AMD mua lại Taalas: AI phần cứng vượt qua nhu cầu về bộ nhớ HBM khan hiếm

cryptonews.ru发布于2026-08-09更新于2026-08-09

文章摘要

AMD đã đồng ý mua lại startup Taalas từ Toronto, công ty giải quyết vấn đề chính trong suy luận AI: nhu cầu liên tục di chuyển trọng số mô hình từ bộ nhớ đến bộ xử lý. Chip của Taalas loại bỏ thao tác này bằng cách "hàn" trọng số mô hình trực tiếp vào bóng bán dẫn. Cách tiếp cận này giúp tăng tốc độ suy luận đáng kể và không cần đến bộ nhớ HBM - linh kiện khan hiếm nhất hiện nay. Thương vụ cho thấy nỗ lực của AMD trong cuộc cạnh tranh với Nvidia, nhưng quan trọng hơn, nó phản ánh tình trạng quá nóng của thị trường bộ nhớ bán dẫn. Chip thử nghiệm đầu tiên của Taalas chạy mô hình Llama 3.1 8B nhanh hơn nhiều so với GPU của Nvidia. Tuy nhiên, việc chuyên biệt hóa cứng này có nhược điểm: mỗi chip chỉ phục vụ một mô hình cố định và việc thay đổi mô hình mất khoảng hai tháng. Bối cảnh thị trường hiện tại giả định sự khan hiếm bộ nhớ là vĩnh viễn, đẩy giá DRAM và HBM tăng cao. Tuy nhiên, các giải pháp như của Taalas, kỹ thuật nén của Nvidia và công nghệ bộ nhớ mới từ Samsung, SK hynix đang tấn công trực tiếp vào giả định này. AMD đã mua bằng chứng cho thấy suy luận AI có thể hoạt động mà không phụ thuộc nhiều vào HBM. Các nhà đầu tư đang đặt cược vào sự khan hiếm lâu dài có thể đang đối mặt với một làn sóng kỹ thuật hướng tới mục tiêu ngược lại. Ngành bộ nhớ vốn mang tính chu kỳ, và những đột phá công nghệ này có thể là một lý do nữa khiến điều đó tiếp diễn.

Công ty AMD đã đồng ý mua lại startup Taalas từ Toronto, công ty giải quyết vấn đề chính trong suy luận (inference) mạng nơ-ron – nhu cầu liên tục chuyển các trọng số của mô hình từ bộ nhớ sang bộ xử lý để tạo ra mỗi token. Chip của Taalas không cần thao tác này: trọng số mô hình thực sự được "hàn cứng" vào các bóng bán dẫn. Chính việc chuyển dữ liệu này đang giới hạn tốc độ suy luận hiện đại và biến bộ nhớ băng thông cao (HBM) thành mặt hàng khan hiếm nhất trong ngành công nghiệp bán dẫn.

Thương vụ này sẽ được nhìn nhận như một vòng cạnh tranh mới giữa AMD và Nvidia trong lĩnh vực suy luận, nhưng ở mặt trận này, nó không thay đổi nhiều. Điều thú vị hơn là việc mua lại này cho biết tình trạng của thị trường bộ nhớ – giao dịch nóng nhất trong ngành bán dẫn hiện nay.

Taalas đã tạo ra gì

Taalas được thành lập vào năm 2023 bởi Ljubisa Bajic, người trước đây đã sáng lập công ty chip Tenstorrent, và vợ ông là Lejla Bajic, cựu chiến binh của các bộ phận kỹ thuật ATI và AMD, hiện giữ chức Giám đốc Điều hành. Công ty đã huy động được 219 triệu USD từ Fidelity, Quiet Capital và nhà đầu tư bán dẫn Pierre Lamond – số tiền này được dùng để phát triển cái gọi là mạch tích hợp dành riêng cho mô hình (model-specific integrated circuits).

Con chip thử nghiệm đầu tiên, được sản xuất theo quy trình 6 nanomet của TSMC, phục vụ mô hình Llama 3.1 8B của Meta với tốc độ 16.960 token mỗi giây. Theo tuyên bố của công ty, điều này nhanh hơn 48 lần so với card đồ họa Nvidia và nhanh hơn 8,5 lần so với bộ tăng tốc Cerebras tại thời điểm so sánh. Chip thế hệ thứ hai, được thiết kế cho các mô hình với 20 tỷ tham số, dự kiến ra mắt trong năm nay.

