Nel settembre 2025, un team di ricercatori dell’Istituto di Automazione dell’Accademia Cinese delle Scienze ha presentato SpikingBrain, un modello di linguaggio di nuova generazione ispirato al cervello umano. A differenza dei tradizionali modelli Transformer, SpikingBrain adotta un’architettura neurale ispirata alle Spiking Neural Networks (SNN), che emulano il comportamento dei neuroni biologici, attivandosi solo quando necessario. Questa innovazione permette di ottenere prestazioni significativamente superiori in termini di velocità, efficienza energetica e capacità di elaborare sequenze di lunga durata.
SpikingBrain si distingue per le sue eccezionali prestazioni. Il modello SpikingBrain-7B ha raggiunto una velocità di inferenza impressionante, con un Time to First Token (TTFT) oltre 100 volte più rapido rispetto ai modelli tradizionali su sequenze di 4 milioni di token. Inoltre, ha ottenuto prestazioni comparabili a modelli come Llama2-70B e Mixtral, utilizzando solo circa 150 miliardi di token per il pretraining, una frazione dei dati normalmente impiegati. La versione SpikingBrain-76B, con un’architettura ibrida MoE, offre una potenza ancora maggiore, mantenendo un’efficienza energetica notevole.
architettura ispirata al cervello umano
L’innovazione principale di SpikingBrain risiede nella sua architettura ispirata al cervello umano. I modelli tradizionali, come i Transformer, utilizzano meccanismi di attenzione che elaborano simultaneamente tutte le informazioni, indipendentemente dalla loro rilevanza. Al contrario, SpikingBrain impiega neuroni adattivi che si attivano solo in risposta a stimoli significativi, riducendo il carico computazionale e migliorando l’efficienza. Questa architettura consente di elaborare sequenze di lunga durata in modo più efficiente, superando le limitazioni dei modelli tradizionali.
Un aspetto particolarmente rilevante di SpikingBrain è la sua indipendenza dall’hardware occidentale. Il modello è stato addestrato e testato su GPU cinesi MetaX, evitando l’uso di hardware NVIDIA. Questo sviluppo sottolinea l’impegno della Cina nell’autosufficienza tecnologica e nella riduzione della dipendenza dalle tecnologie straniere. In un periodo di crescente tensione geopolitica, questa mossa rappresenta un passo significativo verso la costruzione di un ecosistema tecnologico nazionale robusto e competitivo.
SpikingBrain apre nuove prospettive nel campo dell’intelligenza artificiale. La sua architettura ispirata al cervello umano offre un modello più efficiente e scalabile per l’elaborazione del linguaggio naturale. Inoltre, l’indipendenza dall’hardware occidentale potrebbe stimolare ulteriori sviluppi nel settore delle tecnologie AI, promuovendo la diversificazione e l’innovazione. Con il rilascio del codice open-source su GitHub, SpikingBrain offre alla comunità scientifica e industriale l’opportunità di esplorare e adottare questa nuova architettura, potenzialmente rivoluzionando il panorama dell’intelligenza artificiale nei prossimi anni.
Per ulteriori dettagli, è possibile consultare il report tecnico ufficiale su arXiv arXiv e il codice open-source su GitHub GitHub.