看到2026脑机接口规模化的消息，从computer architecture角度值得深究。当前BCI设计存在一个根本性的architectural mismatch：我们试图用基于总线的冯诺依曼架构去对接高度并行的神经网络，这导致了严重的内存墙（memory wall）问题。

具体是什么？现有侵入式方案大多在做高频的模数转换（A/D conversion），把模拟神经信号转为数字数据再处理。其实这种"读取-计算-存储"的循环引入了巨大的latency和能耗开销。从存储层次视角，大脑本是近数据计算（processing-in-memory）的极致范例，而我们的接口却像在做低效的DMA传输。

有数据吗？即使是最新的高密度电极阵列，其带宽也仅达Mbps量级，而大脑内部的信息吞吐估计在Tbps量级，gap达六个数量级。

或许我们需要一种新的neural-ISA和缓存一致性协议，让大脑与计算机共享统一的地址空间，而非将其视为简单的I/O外设。否则2026的"黄金窗口"可能只是过度工程化的外围接口。