但代价也是真实的。这块芯片出厂那一刻，它的命运就已经注定。Llama 3.1 8B，就是这个芯片这辈子唯一能做的事。如果明年 Meta 发布了 Llama 4，这块芯片就变成了电子垃圾。如果你发现这个模型有偏见，或者在你的应用场景里效果不好，你不能微调它，不能换别的模型，只能再买一块新芯片。
Taalas 的解决方案是：把定制芯片的周期从一年压缩到两个月。他们和台积电合作，只改变两层金属掩膜，就能为不同的模型生产新芯片。他们声称训练一个模型要花十亿美元，而定制一块这样的芯片只要花一千万。
说到这个团队的背景，确实豪华得有点过分。CEO Ljubisa Bajic 是 Tenstorrent 的创始人，之前在 AMD 和 NVIDIA 都做过架构师。COO Lejla Bajic 是他的妻子，同样是 AMD 和 Tenstorrent 的资深工程师。CTO Drago Ignjatovic 是前 AMD 的 ASIC 设计总监。这三个人加起来，可能设计了过去十年里你用过的一些最重要的芯片。
2022 年，当 Jim Keller 加入 Tenstorrent 并接管公司后，Ljubisa 选择了离开。六个月后，他创立了 Taalas。显然，他和 Keller 对 AI 芯片的未来有不同的看法。Keller 想做一个通用的、可编程的、软件友好的平台，而 Ljubisa 走向了另一个极端：彻底的专用化。
他们刚刚完成了 1.69 亿美元的融资，总融资额 2.19 亿。投资人里有个名字值得注意：Pierre Lamond。这位老爷子是 Fairchild Semiconductor 的元老，红杉资本的前合伙人，被公认为半导体行业的奠基人之一。这样的大佬背书，说明这件事至少在技术逻辑上是成立的。
现在的问题是：市场会买单吗？
Taalas 需要找到那些愿意为了效率和成本，牺牲灵活性的场景。比如语音助手，需要毫秒级响应，而且模型不需要经常换。比如数据标注，需要处理海量文本，用的是固定模型。比如一些垂直领域的专用模型，训练好了就不动了。
但也有人不看好。芯片制造是有污染的，如果每两年就要换一批芯片，这比 GPU 的更新换代更频繁，环保问题怎么算？还有人质疑，AI 模型进化这么快，两个月流片时间还是太长，等你做出来，模型可能已经过时了。
更根本的问题是：当 OpenAI、Google、Anthropic 都在拼命证明他们的新模型比旧模型好得多的时候，谁会愿意把自己锁死在一个固定的模型上？
Taalas 的反驳是：模型迭代的周期正在变长，人们开始依恋特定的版本。OpenAI 把用户从 GPT-4.5 迁移到 GPT-5 的时候，很多人抱怨新版本太谄媚了。也许未来我们会像对待手机型号一样对待 AI 模型：iPhone 15 出来后，还是有人用 iPhone 14，因为它们各有各的好。
我不知道 Taalas 会不会成功。这可能是一家改变行业的公司，也可能是一个技术史上有趣的注脚。
感兴趣的朋友可以去他们的demo站点体验一下什么是光速级别的inference：
chatjimmy.ai
Taalas 的解决方案是：把定制芯片的周期从一年压缩到两个月。他们和台积电合作，只改变两层金属掩膜，就能为不同的模型生产新芯片。他们声称训练一个模型要花十亿美元，而定制一块这样的芯片只要花一千万。
说到这个团队的背景，确实豪华得有点过分。CEO Ljubisa Bajic 是 Tenstorrent 的创始人，之前在 AMD 和 NVIDIA 都做过架构师。COO Lejla Bajic 是他的妻子，同样是 AMD 和 Tenstorrent 的资深工程师。CTO Drago Ignjatovic 是前 AMD 的 ASIC 设计总监。这三个人加起来，可能设计了过去十年里你用过的一些最重要的芯片。
2022 年，当 Jim Keller 加入 Tenstorrent 并接管公司后，Ljubisa 选择了离开。六个月后，他创立了 Taalas。显然，他和 Keller 对 AI 芯片的未来有不同的看法。Keller 想做一个通用的、可编程的、软件友好的平台，而 Ljubisa 走向了另一个极端：彻底的专用化。
他们刚刚完成了 1.69 亿美元的融资，总融资额 2.19 亿。投资人里有个名字值得注意：Pierre Lamond。这位老爷子是 Fairchild Semiconductor 的元老，红杉资本的前合伙人，被公认为半导体行业的奠基人之一。这样的大佬背书，说明这件事至少在技术逻辑上是成立的。
现在的问题是：市场会买单吗？
Taalas 需要找到那些愿意为了效率和成本，牺牲灵活性的场景。比如语音助手，需要毫秒级响应，而且模型不需要经常换。比如数据标注，需要处理海量文本，用的是固定模型。比如一些垂直领域的专用模型，训练好了就不动了。
但也有人不看好。芯片制造是有污染的，如果每两年就要换一批芯片，这比 GPU 的更新换代更频繁，环保问题怎么算？还有人质疑，AI 模型进化这么快，两个月流片时间还是太长，等你做出来，模型可能已经过时了。
更根本的问题是：当 OpenAI、Google、Anthropic 都在拼命证明他们的新模型比旧模型好得多的时候，谁会愿意把自己锁死在一个固定的模型上？
Taalas 的反驳是：模型迭代的周期正在变长，人们开始依恋特定的版本。OpenAI 把用户从 GPT-4.5 迁移到 GPT-5 的时候，很多人抱怨新版本太谄媚了。也许未来我们会像对待手机型号一样对待 AI 模型：iPhone 15 出来后，还是有人用 iPhone 14，因为它们各有各的好。
我不知道 Taalas 会不会成功。这可能是一家改变行业的公司，也可能是一个技术史上有趣的注脚。
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