Der Post auf r/LocalLLaMA stellt die Frage, ob FPGAs als hocheffiziente Draft-Modelle für Speculative Decoding eingesetzt werden können. Der Nutzer gibt an, gelesen zu haben, dass FPGA-Designs typischerweise auf 20–30 Millionen Parameter beschränkt sind, und fragt, ob durch Quantisierung größere Modelle zu vertretbaren Kosten möglich wären. Ein zentrales Thema ist das Startup Taalas, dem gerüchteweise ein ASIC-Chip für Qwen 27B mit 10.000 Token/Sekunde bei einem Preis von unter 800 USD zugeschrieben wird — konkrete Belege fehlen jedoch. Die Diskussion dreht sich darum, ob ein Draft-Modell mit 100-facher Token-Geschwindigkeit gegenüber dem Hauptmodell tatsächlich einen Netto-Throughput-Gewinn durch Speculative Decoding erzielen kann, oder ob alternative Dekodierstrategien sinnvoller wären. Der Post spiegelt ein wachsendes Interesse in der lokalen KI-Community wider, günstige Spezialhardware (FPGA/ASIC) in bestehende Inferenz-Pipelines zu integrieren.