ASIC 电路设计在流片那一刻便锁定了算法支持。MoE、Mamba 以及多模态架构在 MACH-1 芯片定型后涌现——使其在结构上无法兼容前沿模型。

出于成本和可用性考虑，MACH-1 选择了 LPDDR（移动 DRAM）而非 HBM。现代大语言模型推理受内存带宽限制——随着模型规模的增长，LPDDR 较低的带宽成为了关键瓶颈。

全球开发者社区在 NVIDIA 的 CUDA 上构建了所有的优化库、训练框架和推理技术栈。一款新的 ASIC 必须复现多年的生态成果才能具备实用价值。

芯片从设计到量产至少需要 18–24 个月。而在同一时期，AI 模型架构每 2–4 个月就发生根本性变革。硬件根本无法跟上这种节奏。