该公司表示，该神经元平台能够学习和处理信息，像这样的生物处理器耗电量仅为传统数字处理器的百万分之一。由于其能耗低，可大幅减少计算对环境的影响。一般来讲，训练一个像GPT-3这样的大型语言模型需要耗电约10吉瓦时，大约是欧洲一个普通家庭全年耗电量的6000倍。如果能部署生物处理器，这种能源消耗有望大幅减少。
目前，神经元平台的运行依赖于一种可归类为“湿件”的架构，即硬件、软件和生物组织的混合。该平台的主要创新在于使用4个多电极阵列来容纳活体组织——类器官，也就是脑组织的三维(3D)细胞团。
每个MEA包含4个类器官，通过8个电极连接，用于刺激和记录。数据经由数字模拟转换器双向传输，采样频率为30kHz，精度为16位。这些关键架构，由MEA的微流体生命支持系统和监控摄像头来维系。
FinalSpark公司已向9家机构开放其远程平台，以推动生物计算和研发。通过与这些机构合作，旨在打造世界上第一个活体处理器。此外，已有36所大学对神经元平台表现出浓厚兴趣。
理论上，构成生物处理器的神经元结构可以有很长的寿命，但FinalSpark公司研究人员表示，目前它们仅“适合进行几个月的实验”。随着对系统的进一步改善，类器官的“寿命”还有望提高。
数据中心、人工智能大模型的能耗问题一直广受诟病。与之相比，人脑拥有860亿个神经元，100万亿个神经突触，从能耗来看却仅相当于几十瓦。因此，近年来，信息技术领域的科学家希望从生物神经网络中获得启发，使信息处理更加高效节能。类脑计算就是这样一种技术，它从结构上追求设计出像生物神经网络那样的系统。上述尝试直接将类器官纳入计算系统当中，为类脑计算提供了新思路。
