多倫多一家專注于AI芯片的初創(chuàng)企業(yè)Taalas近日宣布完成1.69億美元新一輪融資，投后累計(jì)融資規(guī)模達(dá)2.19億美元。本輪融資由Quiet Capital、Fidelity及半導(dǎo)體行業(yè)資深投資人Pierre Lamond共同參與，資本的注入標(biāo)志著市場對非英偉達(dá)通用GPU算力路徑的認(rèn)可正在增強(qiáng)。

該公司同步發(fā)布了首款功能性演示芯片HC1，采用臺積電6nm制程工藝。與通用加速器不同，HC1專為開源大模型Llama 3.1 8B優(yōu)化設(shè)計(jì)。其核心創(chuàng)新在于將AI模型直接固化至硬件層面，通過mask ROM recall fabric與SRAM架構(gòu)組合，將模型權(quán)重寫入芯片而非依賴動態(tài)加載。這種設(shè)計(jì)繞開了傳統(tǒng)GPU因通用性需求預(yù)留的冗余運(yùn)算單元，同時(shí)規(guī)避了HBM高帶寬內(nèi)存的功耗瓶頸。

性能數(shù)據(jù)顯示，HC1可實(shí)現(xiàn)每秒17,000 token的生成速度，較英偉達(dá)H200提升73倍，功耗僅為后者的十分之一。這種能效優(yōu)勢源于架構(gòu)層面的取舍：傳統(tǒng)GPU為適配多種模型保留大量可編程單元，而HC1通過專用化設(shè)計(jì)將硬件資源完全聚焦于特定模型。更關(guān)鍵的是，其定制周期可壓縮至兩個(gè)月，相比傳統(tǒng)大廠半年以上的交付周期形成顯著競爭優(yōu)勢。

Taalas選擇的技術(shù)路徑被稱為MSIC（Model-Specific Integrated Circuit），即模型專用集成電路。當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷關(guān)鍵轉(zhuǎn)型：訓(xùn)練階段仍由通用GPU主導(dǎo)，但推理環(huán)節(jié)的規(guī)?；渴鹨殉蔀楦偁幗裹c(diǎn)。企業(yè)開始更關(guān)注每token成本、能效比及交付速度等指標(biāo)，而非單純追求峰值性能。在美國強(qiáng)化算力主權(quán)、數(shù)據(jù)中心能耗壓力上升的背景下，這種技術(shù)路線展現(xiàn)出獨(dú)特價(jià)值——若能用十分之一功耗運(yùn)行同等規(guī)模模型，將徹底改變企業(yè)的AI投資回報(bào)模型。

行業(yè)分析指出，若Taalas能將專用化方案擴(kuò)展至更大參數(shù)模型，AI算力市場可能從通用芯片主導(dǎo)轉(zhuǎn)向通用與專用芯片共存的格局。但這種極致效率的代價(jià)是靈活性的喪失：英偉達(dá)B200可適配未來出現(xiàn)的任何新架構(gòu)，而HC1流片后即鎖定特定模型。這意味著公司必須押注Llama等開源架構(gòu)的長期主導(dǎo)地位，若行業(yè)轉(zhuǎn)向全新模型架構(gòu)，現(xiàn)有專用硬件將面臨快速貶值風(fēng)險(xiǎn)。

為應(yīng)對這種不確定性，Taalas已啟動下一代HC2處理器的研發(fā)，目標(biāo)支持200億參數(shù)模型，并計(jì)劃在2026年底前實(shí)現(xiàn)對GPT-5級別系統(tǒng)的覆蓋。目前其戰(zhàn)略重心明確指向推理市場——盡管英偉達(dá)在訓(xùn)練環(huán)節(jié)的通用性壁壘短期內(nèi)難以突破，但推理環(huán)節(jié)的成本敏感度正在持續(xù)提升。若MSIC路線能證明具備商業(yè)可行性與跨模型擴(kuò)展能力，或?qū)訐u整個(gè)AI芯片行業(yè)的架構(gòu)設(shè)計(jì)共識。