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title: "इंटेल और क्वालकॉम की टेनस्टॉरेंट से बातचीत की खबर, सौदा 10 अरब डॉलर तक पहुंच सकता है"
description: "खबरों में आई इंटेल और क्वालकॉम की इस चिपमेकर के लिए बोली के पीछे के परफॉर्मेंस दावे खुद वेंडर की ओर से जारी किए गए हैं — लेकिन अब कोई भी बोलीदाता दस्तखत से पहले नाममात्र लागत पर उनकी जांच कर सकता है।"
publisher: "The Inference"
section: "Deals"
published: 2026-10-17T01:34:32.769Z
modified: 2026-10-17T01:34:32.769Z
canonical: https://theinference.org/article/intel-and-qualcomm-are-reported-in-talks-for-tenstorrent-worth-up-to-10-billion/hi
language: hi
keywords: "Tenstorrent, Intel, Qualcomm, Nvidia, Semiconductors, M&A"
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# इंटेल और क्वालकॉम की टेनस्टॉरेंट से बातचीत की खबर, सौदा 10 अरब डॉलर तक पहुंच सकता है

> खबरों में आई इंटेल और क्वालकॉम की इस चिपमेकर के लिए बोली के पीछे के परफॉर्मेंस दावे खुद वेंडर की ओर से जारी किए गए हैं — लेकिन अब कोई भी बोलीदाता दस्तखत से पहले नाममात्र लागत पर उनकी जांच कर सकता है।

इस महीने रियल-टाइम वॉयस एआई का एक दाम सामने आया है — और वह इतना कम है कि पैसा हिलने-डुलने लगा है। 2 अक्टूबर 2026 को वॉयस एआई रिसर्च लैब स्मॉलेस्ट.एआई ने अपने स्पीच मॉडल लाइटनिंग V2 को [टेनस्टॉरेंट](https://theinference.org/markets/companies/tenstorrent) के गैलेक्सी ब्लैकहोल सर्वर पर उतारा — दाम इस्तेमाल के हिसाब से, कोई पहले से बंधन नहीं [1]। [लॉन्च के पीछे की इंजीनियरिंग पेपर](https://arxiv.org/abs/2604.03279) का दावा है कि वही वर्कलोड (workload) [एनवीडिया](https://theinference.org/markets/companies/nvidia) L40S की तुलना में एक्सेलेरेटर (accelerator) लागत के करीब एक-चौथाई पर चल जाता है [2]।

यह दावा वेंडर की ओर से जारी किया गया है और अभी सत्यापित नहीं है — और इसीलिए यह अहम है। [इंटेल](https://theinference.org/markets/companies/intel) और [क्वालकॉम](https://theinference.org/markets/companies/qualcomm) की [टेनस्टॉरेंट के लिए 10 अरब डॉलर तक की बोली लगाने](https://startupfortune.com/intel-and-qualcomm-are-both-chasing-jim-kellers-chip-startup-tenstorrent/) की खबर है — यह कीमत अब कोई भी बोलीदाता दस्तखत से पहले परख सकता है [3][4]।

## लागत में कटौती मॉडल में इंजीनियर करके मिली

टेनस्टॉरेंट का फायदा अंकगणित से शुरू होता है। इसके ब्लैकहोल चिप 8-बिट नंबर फॉर्मेट BlockFloat8 को सीधे सिलिकॉन पर चलाते हैं और इनकी लिस्ट कीमत करीब 1,000 डॉलर प्रति डिवाइस है। पेपर के लेखक बताते हैं कि इस फॉर्मेट को नेटिव तौर पर चलाने वाले GPU करीब 40,000 डॉलर के आते हैं [5]। स्पीच सबसे कठिन मामला है: टेक्स्ट-टू-स्पीच मॉडल लगातार वेवफॉर्म बनाते हैं और छोटी-छोटी संख्यात्मक गलतियां डिनॉइजिंग के चरणों में संचित होकर सुनाई देने वाली त्रुटियों में बदल जाती हैं [2]।

स्मॉलेस्ट.एआई ने लाइटनिंग V2 को इस तरह फिर से बनाया कि मॉडल का 80% से ज्यादा हिस्सा उसी 8-बिट फॉर्मेट में चले। साथ ही डेटा की आवाजाही घटाने के लिए चिप के अंदरूनी मेमोरी नेटवर्क का इस्तेमाल किया गया। नतीजा यह रहा कि ऑडियो की क्वालिटी टिकी रही — L40S के मुकाबले परसेप्चुअल स्कोर में सिर्फ 0.071 का अंतर, जिसे लेखक नाममात्र का बदलाव बताते हैं [2][5]।

