La computación biológica, también conocida como wetware, atraviesa un momento histórico. En 2025, la empresa australiana Cortical Labs presentó el primer biocomputador comercial llamado CL1, que usa alrededor de 800,000 neuronas humanas cultivadas sobre un chip de silicio. Este sistema híbrido integra tejido neuronal con hardware tradicional, abriendo una nueva era de inteligencia biológica sintética (SBI).
El CL1 no solo procesa información, sino que aprende y se adapta gracias a su red neuronal viva. Funciona mediante un sistema operativo llamado biOS que envía estímulos eléctricos al conjunto de neuronas y captura sus respuestas, dando lugar a un ciclo real de aprendizaje. Este dispositivo incluye un módulo de soporte vital que mantiene las neuronas vivas hasta seis meses, controlando temperatura, nutrientes y limpieza del medio.
¿Quiénes lideran el desarrollo de biocomputación?
Además de Cortical Labs, que tiene su base en Melbourne, otro actor relevante es la startup suiza FinalSpark, cuyo laboratorio en Vevey trabaja con organoides neuronales humanos —mini cerebros cultivados en 3D— para crear bioprocesadores más complejos. Según FinalSpark, estos organoides permiten construir “wetware” con mayor densidad de conexiones neuronales y capacidad adaptativa. Investigadores en Reino Unido también colaboran con estos desarrollos, en laboratorios que combinan tejido neuronal con silicio para experimentar con inteligencia orgánica.
Promesas tecnológicas: eficiencia energética y nuevo paradigma de IA
Los impulsores del CL1 aseguran que esta computadora biológica consume mucho menos energía que un centro de datos convencional. Cortical Labs afirma que un rack con unidades CL1 necesita entre 850 y 1,000 vatios, frente a los millones de watts que demandan infraestructuras basadas en GPUs. Gracias a esto, el biocomputador podría transformarse en una alternativa sostenible para tareas de inteligencia artificial, robótica o investigación médica.
El CEO de Cortical Labs, Hon Weng Chong, señaló que la misión de su compañía es “democratizar la inteligencia biológica”: ofrecer acceso a investigadores sin necesidad de laboratorios especializados, incluso mediante un modelo en la nube (“Wetware-as-a-Service”).
Aplicaciones: neurociencia, biomedicina y más allá
El CL1 ya está llamado a revolucionar la investigación en neurociencia. Al permitir ensayos sobre redes neuronales humanas vivas, se abre la puerta para estudiar enfermedades neurodegenerativas, probar fármacos y entender mejor procesos como la sinapsis y la plasticidad cerebral. Además, conectando el biocomputador a cámaras, sensores o actuadores, los investigadores pueden diseñar experimentos con robots o dispositivos inteligentes.
Por su parte, FinalSpark afirma que sus organoides neuronales podrían usarse para prototipos de IA en los que la eficiencia energética y la adaptabilidad son clave, especialmente en contextos donde no se dispone de grandes centros de datos.
Retos técnicos, éticos y reguladores
A pesar de su potencial, la computación biológica enfrenta importantes desafíos. Los módulos de neuronas humanas requieren mantenimiento frecuente, y su vida útil aún está limitada —suelen activarse durante varios meses, luego deben reemplazarse. Escalar redes biológicas para tareas complejas de IA también es un reto: no está claro si estos bioprocesadores podrán igualar la escala de un cerebro humano real.
En el plano bioético, el uso de tejido humano cultivado genera preguntas sobre conciencia, bienestar neuronal y límites del uso biotecnológico. Aunque los desarrolladores indican que sus redes no son conscientes, investigadores y bioeticistas alertan que se necesitan marcos regulatorios claros para proteger la dignidad y la seguridad biológica.
Hacia los próximos años: ¿qué esperar de la biocomputación?
Para los próximos 3 a 5 años, se anticipa una consolidación del modelo wetware-como-servicio, con mayor acceso remoto a biocomputadores como el CL1. También se espera una mejora en la duración de los módulos neuronales, para que sobrevivan más tiempo y resulten más rentables para investigación. Al mismo tiempo, gobiernos y organismos científicos podrían impulsar regulaciones específicas para el cultivo, uso y comercio de estas tecnologías biológicas, dada su naturaleza sensible.
Se vislumbra que las primeras adopciones comerciales se den en biomedicina: instituciones académicas y farmacéuticas podrían usar biocomputadores para modelar enfermedades, probar fármacos y reducir la dependencia de modelos animales. A mediano plazo, si se logra escalar la tecnología, parte de la IA del futuro podría funcionar con redes neuronales vivas que operan con un consumo energético minimalista —una alternativa disruptiva frente a los chips tradicionales.
Last modified: 27 de noviembre de 2025
