新智元报道和田泡沫板胶
编辑：定慧
【新智元读】在这个所有科技巨头都在为的端GPU破头的时代，成立不到三年的多伦多小厂Taalas，突然朝着整个行业扔出了颗反常识的「水炸弹」：他们抛弃了液冷，抛弃了昂贵的HBM显存，甚至抛弃了「通用计」，选择了种粗暴、狂野的物理美学：直接把大模型焊死在芯片里！
今天是大年初六，年还没过完。但有个新闻却淹没在各种消息中。
这可能是今年重要的AI新闻，但现在依然还没什么人聊！
这两天，成立不到三年的多伦多芯片公司Taalas扔下了颗核弹：
他们绕开了所有热门概念，直接把AI大模型，物理焊死在芯片里！
这公司开发的HC1芯片，运行Llama 3.1 8B的速度达到了度的17,000tokens/秒。
作为对比，目前业界快Cerebras跑同等模型，速度也不过两千。
Taalas HC1硬生生将速度拔了将近10倍！
而和英伟达B200，提了近50倍！
他们还上线了个体验网站：chatjimmy.ai
这个AI的速度有多离谱呢？可以看看下面的速度。
这个AI不是在回复，而是直接未卜先知把答案在你的脸上。
这还不完，除了「光速」输出Token以外。
Taalas如何解决散热和传输速度问题？
他们交出的答卷是：抛弃液冷！抛弃HBM显存！
因为没有复杂的存储层，HC1的成本只有传统案的1/20，功耗是直接缩减到1/10，十张卡加起来仅仅需要2.5千瓦的空气冷却。
官博客：https://taalas.com/the-path-to-ubiquitous-ai/
在这块主「复古」的芯片里，它出厂时的命运就被永远锁死——它的晶体管只为Llama 3.1 8B的权重而生，这辈子只能跑这个模型。
时间，X上炸锅了！
「等待LLM思考」的时代宣告终结。
有测试者满脸震撼：
「你敲下回车的瞬间，答案就像预谋已久样扑在屏幕上，那根本不是秒回，那是啪地下你脸上！」
有网友发出了望的哀叹：「人类该怎么跟得上这种速度？」
另位网友的回答则加冷酷：「尊敬的先生，我们不可能跟得上。」
但反意见同样明确。
先就是，虽然速度达到「光速」，但是小模型带来的幻觉问题法避。
甚至法正确计简单的加减乘除。
而且按照现在的模型的迭代速度和田泡沫板胶。
在个物理实体上固化个即将被淘汰的模型，真的有用么？
也有乐观者认为，这可能确实是未来的种向，因为这种Token的输出速度，并不是给人类准备的。
而是让智能体之间相互对话使用的。
所以，Taalas这条所谓的物理实体AI之路是否真的能走通？
美学vs致封印：AI的两条路线之争
要看懂这场「豪赌」的意义，我们须回顾下芯片的发展史。
过去三十年，论是CPU还是GPU，甚至是后来的各种AI加速器，整个硅谷都在狂追求同件事：「造个通用的计平台」。
我们在造个巨大的舞台，然后让不同的软件在上面跳舞。
这就形成了个对的物理硬边界：「内存墙」。
内存墙通常是指处理器速度和内存带宽之间不断扩大的差距
当模型膨胀到几百亿、上千亿参数，你为了次乘法，每次都要把海量数据从显存搬到计单元。
这个「搬砖」过程消耗的能量和时间，早就远远过了计本身。
Taalas团队的思路简直是「反向升」：
既然这个舞台每天都只演《罗密欧与朱丽叶》，我们为什么要费劲巴拉地每天搬布景？直接把布景用水泥砌死在台上不就行了！
在这块HC1芯片里，模型的每个权重，都对应着芯片上特定的晶体管。
矩阵乘法根本不需要软件去调度，而是通过物理电路的电流直接完成！
你可以把传统的GPU理解为「交响乐团现场演奏」，每次运行都要调配乐手、看曲谱、听指挥；
那么Taalas的做法就是直接刻了张「黑胶唱片」。
你把Llama模型录死在磁带上，插上电就能播，而且是以种摧枯拉朽的倍速在狂飙。