Kiến trúc chia thành hai khu vực: khu vực mà trọng số mô hình được lập trình cứng dưới dạng bộ nhớ ROM mặt nạ, và SRAM thông thường cho bộ nhớ đệm và bộ điều chỉnh tinh chỉnh (fine-tuning adapters) vẫn có thể thay đổi. "Chính việc lập trình cứng này phần nào mang lại cho chúng tôi tốc độ," Bajic nói với ấn phẩm The Next Platform vào tháng Hai.

AMD dự định tích hợp chip Taalas vào các tủ Helios theo sơ đồ phân chia: bộ tăng tốc Instinct sẽ xử lý prompt, còn silicon của Taalas sẽ tạo token, tất cả được quản lý bởi chồng phần mềm ROCm. Công ty nhấn mạnh rằng đây là một thương vụ mua lại hoàn toàn, không chỉ là tuyển dụng nhóm – việc hoàn tất thương vụ dự kiến vào quý IV. Phó chủ tịch cấp cao phụ trách AI của AMD, Vamsi Boppana, mô tả việc mua lại này như một sự mở rộng nền tảng.

Sự đánh đổi mà Taalas chấp nhận

Việc "hàn cứng" trọng số vào silicon có một cái giá rõ ràng: mỗi con chip chỉ phục vụ đúng một mô hình – mãi mãi. Việc thay đổi mô hình yêu cầu tính toán lại một phần cấu trúc liên kết, và ngay cả với chu kỳ rút ngắn của Taalas, khi chỉ thay đổi hai lớp kim loại trên một wafer gần như đã hoàn thiện, vẫn mất khoảng hai tháng tại các cơ sở của TSMC. Các mô hình hàng đầu được cập nhật nhanh hơn. Sự đánh đổi này chỉ có lãi ở những nơi mô hình ổn định, được sử dụng rộng rãi và đủ giá trị để đóng băng nó.

Chính sự đánh đổi này cũng giải thích tại sao thương vụ không thay đổi thế trận trên thị trường suy luận. Nvidia đã trả 20 tỷ USD cho Groq vào tháng Mười Hai – thương vụ mua lại lớn nhất trong lịch sử của họ – để tích hợp phần cứng chuyên biệt cho việc tạo token vào đúng nền tảng mà toàn bộ ngành công nghiệp đã xây dựng xung quanh. Cuộc chiến cho suy luận diễn ra ở cấp độ hệ sinh thái và phần mềm đã được triển khai, và một con chip bị ràng buộc với một mô hình duy nhất không tham gia vào cả hai. Điều mà cách tiếp cận của Taalas thực sự chứng minh là một luận điểm hẹp hơn nhưng thú vị hơn: sự hạn chế về bộ nhớ, đang gây khó khăn cho suy luận, là một giải pháp kỹ thuật chứ không phải một định mệnh vật lý, và có thể vượt qua nó.

Vấn đề bộ nhớ

Thị trường hiện đang định giá dựa trên giả định rằng sự khan hiếm bộ nhớ này là vĩnh viễn. Giá DRAM thông thường đã tăng gần 90% trong quý I. Bộ nhớ băng thông cao (HBM) thực tế đã được bán hết cho đến hết năm 2026, và quy mô thị trường HBM năm nay dự kiến đạt 54,6 tỷ USD. SK hynix, công ty kiểm soát hơn một nửa nguồn cung HBM, đã vượt mức vốn hóa thị trường 1 nghìn tỷ USD và công bố kế hoạch xây dựng các nhà máy mới trị giá 38,1 tỷ USD. Đối với nhà đầu tư thông thường, toàn bộ cược vào bộ nhớ dựa trên một giả định: nhu cầu về AI sẽ giữ cho bộ nhớ khan hiếm trong nhiều năm nữa.

Giả định này đang bị tấn công từ nhiều phía. Taalas loại bỏ hoàn toàn bộ nhớ cho trọng số khỏi quá trình phục vụ mô hình, trong khi các kỹ sư của Nvidia đang nén và lượng tử hóa mô hình chính xác là để giảm lượng bộ nhớ mà một mô hình đã triển khai tiêu thụ.

