這股洪流有多大？
從原始寬頻速率談起。要捕捉細胞外動作電位，你需以數十千赫、十位元以上對每個通道取樣。總速率就是通道數、取樣率與位元深度三者的乘積。
原始資料速率。當 C=10^6 通道、f_s \approx 30\,\text{kHz}、b \approx 10\,\text{位元} 時，其量級為每秒數百 Gb——比任何可植入無線鏈路高出數個數量級。
這個數字是決定性的：它意味全腦規模的記錄，絕不可能只是把原始電壓串流出頭部。必須在資料離開植入體之前就將其縮減，這正是為何植入端運算已與高頻寬介面密不可分。
傳輸前先壓縮
最古老也最有效的壓縮，是只保留你用來解碼的部分。閾值穿越——在晶片上偵測動作電位、只傳其時間與一小段特徵——相較寬頻可將速率削減二到三個數量級。植入端壓縮還能藉壓縮感知走得更遠，利用放電的稀疏性，從遠少的量測中重建訊號。
壓縮感知。在 n 維中 k-稀疏的訊號，可從約 m 個隨機量測中復原——對 n 而言是對數關係，而非線性。由於放電是稀疏的，這讓植入體得以數位化並傳送遠少於天真奈奎斯特速率所要求的數值。
無線瓶頸
即使壓縮後，要把位元送出頭部仍然困難。全植入系統必須在無經皮連接器的情況下穿過皮膚傳輸，而無線遙測受限的是功率、而非資訊理論：每傳一個位元都耗能，且這份能量與放大器爭奪同一份熱預算。這就是無線資料速率瓶頸。
鏈路受功率所限。可達成的資料速率等於無線電功率預算除以每傳輸位元的能量 E_{\text{bit}}。由於 P_{\text{radio}} 取自與 P_{\text{safe}} 相同的那批毫瓦，資料牆與熱牆其實是一道耦合的約束，而非兩道獨立的約束。
這種耦合，正是高頻寬腦機介面之所以成為協同設計問題的隱性原因。你無法同時最大化通道數、最小化熱、又串流寬頻；你必須在植入體上決定，什麼才值得花焦耳去傳送。勝出的架構把功率花在能縮小資料的運算上，而非花在把資料運出去的無線電上。
邊緣端的協同設計
合乎邏輯的終點，是把解碼器本身搬上植入體，於是穿過皮膚的根本不是神經資料，而是一個低速率的控制或狀態訊號。這把整個領域推向超低功率的就地推論——正是神經形態協同處理器主題的內容——並把資料牆從傳輸問題轉化為運算問題。