2 月 21 日消息，科技媒體 Wccftech 昨日（2 月 20 日）發布博文，報道稱 AI 芯片初創公司 Taalas 為解決大模型的延遲與成本難題，推出“硬連線”（Hard-wiring）技術，直接將 AI 模型固化在硅片中。

在 AI 算力競爭日益激烈的當下，延遲已成為制約智能體（Agentic）應用的核心瓶頸。不同于 Cerebras 或 Groq 試圖通過集成 SRAM 來加速的路徑，成立僅 2.5 年的初創公司 Taalas 選擇了更為激進的 ASIC（專用集成電路）路線。

援引博文介紹，該公司研發出一種能將任意 AI 模型轉化為定制硅片的平臺，其核心邏輯在于“融合計算與存儲”，直接將特定 LLM 的神經網絡映射到硅片電路中，在 DRAM 級密度下完成所有計算。

這種設計徹底摒棄了 HBM（高帶寬內存）、復雜封裝及昂貴的散熱系統，從物理層面消除了數據傳輸的“內存墻”障礙。

Taalas 已展示其首款產品 HC1，該芯片專為 meta 的 Llama 3.1 8B 模型設計。從技術規格來看，HC1 采用臺積電 6nm 工藝制造，芯片面積高達 815 mm²，這一尺寸幾乎與 NVIDIA 的 H100 相當。

Taalas 的在線聊天機器人演示在 EE Times 試用時達到了每秒 15,000+ tokens，但公司表示，在某些條件下內部測試已接近 17000 tokens（Taalas 承認其版本的 Llama3.1-8B 被“激進”量化）。

然而，巨大的芯片面積僅容納了 80 億參數的模型，這與當前萬億參數的前沿模型相比顯得“容量有限”。這表明，為了實現極致的硬連線速度，Taalas 在單位面積的參數密度上做出了巨大妥協，這也是該技術路線面臨的主要物理限制之一。

盡管參數密度不高，但 HC1 的性能表現極具顛覆性。官方數據顯示，相比現有的高端算力基礎設施，Taalas 方案的每秒 Token 生成數（TPS）提升了 10 倍，同時生產成本降低至 20 分之一。

為了解決單芯片容量不足的問題，Taalas 采用了集群化擴展策略。在針對 DeepSeek R1 模型的測試中，通過 30 芯片的集群配置，實現了高達 12000 TPS / User 的吞吐速度（據公司稱，GPU 目前的技術約為每人每秒 200 個 tokens）。這一數據意味著在實時交互和復雜推理任務中，用戶將獲得近乎零延遲的體驗。

TPS 是衡量大語言模型生成速度的關鍵指標，代表模型每秒能輸出多少個文本單位（Token）。相當于打字員的打字速度，TPS 越高，AI 回復得越快，用戶等待時間越短。

該媒體指出 Taalas 的技術路線雖然誘人，但商業模式面臨獨特挑戰。由于模型權重被“硬連線”在硅片中，芯片一旦制造完成便無法更改模型參數。

這意味著客戶必須為特定的模型版本（如 Llama 3.1 或 DeepSeek R1）購買專用硬件，一旦算法迭代，硬件可能面臨淘汰風險。