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AMD收购AI推理芯片初创公司Taalas,加码布局“后GPU时代”

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当地时间8月7日,美国芯片巨头超威半导体(AMD)宣布,已达成协议收购加拿大多伦多AI芯片初创公司Taalas,进一步扩展其AI推理芯片产品线。



虽然并未披露交易金额,但这家成立仅三年的公司已累计获得2.19亿美元风险投资,显示出资本市场对推理芯片赛道的高度关注。

此次收购距离英伟达今年初豪掷200亿美元收购AI芯片设计公司Groq相关资产仅过去7个多月,也意味着全球两大GPU厂商正不约而同地将目光投向AI推理芯片市场。

长期以来,GPU一直是训练大模型和部署生成式AI应用的核心硬件。随着OpenAI、Meta、谷歌等公司持续推出更强大的大模型,微软、亚马逊、谷歌等云计算厂商不断抢购高性能GPU,推动英伟达市值突破5万亿美元,成为全球市值最高的上市公司。

不过,随着AI应用快速落地,行业逐渐意识到,GPU虽然性能强大、适用范围广,却并非所有场景的最优选择。尤其是在智能助手、AI搜索、自动驾驶、人形机器人等需要毫秒级响应的推理任务中,用户更关注模型首次输出结果所需时间,而不是训练速度。为了满足这一需求,一批专门针对AI推理优化的定制芯片开始受到越来越多科技公司的关注。

此次被AMD收购的Taalas正是这一领域的代表企业。

与通用GPU不同,Taalas开发的是针对单一AI模型进行硬件固化的专用加速器。公司表示,这类芯片虽然失去了运行不同模型的灵活性,但能够显著降低成本,并针对特定模型实现比传统GPU快数千倍的推理速度。

目前,Taalas的产品已能够运行Meta的小型Llama 3.1模型,公司还正在开发支持更大规模模型的新一代芯片。其产品采用成熟制程制造,并在芯片内部集成高速SRAM存储器,以进一步降低数据传输延迟。

Taalas首席执行官柳比萨·巴伊奇曾表示,公司打造了一套能够将AI模型直接转换为定制硅芯片的平台。从获得一个全新的AI模型到完成芯片设计,用时仅约两个月,大幅缩短了传统芯片开发周期。

AMD首席执行官苏姿丰此前曾表示,AI时代不存在一种能够满足所有需求的芯片架构,不同应用场景需要不同类型的计算方案。不过,她同时强调,由于GPU具有极强的通用性和可编程能力,未来仍将占据AI芯片市场的大部分份额。

业内认为,此次收购反映出AI芯片竞争正进入新的阶段。未来竞争焦点已不再局限于GPU本身,而是围绕训练芯片、推理芯片、CPU、高速互连、存储以及整机系统展开综合能力较量。

事实上,AMD近两年一直在围绕这一目标展开大规模并购。今年,公司已开始向Meta、微软等客户交付首款机架级AI系统Helios,以对标英伟达的整机AI服务器产品。AMD表示,将把Taalas的芯片及相关技术整合进未来产品路线图,包括与AMD CPU以及Instinct GPU共同组成的AI计算系统。

除了收购Taalas,今年7月,AMD还宣布与AI芯片公司Cerebras建立合作关系,计划于今年晚些时候将Cerebras的AI芯片整合进AMD系统中。

近年来,为打造Helios机架级AI系统,AMD持续展开收购行动,以补齐关键技术和组件。

2024年,AMD斥资6.65亿美元收购AI模型开发公司Silo AI;随后又以49亿美元收购服务器厂商ZT Systems,为其机架级产品提供了核心技术基础。

2025年,AMD陆续收购多家规模较小的AI企业,其中包括专门开发AI推理软件的MK1。

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