“絞盡腦汁”讓人疲憊，但思考時消耗的能量並不多_風聞

最近，一項神經代謝研究揭示了人類大腦思考所需的能量。與常識相違背的是，思考所需要消耗的能量並不比休息時高很多，僅僅多5%。而這是大腦努力維持生命穩態的進化結果。

撰文 | 汪汪

請想象以下兩個場景：場景一，你坐在辦公室對着電腦上的數據絞盡腦汁，思考如何處理；場景二，你終於結束了疲憊的一天回到家裏，舒展身體躺在沙發上放空自己。在這兩種狀態下，大腦分別耗費了多少能量呢？

想必大部分人的回答是“思考一定比休息更加消耗能量”，這個結論並不難理解，我們常常用“絞盡腦汁”來形容思考的過程，長時間工作之後頭昏腦脹的體驗也讓我們對這個結論深信不疑。但實際上，這個問題的正確答案可能會讓你驚訝，因為兩者消耗能量的差異並沒有想象中那麼大。近期一項回顧性研究得出的結論是[1]：處理繁忙的工作與徹底的發呆放鬆，大腦耗費的能量相差無幾。

讓我們從頭認真思考這個問題，該怎麼去比較思考和休息這兩個過程大腦所需的能量消耗？也許我們要從“該如何計算大腦消耗的能量”這個問題説起。

如何計算大腦所需要的能量？

作為人體內的重要器官，大腦的耗能十分之高。早期神經代謝領域的經典研究揭示，儘管大腦只佔據體重的2%，卻消耗了身體約20%的能量[2]。這種能量消耗的很大一部分是由電生理活動驅動的，並且大腦具有較高的靜息代謝率，即使是處於植物人或昏迷狀態，其能量消耗也只下降到正常水平的一半左右，比其他器官仍高出很多[3]，因此，大腦的運行成本極為高昂。當我們從外界獲得的能量減少時，身體的脂肪開始減少，同時我們的肝臟、脾臟，甚至心臟都會大幅度縮水（減重）來應對這種變化，而我們的大腦卻幾乎不受影響，所以一直以來，大腦都被認為是人體最為“昂貴”的器官[4]。

各種意義上，大腦確實是人體內的耗能大户，為大腦供能的主要燃料是葡萄糖，它通過複雜的生化反應過程——包括糖酵解、檸檬酸循環和電子傳遞鏈——產生ATP（三磷酸腺苷），也就是細胞的“能量貨幣”[5]。這個過程包括多個步驟，最終一個葡萄糖分子可以生成30-32個ATP分子。這種能量的“加工”過程對維持大腦功能至關重要，因為即使是短暫的葡萄糖供應中斷，也可能導致認知功能障礙、癲癇發作，甚至徹底喪失意識[6]。

燃料需要經過運輸才能供給大腦。在人體中，有大量毛細血管參與運輸，形成了超過600千米的運輸網絡，最終穿過腦組織，將富含葡萄糖和氧氣的血液輸送給神經元和其他腦細胞，以供合成能量貨幣ATP分子，從而為接下來神經元間的通信提供動力。

那麼，人類大腦究竟消耗了多少能量呢？從上述分析可以看出，如果能夠測量人腦中的ATP生成數值，我們就能夠對大腦所消耗的能量進行計算。科學家們自然也想到了這一點，但直接測量人腦中的ATP是高度侵入性的，難以實現。過往的研究者做出了各種嘗試，比如在腦科學研究剛剛興起時，人們通過頭皮電極記錄神經元的電生理活動產生的電場振盪，間接測量大腦能量消耗的變化[7]；後期，科學家還試圖在神經外科手術中植入電極，直接記錄局部神經元電活動，但此類實驗風險較高且僅限於病理研究[8]。

幸運的是，現代神經影像技術的快速發展，給了我們即時觀察大腦能量消耗的機會。比如利用正電子發射斷層掃描（PET）技術，給被試者注射含有放射性同位素的葡萄糖類似物（如18F-FDG，一種帶有標記的葡萄糖類似物，可以通過PET技術無創地進行觀察其變化），然後對其即時監測，就可以直接測量大腦各區域的葡萄糖的消耗[9]。由於大腦幾乎完全依賴葡萄糖供能，PET掃描能夠非常準確地顯示哪些腦區在特定任務中更加活躍，消耗了更多能量。

另一種方法是使用功能性磁共振成像（fMRI）技術。合成能量貨幣“ATP”的過程需要氧氣的參與，而氧氣需要血紅蛋白參與運輸，fMRI通過檢測血液中氧合血紅蛋白和脱氧血紅蛋白的比例變化來間接測量大腦活動[10]。當某個腦區神經元活躍時，該區域的血流量會增加，帶來更多含氧血液，fMRI正是捕捉這種信號的變化來估算能量的消耗。儘管二者並不是大腦能量使用的完整測量，但已經涵蓋了能量的主要來源，通過這兩項技術的互補性，可以兼顧觀測葡萄糖攝取和血流變化，進而讓我們可以更加直觀地理解大腦的能量消耗機制。

