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据DigiTimes Asia 10月27日报道，台湾初创公司Skymizer（成立于2013年，专注LPU语言处理单元IP与硅）正式宣布与安國（Egis Technology）达成战略合作，共同开发下一代AI推理芯片Flow（T12）。该12nm方案将搭配LPDDR5标准内存，目标以三张PCIe加速卡、约750W的功耗运行超大型（3万亿参数级）大语言模型，功耗约为可比NVIDIA H100部署的十分之一；下一代6nm方案则进一步改用气冷、在一般办公室供电条件下即可运行，降低企业额外建设液冷与改装机房的负担。
Skymizer的核心思路是「用架构与编译器优化替代制程军备竞赛」：其LPU基于自研LISA指令集，采用decode-first（解码优先）、预填充/解码分离的设计，配合权重压缩与KV Cache压缩，在成熟节点上实现大模型本地推理。已落地的参考芯片HTX301（T28nm，六颗HTX301 + 384GB显存，单PCIe卡跑700B参数约240W）验证了这一路线；T12规划通过UCIe整合CPU与AI加速器。公司现有服务器预计11月亮相芝加哥超级计算展，重量约20余公斤、功耗约1200W，主打「一般办公环境即可部署大型模型」。
为什么值得关注
- 「成熟制程 + 架构优化」成为对抗先进制程封锁的另类路径。当3nm/2nm产能与代工受限，Skymizer用28/12/6nm成熟节点叠加编译器与互连创新实现能效突破，为AI推理芯片提供了一条成本与功耗可控的替代路线。
- 精准命中企业本地推理三大痛点。数据主权（推理留在自有硬件、不上云）、Token订阅成本、液冷与供电改造成本——「桌上型主机即可部署超大模型」显著降低企业导入门槛，与AI PC、算力盒子、具身智能等场景高度契合。
- 与「去英伟达化」趋势共振。甲骨文引入Cerebras、谷歌TPU，OpenAI据报采购谷歌TPU，推理芯片市场格局加速多元化；LPU等专用推理芯片在降本与隐私维度开辟增量，说明AI硬件竞争正从「训练GPU」扩展到更广阔的「本地/边缘推理」战场。
原创文章，作者：陈默，如若转载，请注明出处：https://www.chenmo.net/222.html
