Inteligencia biológica vs inteligencia artificial

Cuando creemos que ya hemos visto todo lo que la tecnología puede ofrecernos, aparece nuevamente la ciencia para demostrarnos que todavía estamos lejos de conocer sus límites.

El 17 de agosto de 2026 se presentó formalmente en Singapur un prototipo de centro de datos biológico desarrollado conjuntamente por Cortical Labs, DayOne Data Centers y la Escuela de Medicina Yong Loo Lin de la Universidad Nacional de Singapur.

El proyecto tiene una particularidad que hasta hace muy poco parecía propia de una película de ciencia ficción: el procesamiento de información se realiza utilizando neuronas humanas vivas.

No se trata de una computadora que simplemente imita el funcionamiento del cerebro. Se trata de células nerviosas reales, cultivadas a partir de células madre y conectadas a sistemas electrónicos capaces de estimularlas, recibir sus respuestas y convertir esa actividad biológica en información digital.

El prototipo está compuesto por 20 unidades CL1 y, según la información difundida sobre el proyecto, reúne alrededor de 16 millones de neuronas humanas cultivadas. 

Las células se encuentran integradas sobre matrices de microelectrodos que permiten establecer una comunicación permanente entre el tejido biológico y el hardware de silicio. El sistema propietario biOS se ocupa de traducir las señales eléctricas entre ambos mundos.

Uno de los aspectos que más llaman la atención es que el rack completo consume aproximadamente entre 800 y 1.000 vatios, de acuerdo con la información publicada sobre el CL1. Para tener una referencia, una GPU NVIDIA H100 SXM puede alcanzar hasta 700 vatios, mientras que un sistema completo NVIDIA DGX H100, equipado con ocho de esas GPU, tiene un consumo máximo especificado de alrededor de 10,2 kilovatios. La diferencia energética es importante.

Pero sería un error pensar que estamos ante una simple sustitución de una computadora convencional por otra de menor consumo, es algo mucho más profundo: Estamos intentando utilizar la propia inteligencia de la materia viva para procesar información.

Las computadoras tradicionales funcionan mediante circuitos electrónicos y algoritmos matemáticos. Las redes neuronales artificiales procuran reproducir, mediante software y hardware, algunos mecanismos que observamos en el cerebro humano, pero la biocomputación intenta dar un paso diferente: en lugar de imitar a las neuronas, utiliza neuronas.

Las células reciben estímulos eléctricos, responden a ellos y modifican sus conexiones. Esa capacidad de adaptación, conocida como plasticidad neuronal, constituye una de las características fundamentales que despiertan el interés científico por este tipo de tecnología.

El interrogante no es solamente cuánto más rápido puede funcionar una computadora. La pregunta es: ¿Puede la inteligencia biológica procesar determinadas tareas con menos energía y de una manera diferente a la inteligencia artificial construida sobre silicio?

La experiencia de Singapur intenta precisamente avanzar sobre esa incógnita aunque todavía estamos lejos de poder afirmar que la biocomputación haya reemplazado a la computación tradicional.

Las neuronas son organismos vivos y, como tales, necesitan condiciones especiales para sobrevivir. El sistema requiere nutrientes, control de temperatura, gases, filtración y otros mecanismos destinados a mantener las células en condiciones adecuadas.

Una computadora de silicio puede permanecer funcionando durante años si recibe energía y mantenimiento. Una red de neuronas vivas tiene, en cambio, una vida útil limitada y necesita ser reemplazada periódicamente.

En Singapur, por ejemplo, las células deben recibir alimentación y cuidados específicos. El mantenimiento biológico forma parte inseparable del funcionamiento del sistema lo que demuestra que comparar exclusivamente los vatios consumidos por el procesador biológico con los de una GPU sería insuficiente.

También hay que considerar todo aquello que hace posible que las neuronas continúen vivas y evaluar cuál es realmente el costo energético y económico de mantener viva una computadora biológica. Una pregunta sin respuesta hasta hoy.

Singapur no es el único lugar donde se trabaja en este proceso. En Suiza, FinalSpark desarrolla su Neuroplatform utilizando organoides cerebrales humanos que permiten realizar investigaciones mediante acceso remoto. La plataforma integra estimulación y lectura de la actividad neuronal y herramientas de programación para experimentar con estos sistemas biológicos.

La diferencia es que mientras Cortical Labs trabaja con redes neuronales cultivadas e integradas en unidades CL1, FinalSpark utiliza organoides cerebrales tridimensionales.
En ambos casos la búsqueda está orientada en aprovechar las capacidades propias de las células nerviosas para procesar información.

