公司产品与技术 - 公司Taalas推出首款芯片HC1，其峰值推理速度高达每秒17000个token，远超当前公认最强的Cerebras（约2000 token/s）[1][3] - HC1在实现速度提升约10倍的同时，将成本骤减20倍、功耗降低10倍，使LLM实现亚毫秒级即时响应[1] - 芯片采用台积电N6工艺，面积为815mm²，单颗芯片即可满足8B模型需求，典型功耗仅为250W，10颗芯片组装的服务器功耗为2.5kW，可使用常规空气冷却机架部署[5] - 技术方案极端，将模型直接刻在硅片上，实现“芯片即模型”，放弃了大多数可编程功能，通过基于掩模ROM的架构存储模型和权重，仅保留可编程SRAM用于微调权重和KV缓存[3][8] - 该设计借鉴结构化ASIC理念，通过仅调整两层掩模来低成本快速生产专用AI推理芯片，将芯片生产周期从六个月缩短到两个月[6][8] - 公司已尝试将其他模型集成到HC1，例如对DeepSeekR1-671B模型采用多芯片方案，使用30颗定制HC1，整体处理速度可达每用户每秒12000个token[10] - 该多芯片方案成本为每百万token 7.6美分，不到同等吞吐量GPU方案成本的一半，即使考虑HC1每年需更换而GPU更新周期为四年，总成本仍具优势[10] - 公司产品研发投入仅3000万美元，团队仅有24人，但创造出比通用AI芯片高出几个数量级的能效比[13] 行业竞争格局 - HC1的推理速度显著高于主流竞争对手：Cerebras约2000 token/s，SambaNova约900 token/s，Groq约600 token/s，英伟达Blackwell架构B200约350 token/s[5] - 公司技术路径与当前普遍推出通用型芯片的行业趋势不同，选择了通过硬编码换取极致速度和效率的专用化方案[17] 公司背景与发展 - 公司Taalas成立于两年前，由AMD前集成电路设计总监Ljubiša Bajić、AMD/ATI/Altera前技术经理和工程师Leila Bajić、AMD前ASIC设计总监Drago Ignjatović共同创立[11] - 联合创始人Ljubiša Bajić曾在AMD和英伟达担任高级职位，负责高性能GPU研发，也是Tenstorrent的创始人兼首任CEO，后转任Tenstorrent首席技术官[11] - 公司致力于开发专为AI推理和训练设计的新架构，强调分层设计和晶格网络[11] - 公司已筹集2亿美元投资，计划在春季基于HC1发布集成中等规模推理大模型的第二代变体，并在冬季部署上线密度更高、速度更快的HC2[13] 市场评价与潜在影响 - 产品在硅谷引发高度关注，有观点认为其超低延迟将有益于推动具身智能等领域发展[13] - 市场评价呈现两极分化，有实测指出HC1在高速推理的背后存在推理深度不佳的问题[15] - 对于迭代迅速的大模型，HC1的硬编码特性可能使芯片容易过时，这是行业普遍推出通用型芯片的原因之一[17]