但，切命运的馈赠，都在暗中早就标好了价格！
这也意味着，泡沫板橡塑板专用胶只要这块芯片出厂，它的命运就已经被锁死。
它法微调，法换模型，法升。
如果明年Meta发布了Llama 4，或者你发现这个8B模型在特定业务里太卡智商，这块满载科技的硅片，瞬间就会沦为精美的电子垃圾。
在这个所有巨头都在拼命炫耀自新模型多聪明的时代，主动把自己锁死在个固定的历史版本上，这到底是逆天改命，还是饮鸩止渴？
路线大分裂与人脑的奇妙隐喻
事实上，这种尽用的思路，背后牵扯出的是场硅谷顶大佬的路线大决裂。
Taalas的CEO Ljubisa Bajic曾在AMD、英伟达担任骨干架构师，也是明星AI芯片公司Tenstorrent的创始人。
2022年，「芯片之」Jim Keller（「硅仙人」）加入Tenstorrent，Jim Keller 不仅为该公司提供了笔资金，后来直接加入公司担任CTO，并于2023年与Ljubisa Bajic互换角出任CEO。
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Ljubisa在2023年4月宣布从Tenstorrent的日常管理岗位「退休」并转任顾问，其实是为了追求个激进、端的计梦想。
他随后创办了新公司Taalas。
Jim Keller的毕生信仰，是做个通用的、可编程的、软件友好的平台。
扩展阅读：英伟达亲手终结CUDA「护城河」？传奇芯片架构师引发争议
而Ljubisa则决地走向了另个端——
对的繁固化，换取对的简自由。
对于这种把AI模型做成ASIC（用集成电路）的做法，网上的评价两分化。
有人嘲讽「流片贵得吓人，模型新旧卡就炸死路条」，但也有其敏锐的观察者，将它与人类大脑的运行机制，产生了度的共振。
X上条赞评论直指灵魂：
「哈佛和谷歌耗尽资源，花了十年时间，才勉强绘制出1立毫米、比米粒还小的人脑图谱。这背后的数学复杂度和能比，足以让地球上所有的AI实验室集体汗颜。」
人类大脑那种不可思议的精密和低功耗，本质上不就是种长在肉体上的「硬件固化」吗？
且人脑的运虽然精妙，但光论「生成代码」和「吐词」的速度，可远没有这类新硬件这般快如闪电。
另位网友的席话让人破：
「其实大部分人类，辈子也就说种语言、做着份固定的职业。
这和大脑里刻死了个模型有什么区别？」
语惊醒梦中人。
我们并非在所有的场景里，都需要个通晓天文地理、能写诗能解微分程的「全知全能」。
在海量的垂直场景里——比如个需要毫秒响应的语音助手，流水线上的自动化数据标注，甚至是你里每天只懂避障的扫地机。
它们根本不在乎你是GPT-6还是Claude 5，它们需要的仅仅是像颗钉子样，用光速和低廉的成本，把手头那件事干到致。
这时候，个其便宜、永远不需要换代的「电子牛马」芯片，就足够了。
也许这就是AI走向物理世界的终两分化：
部分化作云端庞大而昂贵的通用灵；
而另部分，则被死死刻进硅晶体里，化作数以百亿计的廉价、速的工匠，渗透进人类生活的每个毛孔。
Taalas这步险棋，可能成为技术史上次昂贵而有趣的注脚，但也有可能，正在开扇用「延迟」统未来的大门。
论怎样，17,000 tokens/秒的凶兽已经出笼。
在对的速度和成本面前，传统的AI硬件法则，已经出现了道刺眼的裂痕。
你认为人类的科技树，应该点在哪里？
参考资料：
https://x.com/wildmindai/status/2024810128487096357
https://x.com/ai_for_success/status/2025239027490971681
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