AMD покупает Taalas: ИИ-модели будут «запекать» прямо в кремнии ради ускорения инференса в 48 раз

Для индустрии это важный поворот: вместо попытки сделать универсальный ускоритель ещё мощнее AMD получает технологию, которая жертвует гибкостью ради максимальной скорости на самых востребованных моделях.

Почему узкое место современных GPU — память

При работе большой языковой модели графический процессор должен постоянно перемещать её веса из высокоскоростной памяти HBM (High Bandwidth Memory) к вычислительным ядрам. Именно это перемещение данных, а не сами математические операции, создаёт так называемую «стену памяти»: оно ограничивает пропускную способность и расходует значительную часть энергии.

Taalas предлагает убрать этот этап. Компания называет свою разработку model-specific integrated circuits, или MSIC, — специализированными интегральными схемами для конкретной модели. Во время производства в логику чипа и его металлические слои встраиваются как структура прохождения данных, так и числовые веса нейросети. Поэтому загружать веса из памяти при генерации каждого нового токена уже не требуется.

16 960 токенов в секунду на тестовом HC1

В феврале 2026 года тестовый чип Taalas HC1, изготовленный по 6-нм техпроцессу TSMC, обеспечил работу Meta Llama 3.1 8B со скоростью 16 960 токенов в секунду. Этот показатель был представлен как результат до 48 раз выше, чем у сопоставимого GPU Nvidia на той же задаче. В зависимости от выбранной конфигурации Nvidia некоторые источники приводят оценку до 73 раз.

Важно, что речь идёт о специализированном тестовом чипе и сравнении для конкретной модели. Это не означает, что любой чип Taalas будет быстрее любого GPU Nvidia во всех задачах.

Главная цена ускорения — отсутствие универсальности

У подхода Taalas есть принципиальное ограничение. Поскольку веса модели физически «запечены» в кремнии на этапе производства, каждый чип рассчитан только на одну модель. Установить на него другую нейросеть обычной загрузкой программного обеспечения нельзя — для этого потребуется изготовить новый вариант чипа.

Стартап, однако, разработал технологический процесс, который сокращает срок такой адаптации. В конструкции примерно со 100 слоями финализируются только два верхних металлических слоя. Базовая структура пластины при этом сохраняется, поэтому перенос новой модели от готового дизайна к выпуску кремния может занимать около двух месяцев — заметно меньше, чем полноценная разработка нового ASIC с нуля.

Как AMD хочет встроить Taalas в свою платформу

AMD планирует использовать MSIC не вместо универсальных ускорителей, а вместе с ними — в разделённой гетерогенной архитектуре. В такой системе разные типы чипов получают разные задачи.

• Instinct GPU будут заниматься обучением, разнообразными моделями и теми сценариями инференса, где важна гибкость.
• Чипы Taalas станут специализированными ускорителями с высокой пропускной способностью и низкой задержкой для наиболее популярных и стабильных моделей.
• Helios должен объединять эти компоненты в единую систему стоечного масштаба.

Для клиентов это означает своего рода многоуровневую инфраструктуру: универсальные GPU для широкого спектра задач и фиксированные MSIC для сервисов, которым требуется постоянно обслуживать огромный поток запросов к одной или нескольким конкретным моделям.

Финансовый контекст сделки и конкуренция с Nvidia

Финансовые условия приобретения Taalas не раскрыты. Сделка продолжает серию крупных приобретений AMD, включая покупку ZT Systems за 4,9 млрд долларов в июле 2024 года и Silo AI за 665 млн долларов в августе того же года.

Одновременно AMD усиливает позиции в борьбе с Nvidia за рынок ИИ-инференса — то есть за запуск уже обученных моделей и генерацию ответов для пользователей. По сообщениям, ранее в 2026 году Nvidia заключила лицензионное соглашение с Groq на сумму 20 млрд долларов, получив доступ к архитектуре процессоров Groq для инференса.

Ставка AMD отличается: компания рассчитывает, что физическое встраивание весов даст ещё более высокую производительность на ватт в сценариях с большим объёмом запросов к фиксированным моделям.

Кто создал Taalas

Taalas появилась в Торонто в 2023 году. Компанию основал Любиша Баич, ранее занимавший пост генерального директора другой ИИ-чиповой компании, Tenstorrent, вместе с командой, в которую вошли бывшие инженеры AMD.

До приобретения стартап привлёк 219 млн долларов венчурного финансирования. Среди инвесторов назывались Eclipse Ventures, Makers Fund, Radical Ventures и другие фонды.

Первой заметной демонстрацией компании стал чип HC1, показанный в феврале 2026 года на задаче с Llama 3.1 8B. Именно результат в 16 960 токенов в секунду привлёк внимание AMD.

Что это значит для рынка ИИ-чипов

Приобретение Taalas показывает, что борьба за инференс постепенно выходит за рамки гонки универсальных GPU. Для обучения и постоянно меняющегося набора моделей гибкость по-прежнему критически важна. Но в крупных сервисах значительная доля запросов может приходиться на несколько наиболее популярных моделей — и здесь специализированный кремний способен оказаться эффективнее универсального ускорителя.

AMD пытается объединить оба подхода: Instinct GPU должны закрыть длинный хвост разнообразных задач, а MSIC Taalas — обслуживать массовые потоки запросов к заранее известным моделям. Успех стратегии будет зависеть от того, насколько быстро Taalas сможет адаптировать чипы к новым версиям моделей и насколько стабильно крупные заказчики смогут использовать такую менее гибкую инфраструктуру.