思考時，消耗的能量只比休息多5%

得益於上述技術的發展，大腦的能量消耗圖譜逐漸變得清晰，現在我們可以從一個更加科學的角度回答文章開頭的問題了。近期，澳大利亞莫納什大學（Monash University）的神經科學家沙娜·賈馬達爾（Sharna Jamadar）和她的團隊發表了一項回顧性研究[1]。通過分析來自世界各地的研究數據，她們得出了一個顛覆傳統認知的結論：我們竭盡全力思考來完成目標時，大腦消耗的能量只比休息時多出5%。簡而言之，我們進行專注認知時使用的大腦能量，只比大腦放空時稍微多出一點點。

我們常常感覺集中精力和動腦思考消耗了大腦的大部分能量，但賈馬達爾團隊的新研究為我們揭示了一個建立在多年研究基礎上的驚人事實：大腦所消耗的大部分能量都用於維持我們身體的穩態。也就是説，當我們從事需要努力的、目標導向的任務時，比如處理一份報表，做一次旅程規劃，我們大腦相關區域或網絡的神經元激發率會增加，這就是額外增加的5%能量消耗。這意味着實際上大腦95%的能量都用於維持基本的生理功能，如維持神經元靜息電位、進行各部位穩態管理等基礎工作。雖然許多神經科學家長期以來更傾向於研究主動的認知行為——如注意力、問題解決、工作記憶和決策制定這類活動，但研究人員逐漸意識到，在這些更容易被觀察到的活動背後，大腦還有一個隱藏的“後台系統”——工作量龐大，像一個永不停歇的蜂巢，主要負責生理系統的調節。無論我們是否有意識，大腦都在時刻應對不斷變化的環境需求，維持生理穩定，為我們保駕護航。

研究人員目前還不清楚這些能量是如何被精準分配的，但在過去幾十年中，神經學家已經通過各項研究瞭解了大腦的“後台任務”都包括哪些。實際上，當某個人躺在那裏休息，處在一個“不動腦”狀態時，大腦後台正在有條不紊地處理各項進程，無數的信號在神經元之間繁忙地穿梭着。這些信號中很多來自默認模式網絡，參與你的思維在過去、現在和未來場景之間漂移的心理體驗——晚餐要吃些什麼，上週的不愉快經歷，手臂上被蚊子叮咬的瘙癢難耐。在這些思考活動的同時，我們的大腦還在追蹤着身體不斷變化的數據——體温、血糖水平、心率、呼吸頻率等等，即維持基本健康的生理狀態。

科學家們推測，大腦的很大一部分基礎代謝是用來進行預測的：為了實現身體各項數據維持穩態的目標，大腦需要有絕對的前瞻性，它擁有一個極其複雜的系統以便隨時應對生理系統出現的各種變化，快速響應併合理調動資源。

一種進化的智慧：為什麼大腦如此“吝嗇”

大腦並不是一台純粹的認知機器，而是一個在進化中被精確塑造的器官。它和人類身體其他部位一樣，需要適應進化過程中各種嚴苛環境的挑戰，因此同樣需要受到系統能量預算有限的約束。

多5%的能量消耗增加聽起來並不多，但當其需要累加在整個身體及大腦的龐大耗能基礎上時，就變得不可小覷。所以當“思考”這件事讓我們感到疲憊時，並不是因為我們耗盡了所有能量，而是大腦的“警告”——我們的大腦在進化中學會了如何合理分配能量。而這正是人類祖先留給我們的禮物：在人類漫長的演化進程中，我們的祖先在生存時刻受到威脅，消耗的能量必須被嚴格約束時，來自疲憊感的提醒就讓這5%的能量消耗變得更加有意義。在現代世界中，能量匱乏這件事已經距離我們非常遙遠，但在那個食物難以獲取的年代，這可能意味着生與死的差別。

因此在思考時會感到疲勞，就像我們在體力運動後會感到疲勞一樣，不是因為身體裏沒有多餘的能量來進行消耗，而是因為我們的身體進化出了一套非常吝嗇的系統，時時刻刻節約能量的消耗。如果不限制思考和認知所帶來的能量消耗，隨着時間的推移，這種累積可能會造成更大影響。所以科學家們認為大腦如此“吝嗇”很大程度上是一種進化的智慧，大腦可能有一套內置系統來防止我們過度思考從而消耗能量，當達到某個點時，疲憊機制就會被激活。

