AMD 宣布已簽署最終協議收購總部位於加拿大多倫多的 AI 推論晶片新創 Taalas，交易金額未公開，仍須通過慣例交割條件與監管機構審查。這家成立於 2023 年的公司，用一種近乎「反常識」的做法挑戰 GPU 霸權：把整個大型語言模型的權重直接蝕刻進矽晶片電路，讓其 HC1 晶片在 Llama 3.1 8B 模型上跑出每用戶每秒約 17,000 個 token 的推論速度。
根據 AMD 官方新聞稿，公司計劃將 Taalas 技術整合進其加速器產品藍圖，並與 AMD Instinct GPU 共同打造系統級解決方案，收購後的團隊將併入由人工智慧事業群資深副總裁 Vamsi Boppana 領軍的部門。距離 Nvidia 於 2025 年 12 月斥資 200 億美元（約港幣 1,560 億元）取得 Groq 推論技術授權並吸收其團隊，僅相隔約七個月，反映 AI 推論晶片已成為晶片巨頭近期競逐的新戰場。
犧牲通用性換取速度的極端賭注
Taalas 選擇的技術路線與主流 GPU 架構背道而馳。多數 AI 晶片仍依賴高頻寬記憶體（HBM）存取模型參數，但 Taalas 的 HC1 晶片採用台積電 6 奈米製程，晶片面積達 815 平方毫米、內建 530 億顆電晶體，把模型計算與儲存合一，徹底消除記憶體與運算之間的頻寬瓶頸。代價是這顆晶片只能執行單一模型，換來的卻是數量級的速度躍升：Taalas 公佈的內部測試顯示，HC1 在 1K 輸入、1K 輸出的基準測試下比 Nvidia H200（約 230 token/秒）快 73 倍、比 B200（約 353 token/秒）快 48 倍，亦比業界公認速度極快的 Cerebras（約 2,000 token/秒）快近 9 倍。每張 HC1 卡功耗僅約 250 瓦，一個標準風冷機架裝 10 張卡僅需 12 至 15 千瓦電力，遠低於 GPU 機架動輒 120 至 600 千瓦的耗能。
華爾街看好長線布局 短期股價承壓
分析師普遍將這筆收購視為策略正面的長線布局，而非即時反映在財報上的重大變數。交易公布前後，AMD 剛公布創紀錄的第二季財報，營收達 115.4 億美元（約港幣 900.12 億元）、年增 50%，資料中心業務營收年增 107% 達 67 億美元（約港幣 522.6 億元），但股價在財報後一度重挫逾 7%、盤中跌至 482.05 美元，反映投資人對資本支出與獲利兌現節奏的疑慮。
即便如此，多家投行仍上修目標價：Jefferies 將目標價上修至 650 美元、Truist 上修至 594 美元、摩根大通上修至 550 美元並維持中立評級，分析師平均目標價升至 597.99 美元，隱含約 23.6% 上漲空間。投資分析平台 TheValueist 的看法具代表性：這筆交易「策略上正面，除非收購價格意外龐大，否則短期內不會對財務造成重大衝擊」，真正價值要放在 AMD 能否把 Instinct GPU 的預填充運算與 Taalas 晶片的解碼生成整合成一套差異化推論系統來評估。
從 Groq 到 Taalas 巨頭圍剿專用晶片
這場收購延續了過去半年多晶片業者搶進專用推論硬體的軍備競賽。時間拉回 2025 年 12 月，Nvidia 宣布以 200 億美元（約港幣 1,560 億元）取得 Groq 語言處理單元（LPU）技術的非獨家授權並吸收其核心團隊，Groq 的架構採用晶片上 SRAM 取代 HBM，記憶體頻寬遠高於傳統 GPU，但速度仍屬於「通用化加速」路線，每秒約可產出 500 至 750 個 token。相比之下，Taalas 走的是更極端的「一模型一晶片」路線，完全放棄可編程彈性換取速度上限。短短七個月內，兩大晶片巨頭幾乎同時作出相似判斷：隨着推論工作負載在 2026 年可能佔 AI 運算支出的大部分，每代幣成本與能耗效率將成為決定市場份額的關鍵變數。
專用晶片能否撼動 GPU 長期主導地位
若交易如期於今年稍晚完成交割，企業客戶最快可能在 2027 年見到搭載模型專屬硬體的推論服務問世，屆時大型語言模型的服務成本結構可能出現明顯下調。但 Taalas 技術目前僅驗證於 8B 參數的中小型模型，能否擴展至更大規模的前沿模型，仍是這場賭局能否兌現的關鍵。
