24人团队硬刚英伟达！Taalas HC1芯片实现每秒17000个token推理神话

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引言：AI硬件领域的“小钢炮”震撼硅谷

在生成式人工智能（AIGC）浪潮中，英伟达（NVIDIA）的GPU一直被视为不可逾越的算力大山。然而，一家成立仅两年、团队规模仅有24人的初创公司 Taalas，却带着其首款代号为 HC1 的芯片横空出世，直接向行业巨头发起挑战。

这款芯片不仅在性能上实现了质的飞跃，更在成本和功耗上对传统通用GPU进行了“降维打击”。HC1芯片的峰值推理速度达到了惊人的 每秒17000个token，这意味着大语言模型（LLM）的响应速度将跨入亚毫秒级时代。想要获取更多前沿 AI资讯 和 AI新闻，欢迎访问 AI门户。

性能神话：10倍速提升与20倍成本骤减

在当前的AI硬件市场中，Cerebras被公认为推理速度的佼佼者，其速度约为2000 token/s。而Taalas的HC1芯片直接将这一数字提升了近10倍。相比之下，英伟达Blackwell架构的B200在运行同类模型时，速度仅为每秒350个token左右。

具体数据对比显示，在搭载Llama 3.1 8B模型时： * Taalas HC1：17000 token/s * Cerebras：~2000 token/s * SambaNova：~900 token/s * Groq：~600 token/s * 英伟达 B200：~350 token/s

除了速度，HC1在能效比上也表现出色。其典型功耗仅为250W，采用台积电N6工艺，体积小巧。一个标准的服务器机架如果配齐10颗HC1，功耗也仅需2.5kW，完全可以使用常规的空气冷却方案部署，极大地降低了数据中心的运营门槛。

技术内核：芯片即模型的极端ASIC方案

Taalas之所以能实现如此恐怖的性能，是因为它选择了一条极其极端的路径：模型不再加载到内存中，而是直接刻在硅片上。

HC1借鉴了2000年代初期的结构化ASIC理念。传统的通用芯片（如GPU）为了保持灵活性，牺牲了大量的电路效率。而Taalas的做法是放弃绝大多数可编程功能，将AI模型的权重通过基于掩模ROM（Mask ROM）的架构直接固化在芯片硬件中。

这种“物理硬连线”的设计省去了传统存算分离带来的巨大延迟和功耗。为了保留微调的灵活性，芯片内部仍保留了一个可编程的SRAM，用于保存LoRA等微调权重和KV缓存。通过这种方式，Taalas将芯片的生产周期从通常的六个月缩短到了两个月，实现了从模型到硅片的快速转化。

梦之队背景：AMD前高管的第二次创业

Taalas的成功并非偶然，其背后的创始团队被誉为“AMD前高管梦之队”。

公司创始人 Ljubiša Bajić 曾是AMD的集成电路设计总监，并在英伟达负责过高性能GPU的研发。更重要的是，他还是另一家知名AI芯片公司Tenstorrent的创始人兼首任CEO。与他一同创业的还有来自AMD、ATI和Altera的多位资深技术专家。

这群芯片行业的“老兵”深谙半导体设计的底层逻辑。他们致力于开发一种全新的、专为AI推理设计的分层架构。Taalas目前已经筹集了2亿美元的投资，并计划在未来推出更高密度的HC2芯片，以支持更大规模的模型。对于关注 AGI 和 LLM 发展的读者来说，这无疑是今年最值得关注的硬件进展。

争议与挑战：灵活性 vs 效率的博弈

尽管HC1的表现令人惊艳，但业界也存在不少质疑的声音。最核心的问题在于：大模型迭代速度极快，固化在芯片上的模型是否会迅速过时？

对于需要频繁更换模型结构的应用场景，HC1的硬编码方式显得过于死板。然而，对于那些已经稳定、需要大规模部署的基础模型（如Llama系列或DeepSeek），HC1提供的极致性价比却是通用GPU无法比拟的。

此外，HC1在极速推理时的“推理深度”也受到了一些极客用户的实测质疑。Taalas团队对此的应对方案是引入LaRA适配器进行重新训练，以在灵活性和速度之间寻找最佳平衡点。

结论：AI硬件专用化的未来

Taalas的出现标志着AI算力市场正在进入一个新的阶段。随着 人工智能 应用的深入，通用的、昂贵的GPU可能不再是唯一的选择。像HC1这样针对特定 大模型 优化的专用芯片，将为企业提供更低成本、更高效率的推理方案。

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