Bản thân các nhà sản xuất bộ nhớ cũng đang làm việc theo cùng một hướng. Công nghệ zHBM của Samsung, được trình diễn tại hội nghị FMS tuần trước, đặt bộ nhớ trực tiếp lên bộ tăng tốc, nhân lên băng thông hiệu quả. SK hynix và Sandisk vừa công bố tiêu chuẩn đầu tiên cho bộ nhớ flash tốc độ cao nhằm thay thế NAND giá rẻ cho công việc mà HBM đang thực hiện ngày nay. Hầu như mọi công ty lớn trong ngành đang tài trợ cho cách riêng của họ để giảm nhu cầu về chính tài nguyên mà thị trường cho là sẽ khan hiếm mãi mãi.

AMD đã mua bằng chứng rằng suy luận có thể hoạt động mà không cần truy cập vào thành phần mà sự khan hiếm của nó đang xác định toàn bộ chu kỳ nhu cầu AI hiện tại – và sẽ bán bằng chứng này bên trong các tủ server, nơi GPU và HBM vẫn đang được sử dụng. Các nhà đầu tư, những người coi giá bộ nhớ hiện tại là một đặc điểm cố định của toàn bộ chu kỳ xây dựng cơ sở hạ tầng AI, đang đặt cược chống lại một phong trào kỹ thuật quy mô lớn và đang phát triển nhằm đạt được kết quả ngược lại.

Bộ nhớ luôn là một ngành kinh doanh theo chu kỳ. Những người trả giá hiện tại cho nó vừa mới tài trợ cho một lý do nữa tại sao điều này sẽ vẫn tiếp diễn.

Quan điểm của AI

Từ góc độ phân tích dữ liệu bằng máy, tiền lệ quan trọng cho chip Taalas có thể được tìm thấy không phải trong thế giới AI, mà trong ngành công nghiệp tiền điện tử. Các mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC) để khai thác Bitcoin giải quyết một nhiệm vụ tương tự – lập trình cứng thuật toán vào silicon vì tốc độ – và nhận được tác dụng phụ tương tự: hoàn toàn không linh hoạt. Hash Telegraph đã mô tả cách chuyên môn hóa phần cứng, khi được đẩy đến giới hạn, tạo ra rủi ro lỗi thời về mặt đạo đức khi thuật toán cơ bản thay đổi hoặc một mô hình tính toán mới xuất hiện.

Các khía cạnh kỹ thuật mà bài báo không đề cập chi tiết liên quan đến kinh tế của thời gian chết: trong khi chip Taalas phục vụ một mô hình, các phòng thí nghiệm cạnh tranh phát hành các phiên bản mới sau mỗi vài tháng, và chu kỳ lập trình lại cấu trúc liên kết mất khoảng hai tháng tại các cơ sở của TSMC. Lịch sử của ASIC cho thấy chuyên môn hóa chỉ có lãi trên một thuật toán ổn định – câu hỏi là liệu kiến trúc của các mô hình ngôn ngữ lớn có đủ ổn định cho sự đánh đổi này hay không.

热门币种推荐

相关问答

QAMD đã mua lại công ty nào và công ty này giải quyết vấn đề gì trong suy luận AI?

AAMD đã đồng ý mua lại startup Taalas từ Toronto. Công ty này giải quyết vấn đề chính trong suy luận mạng nơ-ron: nhu cầu liên tục truyền trọng số mô hình từ bộ nhớ sang bộ xử lý để tạo ra mỗi token. Chip của Taalas hoạt động mà không cần thao tác này vì trọng số mô hình được 'hàn cứng' trực tiếp vào các bóng bán dẫn.

QCông nghệ chip của Taalas có ưu điểm và nhược điểm chính nào?

AƯu điểm chính: Tốc độ suy luận cực cao (ví dụ: nhanh hơn 48 lần so với GPU NVIDIA cho mô hình Llama 3.1 8B), loại bỏ nhu cầu về bộ nhớ HBM đắt đỏ và khan hiếm cho trọng số mô hình. Nhược điểm chính: Mỗi chip chỉ phục vụ được một mô hình AI cố định. Việc thay đổi mô hình đòi hỏi phải tính toán lại một phần cấu trúc chip và mất khoảng hai tháng để sản xuất lại, dẫn đến sự kém linh hoạt.

QTại sao bài báo lại cho rằng thương vụ này không thay đổi cục diện cạnh tranh giữa AMD và NVIDIA trong lĩnh vực suy luận AI?

