“邪修”AI芯片的Taalas，成色如何？｜AGI焦点

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文章摘要

加拿大多伦多初创公司Taalas近期推出的AI推理芯片引发行业广泛关注，该公司2023年成立，由24人核心团队耗时2年、投入3000万美元打造首款产品HC1芯片，目前累计融资额达2.19亿美元。HC1专为Meta 2024年推出的Llama 3.1 8B开源大模型优化，30芯片集群可实现每秒12000 tokens的推理速度，能效较传统GPU方案提升50倍；单芯片峰值推理速度接近17000 tokens/秒，性能是英伟达主力产品H200的48倍、行业此前最高性能保持者Cerebras产品的9倍左右，构建成本降至同类方案的1/20，功耗仅为原有水平的1/10，实测中大模型可实现秒级用户响应。

Taalas创始团队均拥有头部芯片企业任职经历，创始人兼CEO柳比沙·巴伊奇曾为AMD架构师，核心工程师多来自AMD、苹果、谷歌、英伟达等企业。其采取差异化的结构化ASIC技术路线，奉行“模型即计算机”的核心理念，无需传统软件编译流程，直接通过EDA流程将特定大模型转化为定制芯片，消除了传统计算架构的“内存墙”问题，可在一周内完成客户提供模型的电路设计，交由台积电代工后两个月即可交付专属芯片。当前ASIC路线凭借更低的总拥有成本已获得市场认可，野村证券预测2026年ASIC芯片总出货量将首次超过GPU，多数芯片初创企业都选择该路线切入市场。

该产品也面临诸多质疑，目前HC1仅适配参数规模最小的Llama 3.1 8B模型，被指存在输出幻觉严重、推理质量低于同参数GPU方案的问题，同时由于大模型迭代速度快，专属芯片两个月的交付周期使其面临快速过时的风险，模型锁定的模式成为规模化商业化的核心阻碍。业内也有观点认为，硬连线模式是未来芯片发展的重要趋势，其芯片更新仅需修改两层金属设计，成本极低，待大模型迭代速度放缓后将获得更广阔的市场空间，低延迟、低功耗的特性也更适配机器人、自动驾驶等边缘推理场景。目前Taalas计划2025年春季推出适配中等规模模型的产品，冬季推出第二代HC2芯片，后续市场表现仍待验证。