Advanced Micro Devices ได้บรรลุข้อตกลงขั้นสุดท้ายเพื่อซื้อกิจการ Taalas ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพในโตรอนโตที่นำโมเดลปัญญาประดิษฐ์มาต่อเข้ากับซิลิคอนโดยตรง โดยมีเป้าหมายเพื่อเร่งการอนุมาน AI อย่างรวดเร็ว ข้อตกลงดังกล่าวซึ่งประกาศเมื่อวันที่ 6 สิงหาคม 2569 เกิดขึ้นเพียงไม่กี่สัปดาห์หลังจากที่ AMD ลงนามข้อตกลงแยกต่างหากกับ Cerebras และส่งสัญญาณถึงการผลักดันเชิงรุกเพื่อท้าทายการครอบงำของ Nvidia ในด้านฮาร์ดแวร์ AI
การซื้อกิจการครั้งนี้สะท้อนให้เห็นว่าภูมิทัศน์ของเซมิคอนดักเตอร์เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วเพียงใด เนื่องจากบริษัทต่างๆ มองหาวิธีที่ถูกกว่าและเร็วกว่าในการรันโมเดล AI สำหรับ การรายงานข่าวของอุตสาหกรรม AI อย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับสงครามชิปที่กำลังพลิกโฉมวงการ AI Buzz Wire กำลังติดตามทุกความเคลื่อนไหวครั้งสำคัญ
สิ่งที่ Taalas ทำจริงๆ
Taalas ใช้แนวทางที่แปลกใหม่กับสิ่งที่เรียกว่าผนังหน่วยความจำ ซึ่งเป็นคอขวดที่ GPU นั่งเฉยๆ รอให้ข้อมูลจากหน่วยความจำก่อนที่จะเริ่มกระทืบตัวเลข แทนที่จะดึงน้ำหนักของแบบจำลองจากธนาคารหน่วยความจำที่แยกจากกัน Taalas จะเดินสายน้ำหนักเหล่านั้นลงในทรานซิสเตอร์แต่ละตัว
สถาปัตยกรรมดิจิทัลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของสตาร์ทอัพสามารถจัดเก็บข้อมูลได้ 4 บิตและดำเนินการคำนวณทางคณิตศาสตร์โดยใช้ทรานซิสเตอร์ตัวเดียว ชิป HC1 มีบล็อกฮาร์ดแวร์ที่ใช้ร่วมกันซึ่งจะคำนวณผลิตภัณฑ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด 16 รายการล่วงหน้าอย่างถาวรสำหรับน้ำหนักโมเดล 4 บิตเชิงปริมาณ เนื่องจากผลลัพธ์ทางคณิตศาสตร์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดเกิดขึ้นทั่วทั้งชิปแล้ว ทรานซิสเตอร์แต่ละตัวจึงทำหน้าที่เป็นเราเตอร์ทางกายภาพแทนที่จะเป็นเครื่องคิดเลข
น้ำหนักเฉพาะของโมเดล AI แต่ละค่าจะแสดงด้วยทรานซิสเตอร์ Mask ROM ตัวเดียว ในระหว่างการผลิต ชั้นโลหะขนาดเล็กมากจะถูกแกะสลักเพื่อเชื่อมต่อทรานซิสเตอร์นั้นกับหนึ่งใน 16 กลุ่มผลิตภัณฑ์ที่คำนวณล่วงหน้า เมื่อข้อมูลไหลผ่านชิป ทรานซิสเตอร์จะเลือกช่องสัญญาณที่คำนวณไว้ล่วงหน้าที่ถูกต้องและส่งผลลัพธ์ไปยังตัวบวก โดยพื้นฐานแล้ววงจรนี้เป็นทั้งหน่วยความจำและโปรเซสเซอร์รวมกัน