ABài báo lập luận rằng cuộc chiến suy luận AI diễn ra ở cấp độ hệ sinh thái và phần mềm đã được thiết lập (như nền tảng CUDA của NVIDIA). Một con chip chuyên dụng, gắn chặt với một mô hình duy nhất như của Taalas, không tham gia vào cuộc chiến đó. NVIDIA đã mua lại Groq để tích hợp phần cứng chuyên dụng tạo token vào nền tảng rộng lớn và thống trị của họ.

QBài báo đưa ra những ví dụ nào cho thấy ngành công nghiệp đang tìm cách giảm sự phụ thuộc vào bộ nhớ HBM?

ABài báo đưa ra một số ví dụ: 1) Chip Taalas loại bỏ hoàn toàn bộ nhớ cho trọng số. 2) Kỹ sư NVIDIA nén và lượng tử hóa mô hình để giảm dung lượng bộ nhớ. 3) Các nhà sản xuất bộ nhớ như Samsung phát triển công nghệ zHBM (xếp chồng bộ nhớ trực tiếp lên bộ tăng tốc). 4) SK hynix và Sandisk công bố tiêu chuẩn bộ nhớ flash tốc độ cao nhằm thay thế HBM bằng NAND rẻ hơn.

QTheo phân tích 'Ý kiến AI' trong bài, sự tương đồng chính giữa chip Taalas và chip ASIC cho khai thác tiền điện tử là gì?

ASự tương đồng chính nằm ở sự đánh đổi giữa hiệu suất và tính linh hoạt. Cả hai đều 'hàn cứng' một thuật toán cụ thể (mô hình AI hoặc thuật toán băm Bitcoin) vào silicon để đạt tốc độ tối đa. Điều này dẫn đến hiệu ứng phụ giống nhau: sự thiếu linh hoạt hoàn toàn và rủi ro lỗi thời về mặt đạo đức nếu thuật toán cơ bản thay đổi hoặc một mô hình tính toán mới xuất hiện.

你可能也喜欢

Kinetiq团队宣布用于Hyperliquid的L2网络Elysium

8月24日,流动性质押协议Kinetiq宣布为Hyperliquid生态系统推出新的L2网络Elysium,旨在提升HyperEVM的吞吐能力,并简化现货市场、代币及DeFi应用的启动流程。Elysium将使用$HYPE支付Gas费,并计划直接与HyperCore交易引擎连接,使应用能访问其流动性和订单簿数据。具体技术细节、合作伙伴及上线时间尚未公布。 Elysium的开发源于对HyperEVM现有局限的改进,包括低吞吐量、高负载时费用上升及双区块架构。新网络承诺在启动时显著提升区块生产与交易处理速度,未来目标接近HyperCore的性能,以更好地支持高频现货交易、AMM等需要频繁状态更新的DeFi应用。此外,Elysium还将为开发者提供更深入的订单簿数据和实时报价。 目前,在Hyperliquid生态内启动新资产涉及多个步骤。Elysium拟整合该流程,使代币能通过AMM获得初始流动性,随后进入HyperCore现货订单簿,最终通过HIP-3机制上线永续合约市场。 Kinetiq还公布了Elysium的收入分配模型:50%的序列器费用将用于公开市场回购并销毁$KNTQ,25%分配给使用区块空间的应用程序开发者,剩余25%归入Kinetiq国库。此举标志着项目业务从$HYPE的流动性质押扩展到更广泛的生态。Kinetiq的主要产品kHYPE(质押$HYPE后获得的代币)仍为核心。 截至6月,Hyperliquid的未平仓合约量已增至100亿美元,成为第三大永续合约交易平台。

cryptonews.ru4分钟前

Kinetiq团队宣布用于Hyperliquid的L2网络Elysium

cryptonews.ru4分钟前

交易

现货

热门文章

美股TradFi:传统金融在AI IPO浪潮下的稳健锚点

2026年,美股IPO市场重回高热度。本文梳理即将上线或受关注的热门赛道龙头,分析具备投资潜力的交易标的及其逻辑,并探讨宏观趋势与相关风险。

2.8k人学过发布于 2026.07.08更新于 2026.07.08

美股TradFi:传统金融在AI IPO浪潮下的稳健锚点

相关讨论

欢迎来到HTX社区。在这里,您可以了解最新的平台发展动态并获得专业的市场意见。以下是用户对AI(AI)币价的意见。

活动图片