每一颗硅芯片的起源都可以追溯到数学家约翰·冯·诺伊曼于1945年首次提出的架构。硅芯片逐步处理指令；在任何给定时刻，实际运行的代码片段都很少。这意味着内存和处理器可以在物理上分离，程序可以驻留在内存中，而CPU则一次处理一条指令，执行完每条指令后再进行下一步。
自诞生以来，这种处理模型运行得相对良好，但电子公司安克表示，人工智能打破了这一假设。神经网络不会将问题分解成多个步骤，而是一次性处理数百万甚至数十亿个已学习的参数。每一次推理都需要其中一个参数在内存和处理器之间往返。
在数据中心，所有这些参数的获取都会转化为巨大的工程成本。对于由微型电池供电的可穿戴设备来说，这更是一个难题，因为芯片消耗的电量超过 90% 都用于数据传输，几乎没有剩余电量用于计算。
Anker 表示，自然界早已存在解决功率和数据悖论的方案。人脑中的神经元不会将信息存储与处理分离，而是在同一位置进行处理。Anker 的全新 THUS 处理平台正是基于这一原理。苹果公司则反其道而行之，在其 M 系列处理器中集成了内存。
THUS 技术无需在内存和处理器之间传输模型参数，而是将计算直接嵌入到 NOR 闪存单元中。模型参数无需移动。所有之前用于数据传输的能量都被保留下来，用于计算。基于 NOR 闪存的内存内计算所需的物理空间仅为基于 SRAM 的方案的六分之一，使其成为微型设备的理想选择。
“迄今为止，所有人工智能芯片都将模型存储在一侧，将计算过程存储在另一侧。这意味着设备在每次推理过程中，都必须每秒多次传输所有这些参数。而THURS将计算过程放在模型所在的位置。这样一来，模型就无需再进行任何移动了。”Anker首席执行官兼创始人杨说道。
Anker 声称 THUS 是全球首款神经网络 CIM AI 音频芯片，并选择首先将其应用于耳机。耳机电池体积小，对 AI 芯片而言是一项极具挑战性的应用。耳机的功耗仅为毫瓦级，几乎没有空间容纳硅芯片。
耳塞必须持续运行降噪功能，而这些限制使得耳塞最多只能访问几十万个参数的小型神经网络，这几乎不足以有效地处理复杂的现实世界噪声。
Anker 表示，其 THUS 芯片打破了这一限制，可以支持跨多个工作负载的数百万个参数，在环境噪声消除任务上提供的 AI 计算能力比其上一代旗舰耳机高出 150 倍。
这款芯片公布的首个功能“清晰通话”解决了所有耳机用户都会遇到的一个问题：通话另一端的人听到的声音。传统的环境降噪技术依赖于信号处理算法或小型神经网络，但在嘈杂复杂的环境中，例如繁忙的酒吧、机场和喧闹的街道，这些技术往往会失效。
Clear Calls 用一个完全在设备上运行的大型神经网络取代了这些规则，该神经网络由八个 MEMS 麦克风和两个骨传导传感器组成，可以将说话者的声音与其物理振动隔离开来。
安克声称，无论在任何情况下，THUS都能带来显著更清晰的通话体验。THUS还将推出其他AI赋能功能，包括Signature Sound和语音控制，这些功能将于2026年5月21日在纽约举行的安克日活动上正式发布。
THUS AI芯片由Anker全球制造网络的一部分，在德国生产。它将是一个多年期平台，旨在将本地AI技术融入Anker的全线产品，涵盖音频设备、移动配件和物联网设备等各个领域。随着产品路线图的扩展，该平台未来的芯片还将承担更多功能。