บริษัทระบุว่าผลลัพธ์ที่ได้นั้นน่าประหลาดใจ: ชิป HC1 สามารถสร้างโทเค็นได้ประมาณ 16,000 ถึง 17,000 โทเค็นต่อวินาทีต่อผู้ใช้ วิธีการดังกล่าวชวนให้นึกถึง Groq LPU ซึ่งอบน้ำหนักโมเดล AI ลงใน SRAM บนชิปที่รวดเร็วในทำนองเดียวกัน เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาคอขวดของหน่วยความจำ
The Catch: ชิปที่สร้างขึ้นสำหรับรุ่นเดียว
การแลกเปลี่ยนเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากน้ำหนักของโมเดลถูกฝังอยู่ในซิลิคอน ชิป Taalas แต่ละตัวจึงใช้งานได้กับโมเดล AI ที่ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเท่านั้น ไม่ใช่เครื่องเร่งความเร็วแบบตั้งโปรแกรมได้และใช้งานทั่วไป นั่นทำให้มีข้อเสนอที่แตกต่างโดยพื้นฐานจาก GPU ซึ่งสามารถเรียกใช้โมเดลใดก็ได้ที่โหลดลงในหน่วยความจำ
นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าเทคโนโลยีของ Taalas สามารถทำหน้าที่เป็นตัวเร่งการถอดรหัสเฉพาะภายในระบบแร็คสเกลที่กว้างขึ้นของ AMD ซึ่งจัดการระยะที่สองของการอนุมานที่มีความอ่อนไหวต่อความหน่วง ในขณะที่ฮาร์ดแวร์ที่มีความยืดหยุ่นมากกว่า เช่น ระบบ Helios ที่ขับเคลื่อนด้วย Cerebras จะจัดการเฟสเตรียมการล่วงหน้า AMD ยังไม่มีรายละเอียดแน่ชัดว่าชิปของ Taalas จะเข้าสู่แผนงานผลิตภัณฑ์ของตนที่ใด
ใครเป็นคนสร้างทาลาส
Taalas ก่อตั้งขึ้นในปี 2566 โดยอดีตพนักงาน AMD และผู้นำสามคนที่ Tenstorrent ซึ่งก่อตั้งในโตรอนโต และปัจจุบันเป็นผู้ผลิตชิป AI ในซานตาคลารา ทีมผู้ก่อตั้งประกอบด้วยซีอีโอ Ljubisa Bajic ผู้ร่วมก่อตั้งและอดีตประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี และประธานของ Tenstorrent; ซีโอโอ เลจลา บาจิก; และซีทีโอ ดราโก อิกยาโตวิช
บริษัทหลุดพ้นจากการลักลอบในปี 2024 โดยเปิดเผยเงินทุน 50 ล้านดอลลาร์จาก Quiet Capital และ Pierre Lamond นักลงทุนด้านเซมิคอนดักเตอร์ผู้มีประสบการณ์ และอื่นๆ อีกมากมาย ในช่วงต้นปี 2026 บริษัทได้ประกาศเพิ่มทุนอีก 169 ล้านดอลลาร์จากกลุ่มที่รวม Fidelity ไว้ด้วย Taalas อ้างว่าสามารถเปิดตัวชิปแบบกำหนดเองตัวใหม่ได้ภายในเวลาเพียงสองเดือน เมื่อเทียบกับมาตรฐานอุตสาหกรรมที่มักจะใช้เวลานานถึงหนึ่งหรือสองปี และเดิมพันว่าจะสามารถผลิตฮาร์ดแวร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าซอฟต์แวร์ที่ใช้ซอฟต์แวร์นับพันเท่า
เงื่อนไขทางการเงินของการเข้าซื้อกิจการของ AMD ไม่ได้ถูกเปิดเผย การทำธุรกรรมยังคงขึ้นอยู่กับเงื่อนไขการปิดบัญชีและการอนุมัติตามกฎระเบียบ
ทำไม AMD ถึงซื้อตอนนี้
