AMD adquire Taalas para revolucionar performance de inferência de IA com chips gravados em silício

A AMD fez um movimento estratégico ao adquirir a Taalas, uma startup que promete remodelar a inferência de IA. A tecnologia da Taalas grava os pesos dos modelos de IA diretamente no silício, criando o que chamam de Circuitos Integrados Específicos para Modelo (MSICs, na sigla em inglês). Essa abordagem elimina a necessidade de HBM (High Bandwidth Memory) para armazenar pesos, um diferencial em relação a GPUs convencionais ou arquiteturas de fluxo de dados de concorrentes como Groq ou Cerebras.

O chip HC1 da Taalas, já demonstrado em fevereiro de 2026, processou o Llama 3.1 8B da Meta a impressionantes 16.860 tokens por segundo. Isso representa uma performance 48 vezes superior às GPUs da Nvidia e 8,5 vezes mais rápida que os aceleradores da Cerebras, conforme a apresentação inicial. A aquisição posiciona a AMD para capitalizar a demanda crescente por hardware de inferência de IA de alta performance.

O que era uma promissora demonstração tecnológica em fevereiro de 2026, com o anúncio do chip HC1 da Taalas e seu desempenho recorde, agora se solidifica como uma aquisição estratégica pela AMD. Naquela época, o CEVIU News cobriu o Taalas HC1 como uma inovação de inferência absurdamente rápida. Hoje, a tecnologia que gravava LLMs diretamente no silício é parte do portfólio da AMD, validando o potencial da startup.

Além da validação tecnológica, a Taalas já apontava para uma evolução com o chip HC2, projetado para suportar até 20 bilhões de parâmetros por chip. Esse avanço na capacidade de parâmetros, agora sob o guarda-chuva da AMD, mostra o amadurecimento e a escalabilidade da proposta original. A AMD planeja integrar essa tecnologia em seus sistemas, como os Helios, criando uma arquitetura disaggregated que pode revolucionar o processamento de IA.

Essa aquisição é um passo crucial para a AMD na disputa pelo mercado de hardware de IA, dominado pela Nvidia. A tecnologia da Taalas tem o potencial de tornar a inferência de IA significativamente mais rápida e barata, otimizando o custo por token e a velocidade de resposta, o que é vital para agentes de IA e assistentes de código.

Embora a gravação de modelos diretamente no silício implique que o modelo fica fixo no chip (exigindo um “re-spin” para grandes mudanças), a Taalas afirma que as alterações são menos complexas do que parecem. Essa característica faz da solução ideal para desenvolvedores de modelos de IA e grandes provedores de infraestrutura que usam modelos estáveis, permitindo otimização de técnicas como o “test-time scaling” que aumentam a precisão ao custo de mais tokens.