传英特尔、高通竞购Tenstorrent 报价最高100亿美元

实时语音AI本月有了明码标价,而且低到足以撬动真金白银。2026年10月2日,语音AI研究实验室Smallest.ai将旗下Lightning V2语音模型部署到TenstorrentPVT~$2.6B — Tenstorrent, private, latest valuation ~$2.6B的Galaxy Blackhole服务器上,按用量计费,无需任何前期承诺¹。支撑这次发布的工程论文↗称,同一负载的加速卡成本约为英伟达▼−1.59% — 英伟达, down 1.59 percent todayL40S的四分之一²。

这一说法由厂商自行发布,未经第三方验证——恰恰因此,它才重要。据报道,英特尔▼−6.29% — 英特尔, down 6.29 percent today与高通▼−3.81% — 高通, down 3.81 percent today拟以最高100亿美元竞购↗Tenstorrent——如今,任何竞购方都可以在签约前先检验这个价格³⁴。

价格优势要靠改造模型才能实现

Tenstorrent的优势始于算术。Blackhole芯片原生支持八位数值格式BlockFloat8,单颗定价接近1000美元;论文作者指出,原生支持该格式的GPU售价接近4万美元⁵。语音恰恰是最难的场景:文本转语音模型要生成连续波形,微小的数值误差会沿降噪步骤层层累积,最终变成人耳可闻的失真²。

Smallest.ai重构了Lightning V2,让模型超过80%的部分都在这种八位格式下运行,并利用芯片内部的内存网络减少数据搬运。音质经受住了考验:与L40S的感知得分差距只有0.071,论文作者称之为轻微差异²⁵。

规模化折扣,有一部分只是推算

在550路并发五秒请求的集群规模下,论文作者测算,这一负载约需10万美元的L40S显卡,或约2.7万美元的Tenstorrent P100⁵。不过,P100的延迟数字沿袭自P150的实测结果↗,更便宜的整体报价因此部分建立在未经实测的延迟之上⁵。数值过于敏感、难以量化的层,加上尚未充分调优的编译器,划出了实测与推算的分界线⁵。

日本在语言模型上重演了这一幕

同一天,日本给出了第二个数据点。东京性能工程公司Fixstars与在东京证券交易所上市的芯片分销商Macnica(东证代码:3132)在Tenstorrent工作站上调优了开放权重模型gpt-oss-120b↗⁶⁷。一处关键的矩阵乘法步骤运行速度达到原来的3.68倍,单token生成时间从144.85毫秒降至99.49毫秒,降幅31%⁶。把模型移植到这种芯片上,已是Macnica对外收费提供的服务⁷。

竞购报价,给无人独立实测过的token定了价

2026年4月28日,Galaxy Blackhole正式全面商用,Tenstorrent又在当年8月完成12.9亿美元E轮融资↗⁴⁸。彭博社报道称,英特尔与高通正展开早期洽谈,出价50亿美元或以上;The Information给出高通交易作价80亿至100亿美元,该消息随后得到路透社证实;目前尚无交易达成³⁴。英伟达的AI芯片毛利率超过70%,而一个经得起验证的成本优势,正是会压缩这份利润率的算术⁴。

验证,是尚未闭合的一环。针对Tenstorrent生产负载的全面独立基准测试目前并不存在,伯恩斯坦分析师斯泰西·拉斯贡提醒,买家买到的,可能主要是Tenstorrent首席执行官吉姆·凯勒——这位架构师历来在大公司任职不过几年便离开⁴。如今,任何竞购方都可以在签约前跑一遍负载、看一眼账单,而这张账单会让争论一锤定音。