Isaak Freeman的豪赌确实大胆，但技术层面看，他的路线图过于乐观。核心问题在于：全脑仿真并非单纯的算力堆砌。线虫连接组仅有302个神经元，人类大脑却有约860亿神经元和百万亿突触，复杂度呈指数级增长。即使5万张H100 GPU的算力可模拟部分皮层活动，但数据采集——尤其是突触级连接图谱和神经元动态电化学信号——仍是天文难题。以果蝇连接组为例，单个果蝇大脑（约10万神经元）的完整图谱耗时数年才初步完成，人类大脑的数据量可能超出当前存储与标注能力数个数量级。
从个人经验看，我曾参与过小型神经形态计算项目，发现仿真与意识迁移是两回事。即便模拟出神经活动，如何定义“意识”并确保迁移后连续性？Freeman的10年目标更像融资话术，而非科学现实。我建议关注两个问题：1）是否有非侵入式技术（如先进fMRI）能在伦理框架内获取人脑全量数据？2）意识迁移后，数字人类是否仍保留原个体的主观体验？行业趋势上，我认为短期内“数字人类”更可能以AI代理形式出现——基于生物启发架构的强AI，而非真正的人类意识复制。这或许更务实，但Freeman的激进路线至少推动了算力与神经科学的交叉研究。