2026 年 1 月 15 日，OpenAI 发布官方公告，确认参与脑机接口机构 Merge Labs 的种子轮融资。OpenAI 在公告中将脑机接口（BCI）称为“重要的新前沿”，并把参与本轮融资的原因概括为：更直接的“意图表达接口”会推动计算能力与交互方式的升级，BCI 有机会成为一种更自然、以人为中心的 AI 交互入口。

围绕资金规模与估值，多家媒体随后披露了更完整的交易信息：Merge Labs 本轮融资总额约 2.5 亿美元（不同报道口径为 2.50 亿或 2.52 亿美元），投后估值约 8.5 亿美元。按近期汇率 1 美元约 7 元人民币粗略折算，本轮融资规模约合 17.5–17.6 亿元人民币。需要强调的是，这里的 2.5 亿美元是“本轮融资总额”，并不等于 OpenAI 的出资金额。OpenAI 在官方公告中未披露具体出资额；部分报道引述知情人士称，OpenAI 为本轮最大单笔出资方。公开披露的参投方还包括 Bain Capital，以及 Valve 联合创始人 Gabe Newell 等。

OpenAI 在官方公告中对 Merge Labs 的定位较明确：它是一个“研究实验室”，长期使命是连接生物智能与人工智能，以提升人的能力、能动性与体验。Merge Labs 也在其对外介绍中强调，团队希望研发“根本性的新方法”，实现与大脑的高带宽交互，并与先进 AI 深度结合，同时在安全性与可及性上做出突破，最终走向可以被更广泛人群使用的产品形态。公司层面对节奏的表述也相对克制，直言要按“几十年而不是几年”的尺度来推进。

在技术路线表述上，Merge Labs 给出的关键词集中在三点：更高带宽、更大覆盖范围、更低侵入性。其思路不是沿用“电极贴近神经元”的传统采集方式，而是尝试用“分子”与神经元建立连接，再借助超声等“深部可达”的方式进行信息的传递与接收，并尽量避免将器件植入脑组织。与侵入式植入电极路线相比，这一路线的叙事重点是降低手术门槛与提升可及性，但截至目前，Merge Labs 尚未披露明确的临床试验时间表和产品上市节点，外界能核对的主要还是路线描述与合作方公告信息。

OpenAI 同时对自身在这条路线中的角色做了明确划分。公告提到，AI 将在 Merge 的路径中处于核心位置，一方面用于加速生物工程、神经科学与器械工程等研发过程，另一方面也用于支撑高带宽接口所需的系统能力。OpenAI 的表述是，未来这类接口需要“AI 操作系统”来解释意图、适配个体差异，并在“信号有限且噪声较大”的条件下可靠运行。OpenAI 表示将与 Merge Labs 在“科学基础模型（scientific foundation models）”及其他前沿工具上展开协作，以加速这一方向的进展。

在外界讨论较多的公司治理层面，相关报道提到 OpenAI 表示该项投资经过独立董事会审查并获得批准。对行业而言，短期更现实的观察点仍然是：这条“分子 + 超声”的非植入路线，接下来会如何逐步形成可验证的安全性数据、工程闭环与临床路径，而不是停留在概念层面。

基于这条新闻，也可以顺带提出一个更贴近应用的问题：未来能否通过脑机接口直接调用 GPT 这类大模型？从工程角度看，“调用 GPT”并不神秘，它更像是把脑信号先转换成可执行的输入，再进入大模型。这里的输入可以是文字、光标选择、简单指令，或者更抽象的意图标签。大模型的价值在于：当输入通道带宽很低、错误率很高时，它可以承担补全、纠错、改写、上下文提示等工作，让“很费劲的输入”变得更可用。

这类模式已经在医疗场景出现过早期形态。以重度运动障碍或 ALS 等人群为例，BCI 先帮助用户完成“选择与输入”，生成式模型再帮助组织语言、生成候选句、提升沟通效率。沿着这个方向往前推，BCI + GPT 可能最先解决的并不是“科幻式读心”，而是更现实的几个问题：让失语或严重运动障碍人群获得更高效率的沟通能力；让长期康复训练中的指令交互与反馈更及时、更个体化；让低带宽的人机输入在日常办公与生活控制（信息检索、消息回复、设备控制）中变得真正可用。

当然，越往“更高带宽、更深交互”走，安全、隐私与数据治理就越是不可回避的底线议题。Merge Labs 自己在对外介绍中也把“安全、隐私保护、可及性与社会收益”作为长期目标的一部分。

未来，BCI + GPT 会碰撞出什么样的火花？