## बड़े पैमाने की छूट आंशिक रूप से अनुमान है

बड़े पैमाने पर — यानी 550 एक साथ आने वाले 5-सेकंड के रिक्वेस्ट — लेखकों के हिसाब से इस वर्कलोड के लिए करीब 1 लाख डॉलर के L40S कार्ड या करीब 27,000 डॉलर के टेनस्टॉरेंट P100 लगेंगे [5]। लेकिन P100 का लेटेंसी आंकड़ा [नापे गए P150 नतीजों से ही लिया गया](https://www.unite.ai/on-prem-voice-agents-get-new-hardware-path-as-smallest-ai-joins-tenstorrent/) है, यानी बड़े पैमाने का यह सस्ता आंकड़ा आंशिक रूप से नापी न गई लेटेंसी पर टिका है [5]। जो लेयर्स संख्यात्मक रूप से इतनी संवेदनशील हैं कि उन्हें क्वांटाइज़ (quantize) नहीं किया जा सकता, और जो कंपाइलर अभी पूरी तरह ट्यून नहीं हुआ है, वे तय करते हैं कि नाप कहां खत्म होकर अनुमान शुरू होता है [5]।

*Chart: **एक वॉइस वर्कलोड, दो बिल: 1 लाख डॉलर के L40S बनाम 27 हजार डॉलर के टेनस्टॉरेंट P100** 550 एक साथ आने वाली 5-सेकंड की स्पीच रिक्वेस्ट टिकाने के लिए मॉडल की गई एक्सेलेरेटर लागत का बार चार्ट: एनवीडिया L40S करीब 1 लाख डॉलर, टेनस्टॉरेंट P100 करीब 27 हजार डॉलर, टेनस्टॉरेंट P150 करीब 37 हजार डॉलर।*

*पूरी यूटिलाइज़ेशन पर 550 एक साथ आने वाली 5-सेकंड की टेक्स्ट-टू-स्पीच रिक्वेस्ट टिकाने के लिए, लिस्ट कीमत पर, स्मॉलेस्ट.एआई की वेंडर-मॉडल्ड (vendor-modeled) एक्सेलेरेटर लागत: 11 एनवीडिया L40S डिवाइस बनाम 27 टेनस्टॉरेंट डिवाइस। ये मॉडल पर आधारित आंकड़े हैं, रिपोर्ट किए गए कोई लेन-देन नहीं; P100 की लेटेंसी नापे गए P150 नतीजों से ली गई है। रकम हजार डॉलर में। [5]*

## जापान ने भाषा मॉडल पर भी दोहराया यही पैटर्न

उसी दिन दूसरा डेटा पॉइंट जापान से आया। टोक्यो की परफॉर्मेंस-इंजीनियरिंग फर्म फिक्सस्टार्स और टोक्यो स्टॉक एक्सचेंज पर लिस्टेड चिप डिस्ट्रीब्यूटर मैकनिका (TSE: 3132) ने [टेनस्टॉरेंट के वर्कस्टेशन पर ओपन-वेट (open-weight) मॉडल gpt-oss-120b को ट्यून किया](https://news.fixstars.com/en/) [6][7]। मैट्रिक्स गुणन (matrix multiply) का एक अहम स्टेप 3.68 गुना तेज़ चला, और हर टोकन का जनरेशन समय 144.85 से घटकर 99.49 मिलीसेकंड रह गया — यानी 31 फीसदी की कमी [6]। इस सिलिकॉन पर मॉडल पोर्ट करने की पेड सर्विस मैकनिका पहले से बेच रहा है [7]।

