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来源：ITBEAR科技资讯
一款名为HC1的AI推理芯片近日在硅谷引发广泛关注 。这款由初创公司Taalas研发的芯片 ，凭借每秒17000个token的峰值推理速度 ，成为当前AI芯片领域的现象级产品。与传统方案相比，HC1不仅将推理速度提升10倍 ，更将成本压缩至二十分之一 ，功耗降低至十分之一，为LLM（大语言模型）的实时应用开辟了新可能 。
HC1的核心突破在于其“芯片即模型 ”的架构设计 。与传统将模型加载至内存的方式不同 ，Taalas团队直接将Llama 3.1 8B模型固化在硅片上 ，通过掩模ROM技术实现模型与硬件的深度融合。这种设计虽牺牲了部分灵活性，却换来了极致的能效比——单颗芯片典型功耗仅250W ，10颗芯片组成的服务器集群总功耗也不过2.5kW ，可直接采用常规空气冷却方案部署 。
性能对比数据凸显了HC1的颠覆性 。在相同模型测试中 ，Cerebras的推理速度为2000 token/s ，SambaNova约为900 token/s ，Groq为600 token/s ，而英伟达Blackwell架构的B200仅350 token/s。HC1的17000 token/s表现，相当于将行业标杆性能提升了数个数量级 。这种优势源于其结构化ASIC设计理念：通过固定底层电路 、仅调整两层掩模的方式 ，将芯片开发周期从传统6个月缩短至2个月 ，同时保持设计成本可控 。
技术实现层面，HC1采用台积电N6工艺 ，芯片面积815mm2 ，支持开源生态 。其创新性的存储架构包含可编程SRAM区域，用于保存微调权重（如LoRA）和KV缓存 ，而模型主体则通过掩模ROM固化执行 。为弥补量化带来的精度损失 ，研究团队开发了LaRA适配器进行重新训练，并配置可调上下文窗口 ，在灵活性与性能间取得平衡 。这种“硬连线”设计虽面临模型迭代风险 ，却为特定场景提供了前所未有的效率优势 。
Taalas的野心不止于单芯片突破。针对DeepSeekR1-671B等超大模型 ，团队提出了多芯片协同方案：将SRAM部分拆分至独立芯片 ，使单片HC1的存储密度提升至约20位参数 。30颗定制芯片组成的集群可实现每用户每秒12000 token的处理速度 ，且成本不到同等GPU方案的50% 。即使考虑HC1每年更新的假设 ，其四年总成本仍优于GPU的四年更新周期。
这家成立仅两年的公司，拥有堪称“AMD梦之队 ”的创始阵容 。联合创始人Ljubi?a Baji?曾任AMD集成电路设计总监 ，主导过高性能GPU研发；Leila Baji?拥有AMD、ATI 、Altera的跨平台技术管理经验；Drago Ignjatovi?则是AMD前ASIC设计总监 。三位技术领袖的深厚积淀 ，使Taalas在创立初期即获得2亿美元融资，目前团队规模仅24人 ，产品研发投入仅3000万美元。
市场对HC1的评价呈现两极分化 。支持者认为其亚毫秒级延迟将推动具身智能 、实时交互等前沿领域发展；批评者则指出硬编码架构可能加速芯片过时 ，尤其在模型迭代速度日益加快的背景下 。这种争议恰恰反映了AI芯片设计的核心矛盾：通用性与专用性的永恒博弈。Taalas的选择，无疑为行业提供了一条激进却值得深思的新路径 。
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