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FutureBit HashFly在浏览器中进行模拟果蝇大脑测试比特币哈希

来源发布日期: 2026-09-20 · 编辑分析发布日期: 2026-09-26

一家矿机厂商展示了浏览器实验，把果蝇连接体模拟映射到简化的双重哈希检查。该项目名为HashFly，是实验性可视化，不是有机ASIC替代品；其宣称的1 W/TH潜力尚未在可工作的生物硬件上测量。

分析与实际影响

本节为本站分析及示例计算，与来源报道分开呈现。

HashFly实际展示了什么

FutureBit于9月推出了HashFly ，作为基于浏览器的概念验证，围绕果蝇神经系统的数字表示而构建。Tom's Hardware报告说，该演示显示了大约2,914个神经痕迹发射，这些神经痕迹来自一个更大的MaleCNS v1.0连接组，其中包含165,122个重建的神经元。交互式页面允许访问者按下挖掘按钮并更改简化目标。 这是为已发布的神经地图制作动画的软件；它不是一个活生生的大脑、物理神经形态处理器或在竞争网络困难时连接的生产比特币矿工。判断该演示时必须区分连接组数据、普通处理器执行的代码和屏幕动画。只有公布可复现实现，外部研究者才能确认神经图谱究竟承担了多少计算。

如何映射简化的哈希检查

根据该报告，通常对光线有反应的模拟光感受器读取块头，而当双SHA-256结果满足所选目标时，被识别为PPL101信号的细胞。这种映射作为神经图和确定性密码学测试之间的教育桥梁很有趣。这并不意味着生物电路自然执行SHA-256。 浏览器代码定义了输入、计算和视觉响应，因此审阅者需要实现、数据集版本和可重现的基准来将连接组的角色与下面执行的传统计算分开。双重SHA-256包含固定的位运算和多轮压缩。若这些步骤仍由浏览器CPU完成，神经网络可能只是决定输入或展示结果，而不是替代专用哈希电路。

为什么演示没有在比特币难度上挖矿

Web界面仅提供高达六个前导零的难度级别， Tom's Hardware指出，这比实时比特币网络使用的目标要容易得多。报告者在大约一小时内观察到大约80个已接受的演示块，并估计浏览器性能接近100 kH/s。这些数字描述了演示环境，不能与产生收入的哈希率进行比较。 有效的挖掘基准需要标准标头、重复的随机数范围、经过验证的共享目标、运行时间、硬件利用率和独立再现，同时控制浏览器和主机CPU加速。真实矿池还会统计过期份额、拒绝率和网络延迟。演示中的“区块”并非主网区块，不能获得补贴或交易费，也不能用来推算收益。

1 W/TH声明是假设的

FutureBit建议，扩展到真实有机神经元的系统可以达到每太哈（ terahash ）约一瓦，被描述为引导3纳米硅ASIC的效率的大约十倍。该公司表示，该估算使用了果蝇消耗的总功率，并假设所有神经元都可以连续执行比特币哈希函数。 这一假设是核心的不确定性：整个动物的功率预算不是测量的SHA-256引擎，神经元本身并不实现所需的布尔运算，支持传感器、内存、控制、冷却和接口也会消耗能量。估算还没有包括培养、稳定控制、输入输出转换和长期维持等开销。把果蝇整体代谢功率直接除以假设算力，只能形成研究问题，不能形成产品能效。

与真正的台式机ASIC比较

Tom's Hardware将浏览器结果与FutureBit的Apollo III进行了对比， FutureBit的Apollo III是一款紧凑型商业矿机，该公司的广告价格高达18 TH/s。即使不将这两个数字视为实验室认证，每秒约100 kH/s和太哈希之间的差距也跨越了许多数量级。因此， HashFly属于研究和可视化，而不是采购表。 运营商不应计算1 W/TH预测的投资回报、电力节省或池收入，因为没有实物产品、购买价格、持续哈希率、错误率或墙壁功率测量。即使未来模拟速度提高，普通硬件运行模拟本身也会耗电。比较必须使用同一电表边界，把主机、内存、显示和通信功耗全部计入。

一个严肃的实验会衡量

随访应发布源代码、确切的连接组转换、由神经模拟执行的SHA-256部分和由普通处理器执行的部分。测试应报告每秒哈希、每哈希焦耳、延迟、错误率、内存、主机系统功率和缩放行为。在同一硬件上的控件实现将显示神经映射是提供有用的计算还是仅可视化结果。 对于生物硬件，重复性、寿命、营养供应、温度、界面电子和伦理将增加果蝇代谢估计无法捕获的成本。研究还应说明结果误差是否可检测，因为SHA-256要求精确输出。少量随机错误就会让份额无效，任何纠错机制也会增加延迟和能耗。

FutureBit表示计划扩展模拟

该公司表示，它正在努力通过SHA-256功能模拟数据集中的所有神经元，并打算公布研究结果。这是可测试的下一步，但更大的模拟可能需要更传统的计算，因此即使在视觉上变得更丰富，也会消耗更多的电力。有用的证据包括公共存储库、版本化数据集、基准脚本和独立机器的结果。 ASIC.tools将全连接组软件实验与生物设备和能够在当前难度下提交有效池共享的ASIC区分开来。扩大到完整数据集后，最关键的不只是神经元数量，而是吞吐量随规模如何变化。若计算成本增长快于有效哈希，规模化不会自动带来效率。

矿工的实用结论

HashFly作为关于非常规计算的对话以及解释目标和双重SHA-256的有趣方式很有价值。它目前不会改变ASIC选择、农场设计或采矿经济学。操作员应继续使用经过验证的墙壁功率、持续的池边哈希率、拒绝率、固件和保修来比较机器。研究人员可以通过询问哪个组件执行每个计算以及如何测量功率来评估HashFly。 在工作硬件在标准测试下产生可重现的哈希值之前，效率语言应保持明确的假设，而不是作为产品规范处理。因此矿场采购和投资模型不应采用宣传中的1 W/TH。它目前更适合用于科普、教学和探索神经形态计算边界，并等待独立实验。

来源: Tom's Hardware / FutureBit ↗