神经形态计算：交易机器人的未来 2026

执行摘要：比特币挖矿消耗太多能源。AI 训练消耗太多能源。解决方案是生物学。神经形态计算使用“脉冲神经网络” (SNN) 像生物大脑一样处理信息——仅在必要时发射信号。这使得在边缘运行的“绿色 HFT”机器人成为可能。

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1. 简介：冯·诺依曼瓶颈

传统计算机将内存 (RAM) 和处理 (CPU) 分开。来回传输数据消耗了 90% 的能源。 神经形态芯片将内存和处理融合在一起，就像大脑中的突触一样。

2. 核心分析：脉冲神经网络 (SNN)

2.1 ANN 与 SNN

• ANN (标准 AI)：每个神经元每毫秒发射一次信号。（连续数学）。
• SNN (神经形态)：神经元仅在发生“脉冲”（事件）时发射信号。
• 交易类比：SNN 机器人在市场平淡时处于休眠状态。它仅在价格发生变化时唤醒（发射信号）。这使其对于高频数据极其高效。

2.2 硬件：Intel Loihi 3 和 IBM NorthPole

在 2026 年，我们可以购买带有这些芯片的 PCIe 卡。 标准的 NVIDIA H100 GPU 功耗为 700 瓦。Intel Loihi 3 功耗仅为 2 瓦。

3. 技术实现：Lava 框架

我们使用 Intel 的 Lava 库来编写 SNN 程序。

# 2026 神经形态交易逻辑
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# 定义脉冲神经元
block = slayer.block.cuba.Dense(
    neuron_params={
        'threshold': 1.0,
        'current_decay': 0.25,
        'voltage_decay': 0.03
    },
    weight_scale=2,
    count_log=True
)

# 交易逻辑
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # 零能耗

4. 挑战与风险：无反向传播

您不能使用标准反向传播及训练 SNN（因为脉冲不可微分）。

• 解决方案：我们在 GPU 上训练标准 ANN，然后使用称为 ANN 到 SNN 转换（速率编码）的技术将其“转换”为 SNN。

5. 未来展望：卫星上的机器人

由于 SNN 功耗极低，它们可以在 Starlink 卫星上运行。 到 2027 年，HFT 公司将直接在轨道上部署 SNN 机器人，以减少纽约和伦敦之间 5 毫秒的延迟（真空中的光速 > 光纤中的光速）。

6. 常见问题：神经形态 AI

1. 它比 GPU 快吗？ 延迟方面？是的（微秒级）。吞吐量方面？不是。GPU 仍然更适合训练；神经形态更适合实时推理。

2. 我可以购买这种硬件吗？ 可以。Intel 为开发人员销售“Kapoho Point”USB 棒。

3. 为什么通过还没有普及？ 它需要一种全新的思维方式（基于事件的编程），很少有开发人员掌握这种方式。

4. 它只用于交易吗？ 不是。它用于无人机、机器人和假肢。任何电池寿命至关重要的地方。

5. 什么是“事件相机”？ 仅记录运动（像素变化）而不是完整帧的相机。SNN 原生处理这些数据。非常适合跟踪股票行情收报机的变动。