也許我們可以從另一個角度來理解進化賦予大腦的“吝嗇”特性。為了更好地瞭解大腦對人體能量的約束，2023年威爾康奈爾醫學院-卡塔爾分校（Weill Cornell Medicine-Qatar）的神經科學家扎希德·帕達姆西（Zahid Padamsey）分析並總結了過往對大腦中電信號傳導特性的研究，他發現神經系統的進化方向並不是最大化信息傳輸速度，而是最大化每個ATP分子消耗後的信息傳輸量[11]。

理論上，神經元具有驚人的傳輸能力，單個神經元可以以高達500Hz的頻率激發並向相鄰神經元發送信息。考慮到系統容量的限制，神經元能夠區分來自相鄰神經元信息的最快速率（也就是理論上的最優信息傳輸速率）是250Hz，約為最高頻率的一半[12]。然而實際上，我們的神經元平均激發率僅為4Hz，比理論最優速率慢了50-60倍，這就像是一輛跑車在城市道路上以自行車的速度行駛。即使電信號成功傳遞到突觸，給出向下一個神經元釋放神經遞質分子的信號，這個指令也只會有20%的概率會被執行[13]。不得不説，大腦像一個精明的財務管理者，神經元以4Hz頻率工作看似“緩慢”，突觸選擇性地傳遞信息看似“不可靠”，但實際上是能量使用的最優化，確保了大腦能夠在有限的能量預算下發揮最大的認知潛力。

帕達姆西為這些看似矛盾的現象給出瞭解釋：我們的進化方向決定了大腦的目標不是信息傳遞速率，而是效率。在能量是稀缺資源的前提下，能夠更有效利用能量的生物體更有可能生存和繁衍。因此，進化選擇的並不是反應最快的大腦，而是吝嗇的但得以讓人類更好存活下去的大腦[14]。

結語

大腦的能量分配是一種經過精心計算的策略，也是生命在進化過程中展現的智慧。在這個策略中，每一個ATP分子都被精確分配，每一次神經放電都被仔細優化，確保在有限的能量預算下實現最大的認知收益。對這些機制的深入理解，不僅有助於我們認識大腦的基本工作原理，也為治療相關的神經系統疾病提供了新的思路。也許在這個信息爆炸的時代，學會如何高效使用我們的大腦，仍然是非常重要的一課。

參考文獻

[1] Jamadar SD, Behler A, Deery H, Breakspear M. The metabolic costs of cognition.Trends Cogn Sci. 2025;29(6):541-555. doi:10.1016/j.tics.2024.11.010

[2] Sokoloff, L. (1960). The metabolism of the central nervous system in vivo.Handbook of physiology, section I, neurophysiology,3, 1843-1864.

[3] Levy DE, Sidtis JJ, Rottenberg DA, et al. Differences in cerebral blood flow and glucose utilization in vegetative versus locked-in patients. Ann Neurol. 1987;22(6):673-682. doi:10.1002/ana.410220602

[4] Sprengell M, Kubera B, Peters A. Brain More Resistant to Energy Restriction Than Body: A Systematic Review. Front Neurosci. 2021;15:639617. Published 2021 Feb 9. doi:10.3389/fnins.2021.639617

[5] Dienel GA. Brain Glucose Metabolism: Integration of Energetics with Function. Physiol Rev. 2019;99(1):949-1045. doi:10.1152/physrev.00062.2017

[6] Raichle ME. Two views of brain function. Trends Cogn Sci. 2010;14(4):180-190. doi:10.1016/j.tics.2010.01.008

[7] https://www.sciencenews.org/article/hans-berger-telepathy-neuroscience-brain-eeg

[8] Obidin N, Tasnim F, Dagdeviren C. The Future of Neuroimplantable Devices: A Materials Science and Regulatory Perspective. Adv Mater. 2020;32(15):e1901482. doi:10.1002/adma.201901482

[9] Reivich M, Kuhl D, Wolf A, et al. The [18F]fluorodeoxyglucose method for the measurement of local cerebral glucose utilization in man. Circ Res. 1979;44(1):127-137. doi:10.1161/01.res.44.1.127

[10] Buxton RB. Interpreting oxygenation-based neuroimaging signals: the importance and the challenge of understanding brain oxygen metabolism. Front Neuroenergetics. 2010;2:8. Published 2010 Jun 17. doi:10.3389/fnene.2010.00008

[11] Padamsey Z, Rochefort NL. Paying the brain’s energy bill. Curr Opin Neurobiol. 2023;78:102668. doi:10.1016/j.conb.2022.102668

[12] Attwell D, Laughlin SB. An energy budget for signaling in the grey matter of the brain.J Cereb Blood Flow Metab. 2001;21(10):1133-1145. doi:10.1097/00004647-200110000-00001

[13] Pulido C, Ryan TA. Synaptic vesicle pools are a major hidden resting metabolic burden of nerve terminals.Sci Adv. 2021;7(49):eabi9027. doi:10.1126/sciadv.abi9027

[14] https://www.quantamagazine.org/how-much-energy-does-it-take-to-think-20250604/

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