Tenstorrent 完成 15 亿美元融资，RISC-V Galaxy 服务器赢得企业 AI 客户

Tenstorrent Inc. 周一宣布已完成 15 亿美元的 E 轮融资，投后估值 62 亿美元，使这家圣克拉拉的 AI 芯片公司跻身挑战英伟达对 AI 计算基础设施掌控的资金最充足的挑战者之列。本轮由 Trace Capital 和 Innovation X 共同领投，新进机构投资者包括摩根士丹利、富达、ARK Invest 和 T. Rowe Price —— 成长股权与大型资产管理公司的组合，其参与表明这笔交易的依据是商业证据而非早期承诺。Tenstorrent 的 Galaxy Blackhole 服务器已经在高频交易公司 Virtu Financial Holdings 和数据中心运营商 Equinix 运行生产 AI 工作负载。

本轮融资使 Tenstorrent 的估值比上一轮翻了一倍多。公司 2024 年 12 月的 D 轮 —— 由三星证券和 AFW Partners 领投的 6.93 亿美元 —— 估值为 26 亿美元。在其间的十个月里，公司把 Galaxy Blackhole 服务器推向正式可用，在日本建立了一个 120 套系统的主权 AI 集群，并拒绝了据报道来自高通、传闻金额 80 亿到 100 亿美元的收购意向。最后这个细节很重要：公司本可以接受溢价退出，却选择继续建设。

RISC-V 架构押注对抗 GPU 内存层级

Tenstorrent 的硬件建立在 RISC-V 开放指令集架构之上 —— 正如 RISC-V International 2025 年度报告所述，这一 ISA 如今支撑着进入生产的多数新 AI 加速器设计。构成 Galaxy 服务器内计算单元的 Blackhole 芯片在单个裸片上集成 768 个 RISC-V 核心：16 个处理通用任务的大型 SiFive Intelligence X280 核心和 752 个执行张量数学的较小 Tensix++ 核心。一台 Galaxy Blackhole 服务器在 6U 机箱中装入 32 颗这样的芯片，提供约 23.8 petaFLOPS 的 FP8 算力，起价 11 万美元。

与基于 GPU 的系统的架构分野不只在 ISA。英伟达的旗舰推理硬件使用高带宽内存 —— HBM3 或 HBM3e —— 紧贴 GPU 裸片键合，并用 NVLink 或 InfiniBand 连接服务器内部和之间的芯片。Blackhole 使用 GDDR6，成本和带宽密度都低于 HBM，并通过直接蚀刻在裸片上的十条 400 Gbps 以太网通道实现横向扩展网络。这省去了单独的网络 ASIC，并且 Tenstorrent 主张，这让大型推理部署的构建和运营更便宜。这一架构押注是：对大型混合专家模型上长时间运行、高批大小的推理 —— 这类模型每个 token 只激活一部分参数，因此更需要高并行度而非峰值的单芯片内存带宽 —— GDDR6 加廉价以太网的经济性胜过 HBM 加 NVLink 的经济性。

开放软件栈让 Tenstorrent 区别于多数 AI 硬件挑战者

仅靠硬件架构取代不了根深蒂固的平台；英伟达的地位被称为护城河而不只是市场领先，是因为 CUDA 在框架支持、库覆盖和开发者熟悉度上十五年的先发，给 AI 工程团队造成了真实的切换成本。Tenstorrent 的回答是一套与芯片同步构建的开源软件栈。

TT-Forge 是一个接受 PyTorch 图并把它们分派到 Blackhole 硬件的编译器 —— 任何目前基于 PyTorch 构建、不想在内核层重写的团队的入口。其下是 TT-Metalium，负责内存管理、数据移动和低层内核分派的核心 SDK。TT-LLK 提供张量数学运算库 —— 矩阵乘法、激活、归约 —— 供 Metalium 调用。三个组件都在 GitHub 上开源。Protagonist 联合创始人兼管理合伙人 George Bousis 把这一组合形容为不寻常：「很少有公司既设计芯片又设计运行其上的软件。」作为一般观察这一说法准确，不过 Groq 等竞争者也做过类似的架构选择。区别在于 Tenstorrent 开源了其软件栈，这提供了独立验证路径并降低了买家的锁定风险。

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Galaxy 在 Virtu Financial 和日本 ai& 集群投入生产

与融资一同披露的生产部署比典型的发布基准更有证据分量。Virtu Financial —— 一家交易结果以微秒衡量、基础设施决策依据可量化成本模型的公司 —— 正在 Galaxy 服务器上运行 AI 交易智能体。Equinix 的数据中心基础设施中有 Galaxy 硬件。在日本，总部位于东京的 AI 基础设施公司 ai& 于 2026 年 6 月宣布，作为国家主权 AI 计划的一部分已部署超过 120 套 Galaxy 系统 —— 使其成为超大规模云厂商之外已知最大的非 GPU AI 集群。

在这套基础设施上，Tenstorrent 称其运行 DeepSeek R1-0528 671B 的 Galaxy 集群 —— 一个 6710 亿参数的混合专家模型 —— 在 16 台服务器、批大小 32 的条件下每用户每秒交付超过 350 个 token，在 10 万 token 上下文下首 token 时间低于四秒。这些数字是公司自报的；截至本文写作，尚无独立第三方基准复现发表。

Tenstorrent 宣称推理成本比英伟达 GB300 低 5 倍，但基准为公司自报

头条的竞争性说法是：Galaxy 硬件上每百万 token 的总拥有成本估计约 6 美元，而 Tenstorrent 估计可比的英伟达 GB300 系统约为每百万 token 30 美元 —— 5 倍的差距。这个数字应被视为公司说法而非独立确立的基准。比较方法 —— 哪些工作负载、哪些批处理条件、哪些摊销假设 —— 尚未以允许独立验证的形式公布。

可以说的是，降低 Blackhole 单芯片成本的架构选择（GDDR6 对 HBM、片上以太网对 NVLink ASIC）确实创造了真实且可测量的结构性成本优势，即便 5 倍的比例是一个最佳情形数字。Constellation Research 分析师 Holger Mueller 在公告后概括了更广泛的意义：「英伟达不再是唯一的选择。」这一评估与竞争图景相符 —— AMD 的 ROCm 生态和 Groq 的 LPU 架构也缩小了某些差距 —— 但 Tenstorrent 是第一个把开放 ISA、完全开放的软件栈和机构级生产部署结合在单一平台上的。

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所募资金将用于 Galaxy 硬件的产能爬坡、全球人员扩张，以及 Tenstorrent RISC-V 路线图下一阶段的研发，包括 Ascalon CPU。Jim Keller 曾在 DEC、AMD、苹果、特斯拉和英特尔设计半导体架构，2023 年出任 Tenstorrent CEO，他在周一发布的声明中概括了公司的论点：「我们构建了一种架构，并以每种规模出售它。计算的未来是开放的、可扩展的，并且属于在其上构建的人。」

比融资公告本身更值得关注的里程碑是，独立基准机构能否在规模上复现 DeepSeek 推理数字 —— 以及 Virtu Financial 的 AI 交易基础设施，企业软件中延迟要求最苛刻的环境之一，十八个月后是否仍在 Blackhole 芯片上运行。