La pregunta que debemos hacernos es si somos capaces de colocar neuronas humanas dentro de una infraestructura informática, estimularlas, enseñarles determinadas tareas y utilizar sus respuestas para producir información, ¿dónde termina la biología y comienza la máquina?

Hasta ahora, nuestra idea de una computadora estaba asociada al silicio, los circuitos, los transistores, los cables y los programas pero ahora comienza a aparecer un nuevo concepto: el wetware, una combinación de materia biológica y tecnología informática.

La frontera entre organismo y máquina comienza, lentamente, a hacerse menos clara, llevándonos necesariamente al terreno de la ética y los límites que no debemos franquear.

Las investigaciones actuales sostienen que estos sistemas no poseen consciencia humana. Una red de neuronas cultivadas no equivale a un cerebro humano y no debe confundirse una capacidad de procesamiento o adaptación con consciencia, pensamiento o identidad.

Pero el hecho de que hoy podamos utilizar células nerviosas humanas para desarrollar sistemas de computación obliga a formular preguntas que hasta hace poco ni siquiera las imaginamos: ¿Quién será propietario de una información generada por tejido biológico humano?

• ¿Quién tiene derechos sobre una solución desarrollada por una red neuronal cultivada a partir de células de un donante?
•  ¿Hasta dónde podemos estimular, modificar o entrenar tejido nervioso humano?
•  ¿Existe un límite ético para la cantidad y complejidad de tejido biológico que podemos incorporar a una máquina?
•  ¿Qué ocurrirá cuando la tecnología consiga aumentar significativamente la capacidad de estas redes biológicas?

Estas preguntas adquieren todavía mayor importancia cuando se habla de escalar estos sistemas. Hoy estamos frente a un prototipo, pero mañana podríamos estar frente a verdaderos centros de procesamiento biológico.

La tecnología todavía tiene enormes limitaciones. La memoria permanente, la estabilidad de los cultivos, la necesidad de mantenimiento biológico y la dificultad de escalar estos sistemas constituyen obstáculos que deberán resolverse antes de pensar en una sustitución masiva de los centros de datos tradicionales.

Por eso, quizás sea demasiado pronto para hablar de una revolución consumada, aunque  tampoco sería prudente ignorar lo que está sucediendo.

Durante décadas, la humanidad intentó construir máquinas cada vez más parecidas al cerebro. Ahora estamos comenzando a construir máquinas que utilizan partes de aquello que hace posible al cerebro. Y esto modifica completamente el escenario.
La inteligencia artificial nos planteó la posibilidad de crear sistemas capaces de aprender, analizar, predecir y tomar decisiones.

La inteligencia biológica aplicada a la computación plantea un interrogante diferente: ¿y si para desarrollar máquinas más eficientes no necesitáramos imitar completamente al cerebro, sino aprender a trabajar junto con él?

Estamos ingresando en un territorio desconocido. La inteligencia artificial nació de nuestra capacidad para reproducir mediante algoritmos determinados procesos de razonamiento y aprendizaje.

La biocomputación intenta ahora utilizar directamente algunas de las capacidades de la materia viva.

Tal vez ambas tecnologías terminen compitiendo. Tal vez terminen complementándose. O tal vez estemos frente al nacimiento de una tercera posibilidad que todavía no sabemos definir.

Lo cierto es que el experimento de Singapur no representa solamente un nuevo tipo de computadora. Representa también un cambio de paradigma.

Durante mucho tiempo quisimos construir máquinas que pensaran como nosotros y ahora estamos comenzando a construir máquinas que incorporan elementos biológicos capaces de aprender y adaptarse.

Frente a este escenario, la pregunta que deberíamos hacernos no es solamente qué puede hacer la tecnología, debemos preguntarnos también qué estamos dispuestos a permitir que se haga. Porque cuando la inteligencia artificial comience a encontrarse con la inteligencia biológica, el desafío ya no es únicamente tecnológico.

Es también jurídico, ético y, fundamentalmente, humano.

FUENTES:

•    Informe Técnico e Inauguración del Prototipo Biológico en Singapur (17 de agosto de 2026), Cortical Labs, DayOne Data Centers y Escuela de Medicina Yong Loo Lin de la Universidad Nacional de Singapur (NUS Medicine).
•    Documentación de Especificaciones del Sistema CL1 y biOS (Biological Intelligence Operating System), Cortical Labs.
•    Documentación Técnica e Infraestructura de Soporte Vital de Neuroplatform, FinalSpark (Vevey, Suiza).
•    Especificaciones de Consumo Energético de Hardware de Silicio (Nvidia H100, DGX H100 y GB200 NVL72), Nvidia Corporation.
•    Reportes de Infraestructura Comercial y Alternativas de Almacenamiento Molecular, Intactis Bio y Catalog DNA.