1.69亿融资押注专用芯片：Taalas要靠“去GPU化”改写AI算力格局

图片地址：https://images.tmtpost.com/uploads/images/2026/02/e28b962725e6100ed5201e5fbf5baf31_1771811086.png

2026年2月20日，多伦多AI芯片初创Taalas宣布完成1.69亿美元新一轮融资，投后累计融资约2.19亿美元。本轮由Quiet Capital、Fidelity及半导体资深投资人Pierre Lamond联合注资，机构用真金白银投票，押注一条完全不同于英伟达通用GPU的AI算力路线。同步亮相的，是其首款功能性演示芯片HC1。该芯片采用台积电6nm工艺，并非通用加速器，而是专为开源大模型Llama 3.1 8B深度优化的专用处理器。Taalas CEO、前AMD与英伟达架构师Bajic提出核心思路：将AI模型直接“固化”到晶体管硬件中，而非依靠通用芯片动态加载。按官方数据，HC1可实现每秒17,000 token生成，宣称速度比英伟达H200快73倍，功耗仅为其1/10。这一夸张的能效比，并非来自玄学突破，而是源于极致的架构取舍：传统GPU为通用性预留大量运算单元与调度逻辑，带来巨大冗余；Taalas则采用mask ROM recall fabric + SRAM架构，把模型权重直接写入硬件，绕开了HBM高带宽内存这一核心瓶颈，既降低成本，也大幅压低功耗。更关键的是效率：专用芯片的最终定制周期可压缩至两个月左右，远快于传统大厂半年级别的交付周期。在开源模型快速迭代、推理成本持续承压的当下，这一优势极具杀伤力。Taalas走的，是MSIC（Model-Specific Integrated Circuit，模型专用集成电路）路线。它的