## बोली लगी है उस टोकन पर, जिसे अब तक किसी ने स्वतंत्र रूप से नहीं नापा

टेनस्टॉरेंट ने गैलेक्सी ब्लैकहोल के साथ 28 अप्रैल 2026 को जनरल अवेलेबिलिटी (general availability) का दर्जा हासिल किया और उसी साल अगस्त में [1.29 अरब डॉलर की सीरीज-E फंडिंग जुटाई](https://tracxn.com/d/companies/tenstorrent/__p54YXQoDh79n2Cg0a71HzwpVoEx1MJmN5NLVmq-dRbE/funding-and-investors) [4][8]। ब्लूमबर्ग की रिपोर्ट है कि इंटेल और क्वालकॉम 5 अरब डॉलर या उससे ज्यादा के स्तर पर शुरुआती बातचीत में हैं, जबकि द इनफॉर्मेशन ने क्वालकॉम के सौदे की कीमत 8 से 10 अरब डॉलर बताई है — इस रिपोर्ट की बाद में रॉयटर्स से पुष्टि हुई; लेकिन अब तक कोई सौदा पक्का नहीं हुआ है [3][4]। एनवीडिया का एआई सिलिकॉन 70 फीसदी से ऊपर का मार्जिन कमाता है, और सत्यापन झेल लेने वाली लागत-कटौती ही वह गणित है जो इन मार्जिनों को सिकोड़ देगा [4]।

सत्यापन ही अधूरी कड़ी है। प्रोडक्शन वर्कलोड पर टेनस्टॉरेंट का कोई व्यापक स्वतंत्र बेंचमार्क अभी तक मौजूद नहीं है, और बर्नस्टीन के एनालिस्ट स्टेसी रैसगॉन चेताते हैं कि खरीदार शायद टेनस्टॉरेंट के सीईओ जिम केलर को ही खरीद रहा हो — एक ऐसे आर्किटेक्ट को, जिनका रिकॉर्ड रहा है कि वे कुछ ही सालों में बड़ी कंपनियां छोड़ देते हैं [4]। अब कोई भी बोलीदाता दस्तखत से पहले वर्कलोड चलाकर बिल देख सकता है — और इस बहस का फैसला वही बिल करेगा।

## Takeaway

एनवीडिया की तुलना में टेनस्टॉरेंट की दावा की गई लागत बचत वेंडर के मॉडल पर आधारित आंकड़ों पर टिकी है — कोई भी बोलीदाता वर्कलोड चलाकर और बिल पढ़कर उसकी जांच कर सकता है।

## Sources

1. [Tenstorrent, "Tenstorrent and Smallest.ai Partner to Bring Production-Grade Voice AI On-Prem", 2 October 2026](https://tenstorrent.com/en/newsroom/tenstorrent-and-smallestai-partner-to-bring-production-grade-voice-ai-on-prem)
2. [arXiv, Ranjith M. S., Akshat Mandloi, Sudarshan Kamath, "Rewriting TTS Inference Economics: Lightning V2 on Tenstorrent Achieves 4x Lower Cost Than NVIDIA L40S", submitted 24 March 2026, revised 7 April 2026](https://arxiv.org/abs/2604.03279)
3. [Startup Fortune, "Intel and Qualcomm Are Both Chasing Jim Keller's Chip Startup Tenstorrent", 10 October 2026](https://startupfortune.com/intel-and-qualcomm-are-both-chasing-jim-kellers-chip-startup-tenstorrent/)
4. [TechTimes, "Qualcomm Pursues Tenstorrent at Up to $10 Billion: RISC-V Bet on Nvidia's Blind Spot", 17 June 2026](https://www.techtimes.com/articles/318559/20260617/qualcomm-pursues-tenstorrent-10-billion-risc-v-bet-nvidias-blind-spot.htm)
5. [Unite.AI, "On-Prem Voice Agents Get New Hardware Path as Smallest.ai Joins Tenstorrent", 1 October 2026](https://www.unite.ai/on-prem-voice-agents-get-new-hardware-path-as-smallest-ai-joins-tenstorrent/)
6. [Ad Hoc News, "Macnica stock gains 2.92 percent as AI support expands", 5 October 2026](https://www.ad-hoc-news.de/boerse/news/corporate-news/macnica-stock-gains-2-92-percent-as-ai-support-expands/70234275)
7. [Fixstars Corporation, news release, "Fixstars and Macnica Offer End-to-End Support for Tenstorrent AI Products, from Hands-on Evaluation to Model Optimization, Deployment, and Operation", 2 October 2026](https://news.fixstars.com/en/)
8. [Tracxn, "Tenstorrent: Funding Rounds and Investors", accessed 16 October 2026](https://tracxn.com/d/companies/tenstorrent/__p54YXQoDh79n2Cg0a71HzwpVoEx1MJmN5NLVmq-dRbE/funding-and-investors)


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इंटेल और क्वालकॉम की टेनस्टॉरेंट से बातचीत की खबर, सौदा 10 अरब डॉलर तक पहुंच सकता है — The Inference. Canonical: https://theinference.org/article/intel-and-qualcomm-are-reported-in-talks-for-tenstorrent-worth-up-to-10-billion/hi