AMD อธิบายว่า Taalas เป็นผู้บุกเบิกซิลิคอนการอนุมาน AI เฉพาะทาง ซึ่งมีเทคโนโลยีเพิ่มประสิทธิภาพกระแสข้อมูลการอนุมาน AI และลดปัญหาคอขวดในการประมวลผลและหน่วยความจำที่เกี่ยวข้องกับสถาปัตยกรรมเอนกประสงค์ลงอย่างมาก
“ทีมเทคโนโลยีและวิศวกรระดับโลกของ Taalas เสริมความแข็งแกร่งให้กับกลุ่มผลิตภัณฑ์ AI ของเราด้วยการนำเสนอประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการอนุมานที่แตกต่าง” Vamsi Boppana รองประธานอาวุโสของกลุ่ม AI ของ AMD กล่าวในข่าวประชาสัมพันธ์
ข้อตกลงดังกล่าวขยายรูปแบบที่กว้างขึ้น ข้อตกลงก่อนหน้านี้ของ AMD กับ Cerebras ได้รวมเอา Wafer-Scale Engine ของรุ่นหลังเข้ากับระบบ Helios แบบแร็คสเกลที่กำลังจะมาถึง ซึ่งจะวางหน่วยความจำจำนวนมหาศาลและคำนวณลงบนแผ่นซิลิคอนแผ่นเดียวที่เชื่อมต่อถึงกัน การเพิ่ม Taalas ทำให้ AMD มีอาวุธที่โดดเด่นเป็นอันดับสามในคลังแสงอนุมาน ควบคู่ไปกับ Instinct GPUs ของตัวเองและความร่วมมือของ Cerebras
สำหรับ AMD คำอุทธรณ์นั้นชัดเจน Nvidia ยังคงครองการฝึกอบรมและการอนุมาน AI ด้วยระบบนิเวศของ GPU และผู้ท้าชิงต้องดิ้นรนเพื่อแข่งขันในการคำนวณทั่วไป ด้วยการเข้าซื้อบริษัทที่มีสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน เช่น เอ็นจิ้นขนาดเวเฟอร์ และซิลิกอนแบบเดินสาย — AMD กำลังเดิมพันว่าฮาร์ดแวร์เฉพาะทางจะช่วยสร้างผลกำไรเฉพาะกลุ่มที่ GPU ขนาดเดียวของ Nvidia ไม่สามารถให้บริการได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตลาดอนุมานที่เปลี่ยนแปลง
การซื้อกิจการครั้งนี้ยังบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมในวงกว้างอีกด้วย เมื่อโมเดล AI มีขนาดใหญ่ขึ้นและต้นทุนการอนุมานเพิ่มขึ้นอย่างบอลลูน ความคุ้มค่าในการใช้งานบน GPU เอนกประสงค์กำลังตกอยู่ภายใต้แรงกดดัน ชิปอนุมานแบบพิเศษรับประกันการลดต้นทุนได้อย่างมากสำหรับการใช้งานในปริมาณมาก โดยที่โมเดลเดียวกันถูกเรียกใช้หลายล้านครั้ง
หาก AMD ประสบความสำเร็จในการนำแนวทางเดินสายของ Taalas ไปใช้เชิงพาณิชย์ได้ ก็อาจเสนอแนวทางให้ผู้ให้บริการระบบคลาวด์และองค์กรต่างๆ ใช้งานโมเดลยอดนิยมได้โดยใช้ต้นทุนและเวลาแฝงเพียงเล็กน้อยของ GPU แบบเดิม โดยที่พวกเขาเต็มใจที่จะเลือกใช้ซิลิคอนที่สร้างขึ้นจากโมเดลเดียว
ก้าวนำหน้าสงครามชิป
การต่อสู้เพื่อชิงความเป็นใหญ่ด้านฮาร์ดแวร์ AI กำลังเข้มข้นขึ้น โดยทุกๆ การได้มาจะปรับสมดุลแห่งพลังใหม่ ติดตามการพัฒนา AI ล่าสุดของเราเพื่อเจาะลึกเกี่ยวกับซิลิคอนที่ขับเคลื่อนความฉลาดรุ่นต่อไป
อ่านข่าว AI เพิ่มเติม →
