Джефф Безос вложил $500 млн в стартап, который ищет «базовый алгоритм» мозга

Джефф Безос вложил $50 млн в нейро-ИИ стартап Flourish после прочтения двухстраничного питча — и затем почти удвоил ставку. Сегодня компания располагает $500 млн финансирования при оценке $2,5 млрд. Её задача — переизобрести искусственный интеллект, подсмотрев архитектуру у человеческого мозга.

За проектом стоят двое: Томас Рирдон, нейробиолог и серийный предприниматель, и Роб Уильямс, бывший топ-менеджер Amazon из команды S-team, отвечавший за такие продукты, как Alexa. Питч Безосу они отправили в декабре 2025 года — по классической амазоновской схеме: пресс-релиз о продукте, которого ещё не существует.

Почему нынешний ИИ зашёл в тупик

Рирдон формулирует проблему жёстко: современные большие языковые модели прожорливы и негибки. Человеческий мозг потребляет около 20 ватт для обработки информации. Один чип в кластере для обучения ИИ — более 600 ватт. Гиперскейлеры вроде Microsoft или Google задействуют тысячи таких чипов, суммарно потребляя гигаватты — сопоставимо с энергопотреблением небольших городов.

При этом модели не умеют учиться в реальном времени. После обучения они «заморожены»: чтобы обновить знания, нужно запускать новый цикл тренировки с нуля. Рирдон сравнивает это с абсурдом: «Говорить, что мне нужно прочитать все книги мира 20 раз, чтобы выучить английский — фундаментально неправильно. Человеческий ребёнок справляется с несколькими сотнями тысяч высказываний».

Цель Flourish — синтетический мозг, работающий на 50 ваттах или меньше, способный непрерывно учиться и адаптироваться. Компания назвала свою систему Cortex AI.

Нейробиология как конкурентное преимущество

Флагманская ставка Flourish — не просто вдохновляться мозгом метафорически, как это делают авторы трансформеров, а буквально изучать его в лаборатории. В нью-йоркском офисе компании в районе Вест-СоХо уже устанавливают электронные микроскопы. Команда из примерно двух десятков нейробиологов и ИИ-исследователей будет работать бок о бок: первые ставят эксперименты с живыми нейронами, вторые строят модели на основе полученных данных.

Ключевой объект исследования — кортикальные колонки, которые один из учёных Flourish называет «каноническими вычислительными единицами» мозга. Соучредитель компании Джошуа Фогельштейн недавно опубликовал работу о нейронной сети плодовой мушки: оказалось, она в 10 раз эффективнее трансформера — базовой архитектурной единицы современных LLM.

В команду также вошёл Грег Уэйн — многолетний исследователь DeepMind и руководитель Project Astra, ИИ-ассистента Google. Генеральный директор DeepMind Демис Хасабис лично боролся за то, чтобы удержать Уэйна, и в итоге договорился: тот сохраняет основную должность, но 20% рабочего времени посвящает Flourish. Советником выступает Бен Рехт из Калифорнийского университета в Беркли.

Кто ещё охотится за «алгоритмом мозга»

Flouris — не единственный игрок в этой нише. Термин «нейроморфные вычисления» превращается в модное слово: IBM и Intel уже выпускали нейроморфные чипы, вдохновлённые архитектурой мозга. Стартап Cortical Labs совмещает выращенные в лаборатории нейроны с кремниевыми чипами. Merge Labs, которую поддерживает CEO OpenAI Сэм Альтман, декларирует «долгосрочную миссию по объединению биологического и искусственного интеллекта». Группа суперинтеллекта Meta утверждает, что её модель TRIBE v2 «действует как цифровой двойник человеческой нейронной активности».

Организация Unconventional AI запускает грантовую программу именно под ту задачу, которую решает Reardon: построить ИИ с биологической эффективностью. Часть венчурных фондов уже специализируется исключительно на нейронауках.

Что это значит для рынка

Если Flourish или кто-то из конкурентов действительно найдёт «базовый алгоритм» мозга, последствия для индустрии будут радикальными. Сегодняшняя гонка вооружений в ИИ строится на масштабировании: больше чипов, больше данных, больше энергии. Модель, способная учиться непрерывно и потреблять в сотни раз меньше ресурсов, разрушит эту логику.

Для белорусского IT-рынка это направление пока остаётся наблюдательным: резиденты ПВТ работают преимущественно с существующими LLM-стеками — интегрируют, дообучают, строят продукты поверх GPT и Claude. Однако если нейроморфный подход докажет состоятельность, требования к железу и инфраструктуре изменятся кардинально — и это откроет новые ниши для компаний, которые сейчас ограничены стоимостью GPU-вычислений.

Рирдон не обещает быстрого результата. У команды есть гипотеза, деньги и оборудование — но не готовый ответ. «Вы по-настоящему не понимаете что-то, пока не можете это построить», — говорит он. Безос, судя по всему, готов подождать.