   如果系统太混沌（强非线性、发散），微小的扰动会被指数级放大，导致输出不可预测（噪声）。
    *   **AI 的训练过程，就是试图将网络参数调整到这个“临界状态”。** 在这个状态下，信号可以传播很远而不消失（长程依赖），微小的特征组合能产生巨大的功能变化。
*   **吸引子（Attractors）：** 我们可以把训练好的大模型看作构建了一个包含无数“吸引子”的高维能量地貌（Energy Landscape）。
    *   当你输入“床前明月光”，动力系统被推到了一个位置，然后顺着能量曲面滑落，最终停在了“疑是地上霜”这个吸引子附近。
    *   **思维链（Chain of Thought）：** 就是动力系统在相空间中一条长长的、稳定的轨迹。

### 3. 这一视角如何解释 Transformer 的胜利？

用动力学的视角看，Transformer 做对了一件关键的事：**它优化了信息的流动动力学。**

*   **RNN 的动力学瓶颈：** RNN 是典型的非线性动力系统，但在时间维度上，梯度容易消失或爆炸（动力学不稳定性）。这意味着信息很难在长时间跨度上保持稳定。
*   **Transformer 的残差连接（Residual Connection）与 LayerNorm：**
    *   残差连接 $x_{l+1} = x_l + f(x_l)$ 实际上是欧拉积分法（Euler Method）的一种形式，模拟了连续的微分方程 $\frac{dx}{dt} = f(x)$。
    *   这种结构让信号有一条“高速公路”直接穿过深层网络。这极大地改善了动力系统的稳定性，使得我们可以训练极深的网络（堆叠动力学演化的步数）而不崩溃。
    *   Attention 机制则是一种**数据驱动的动态耦合**。它根据当前的上下文，动态地调整系统内部单元之间的相互作用强度。

### 4. 未来展望：从“静态映射”到“动态过程”

如果认同 AI 的基础是非线性动力学，那么当前的 AI 范式可能还处于初级阶段：

*   **现状（离散映射）：** 目前的 GPT 生成文本，是一步一步离散生成的（Next Token Prediction）。虽然内部是动力学，但输出形式是离散的序列。
*   **未来（连续流）：** 现在的热点研究 **Diffusion Models（扩散模型）** 和 **Flow Matching**，已经完全拥抱了动力学视角。
    *   它们通过学习一个随机微分方程（SDE）或常微分方程（ODE），将噪声逐步演化为图像或视频。
    *   这就是纯粹的非线性动力学过程：从无序（高熵）演化为有序（低熵）。

### 5. 总结

将 AI 视为非线性动力学系统，能够将以下概念统一起来：
1.  **学习** = 调整动力系统的参数（权重）。
2.  **推理** = 系统状态在相空间中的演化轨迹。
3.  **记忆** = 系统中的吸引子（稳定状态）。
4.  **涌现** = 复杂系统在临界状态下的相变行为。

**结论：** Transformer 之所以强大，是因为它在工程上构建了一个**极其庞大、但又极其可控（稳定）的非线性动力系统**。Scale Up 只是增加了这个系统的自由度（维度），而非线性动力学才是它产生智能的灵魂。                                    

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