張慶瑞觀點:人腦是量子電腦嗎?

2025-11-16 05:40
人腦是否是量子電腦仍然是個開放問題,需要更多科學研究,未來科技或將可能源自仿生,從而解開大自然奧秘。(圖/BBC News)
人腦是否是量子電腦仍然是個開放問題,需要更多科學研究,未來科技或將可能源自仿生,從而解開大自然奧秘。(圖/BBC News)

記憶、意識、思想與靈魂,甚至大腦如何運作,至今仍是個謎。曾看過類似這樣對話,主人問AI機器人:『機器人不過是AI編碼與金屬材料組成,不可能有思想與靈魂』,但機器人卻反問主人,『人也不過是碳水化合物與DNA構成的,為什麼人深信有思想與靈魂?』

人腦是甚麼?

人類常用當代先進產品來類比人腦功能。古希臘視人腦為水鐘,由體液循環提供動力,工業革命後認為是機械力提供動力。現代將人腦視為電力驅動的超級電腦,而每個神經元就類似電晶體般儲存與運算。

A.人腦的記憶容量與運算速度:成年人大腦內有大約860億個神經元,神經元間有上百至上千個突觸(synapse)連結。每個突觸約儲存4.7位元[2],依此估計大腦約有1PB(1015)位元的記憶容量,小於現代電腦的記憶體容量,若加上硬碟則相差更遠。2013年日本與德國使用每秒1016浮點運算的『京超級電腦』(K computer),由 1.73x109個神經元及1.04x1016個突觸連接的網絡用 40 分鐘模擬人腦 1 秒活動[3]。依此估計,若使用現代exa scale(~1018)超級電腦,至少也要24秒才能完成人腦1秒的工作,加上複雜思維絕不是以線性比例可以估計,因此推估人腦至少有zetta scale(~1021)的浮點運算能力。

B.人腦的能量消耗與散熱效率:理想位元操作一次要消耗2.87×10-21焦耳(~0.0175 eV)的能量。現在GPU H100約有800億個電晶體,而運算速度有4 petaflops(1015),所以峰值操作時,依此估計H100至少每秒耗能9x105焦耳,也就是90萬瓦。一瓦是1焦耳/秒,但H100的散熱設計功率(thermal design power, TDP)卻只有約1000瓦。Nvidia的Blackwell B200 GPU擁有2,080億顆電晶體,AI運算效能可達20 petaflops,理論耗能峰值將高達千萬瓦(見表1)。GB200晶片由一顆Grace CPU以及兩顆B200 GPU組成,而GB200 NVL72則連接36個Grace CPU和72個Blackwell GPU,所需耗能量更將是驚人。AI資料中心則需要大量的GB200 NVL72機架,難怪最近新建的資料中心紛紛喊出需要核能。人腦消耗的功率僅約20瓦,以能量消耗而言,人腦的節能至少是電腦的幾萬倍以上,這表示人腦絕對不可能是數位電腦。 (相關報導: 不會再有第二個「股神」巴菲特! 人腦勝AI的投資傳奇落幕 更多文章

大多數環境下,人的體溫都比環境溫度來得高,是個「熱源」。熱的傳遞方式有三種:傳導、對流和輻射,平常狀況下人體是靠輻射散發能量,效率約55W。特殊情形下,則會利用排汗與蒸發來散熱,相對濕度與人體與環境的溫度差決定排汗的散熱效率。目前晶片散熱模組也分為「氣冷」和「液冷」,其中「氣冷散熱」是用空氣對流進行散熱,而「液冷散熱」則是透過液體對流散熱,使晶片降溫。TDP決定晶片效率,目前氣冷散熱的極限約在500W,超過必須採用液冷散熱,未來或許仿效人類,在特殊狀況下使用排汗的蒸發熱來加速散熱會更有效率。
表1:照Landauer’s principle,H100 FP64峰值運算理論上至少需耗能7800瓦,這還不包括傳輸的耗能,實際真實系統的耗能甚至可能高幾個數量級。目前系統的TDP遠小於峰值理論耗能,這顯示在TDP下,全部電晶體並未同時進行計算操作,而是在進行『以空間換取時間』的平行計算,而晶片中的大多數區域只是在平行運算、儲存與待機中。晶片的發展主要重點應該不是在微小化而是如何管理電晶體的分配,節能與散熱。

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