原始链接在： https://www.appinn.com/ai-mining-machine-era-gpu-obsolete/
几天前，一家公司把大模型直接写入芯片（ASIC），推理速度为 17000 Token/s，相当于1秒生成30页A4纸的内容，但耗电量和使用成本比英伟达显卡降低 10 倍！
比特币的故事，正在 AI 身上重演。
比特币矿工的军备竞赛
2009 年，比特币刚诞生时，使用 CPU 挖矿，大家在同一起跑线。
很快，显卡挖矿软件出现，算力暴涨，CPU 被淘汰。
2012 年，第一批 ASIC 矿机问世，显卡矿工几乎一夜之间失去优势。
从此，CPU 与显卡从比特币挖矿市场退出，只剩下了 ASIC 矿机。
ASIC 到底是什么？
ASIC，全称是 Application-Specific Integrated Circuit——专用集成电路。
在原理上，他们的区别是这样的：
- CPU：告诉我怎么做，我一步步运行指令，重复一万次
- GPU：告诉我怎么做，我把一条指令同时运行一万次
- ASIC：不用告诉我怎么做，电流流过，结果自然产生
因为 ASIC 把“怎么做”这件事，直接刻进了芯片结构里。它只做一件事，也只能做一件事。它不再运行程序。它本身，就是程序。
就像 CPU 的加法器一样，当两个数字输入进去，电路自动给出结果。
AI 大模型的 ASIC 时刻
比特币挖矿，从一开始就是一件高度重复、结构固定的计算任务。
而今天的大模型，本质上也是如此。
几天前，Taalas 发布了一款能运行 Llama 3.1 8B 的 ASIC 芯片，他们没有让 GPU 去加载模型，而是直接将模型，变成了电路。
这就无需将大模型放入内存再去运行，因为它已经在芯片中了。
英伟达显卡如何处理大模型的数据？
以 Llama 3.1 8B 模型为例，它由 32 层处理流程叠起来，即 32 道工序处理用户输入的内容。
每一道工序，都在对输入内容做一次加工。当你输入一句话时，会先转换成一串数字（向量），然后这串数字要依次通过 32 道工序（读取参数、计算、写回内存，来回 32 次），最终输出结果。
这个过程就像美化照片：
- 第一步调亮度
- 第二步调对比度
- 第三步增强边缘
最终生成一张精修后的照片。
Taalas 如何将大模型写入芯片？
如果这 32 道工序已经是固定的，能不能把它直接做成电路？
答案是可以。
Taalas 将 32 层 Llama 3.1 按顺序刻在芯片上，并发明了一种硬件方案：神奇乘法器（Magic Multiplier）。可以存储 4 位数据并使用单个晶体管执行与其相关的乘法。
现在，当用户输入时，它先转换为向量，并流入构成第 1 层的物理晶体管。它通过神奇乘法器进行乘法，而不用将结果保存在显存中。
电信号只是沿着物理线路流入第 2 层晶体管…直到生成最终的输出 Token。
模拟 DeepSeek R1-671B：单块芯片装不下怎么办？
对于像 DeepSeek R1-671B 这样的大模型，一块 ASIC 根本装不下。
为了解决这个问题，Taalas 设想用大约 30 块定制 ASIC，把模型参数按模块分布在不同芯片上协同推理。每块芯片依然是“硬连线”的专用设计，只负责模型的一部分。
模拟结果依然惊人：
- 单用户推理速度约 12,000 token/秒
- 每 100 万 token 成本约 7.6 美分
- 成本大约是同等 GPU 方案的一半
未来是 ASIC 的吗？
不一定。
ASIC 的代价，是极端专用。模型一旦升级，可能就要重新流片。
- GPU 可以运行任何模型。
- ASIC 只能运行被刻进去的那个模型
如果 AI 推理变成一个标准化、规模化的产品，那么未来可能是这样的：
用户应用层面，直接使用 ASIC 进行大模型输出，成本低廉、速度很快、能耗降低，堪称完美。
而开发层面，GPU 会重回训练、实验和通用计算领域，去训练新的大模型。
但有一件事可以确定：
当“智能”被刻进硅片，算力的战争，进入了新的阶段。
这到底是不是 AI 的矿机时刻？
当年显卡矿工不愿相信 ASIC 会赢，但利润足够大时，效率终究战胜通用性。
今天，大模型推理正在变成一种标准化、规模化的重复计算。
历史告诉我们：当计算足够标准化，它终究会被刻进硅片。
这一次，轮到 AI。
一连串的疑问？
如果模型被刻进芯片，那么：
- 算力会更集中吗？
- 小公司还能参与吗？
- 开源模型还有空间吗？
- 算力是否会再次集中到少数巨头手中？
参考内容：
