最近一条 AI 硬件新闻在外网彻底炸开。
一家只有 24 人的团队，花了 3000 万美元，做出了一块“只能跑 Llama 3.1 8B”的专用芯片。
不能换模型、不能升级、没有通用性。
但它跑到了 17000 tokens / 秒。
这不是在卷参数规模，也不是在追求更大的模型，而是在把推理成本压到极限。
当模型逐渐标准化，算力市场会不会从“卖通用 GPU”，转向“卖确定性推理机器”？
英伟达代表的是可能性，而 Taalas 代表的，是效率和成本极限。
这期视频，我们不空谈趋势，直接看它的实际演示效果，再聊聊这种“定焦镜头式”的 AI 芯片，是否会成为未来的一种主流形态。
欢迎在评论区聊聊你的看法：
你更看好通用算力，还是专用极致效率？
