Стартап Tenstorrent привлёк $1,5 млрд при оценке $6,2 млрд — более чем вдвое выше $2,6 млрд в конце 2024 года. Деньги пойдут на масштабирование чипов Tenstorrent для ИИ, рассчитанных на запуск моделей с открытыми весами и систем генерации видео. Для российских разработчиков и компаний это ещё один сигнал: рынок вычислений для ИИ пытается найти альтернативу почти монопольной зависимости от Nvidia, причём ставку делают не только на обучение, но и на инференс.
Раунд возглавили Trace Capital и Innovation X, сообщает TechCrunch. Trace Capital — новая инвестиционная фирма, основанная Беном Махдави, сооснователем Quiet Capital. В финансировании также участвовали Cadence Ventures, Eclipse, Fidelity, SanDisk и T. Rowe Price. Для десяти лет существующего стартапа это не просто очередной раунд: оценка в $6,2 млрд закрепляет решение развиваться самостоятельно, а не продаваться одному из крупных игроков.
Весной 2026 года Tenstorrent, по данным издания, интересовались Intel и Qualcomm. Возможная оценка в переговорах доходила до $5 млрд. В итоге компания выбрала независимость и привлечение капитала. Гендиректор Tenstorrent Джим Келлер объяснил Bloomberg, что на это решение повлияла демонстрация: серверы Galaxy смогли запускать модели DeepSeek. Детали конфигурации и показатели производительности TechCrunch не раскрывает, поэтому считать эту демонстрацию доказательством превосходства над конкретными GPU пока рано. Но для инвесторов она, очевидно, стала аргументом, что продукт уже можно показывать рынку не только в презентации.
Келлер — один из наиболее известных инженеров в индустрии процессоров, и его имя само по себе добавляет стартапу веса. Однако деньги в полупроводниках не заменяют поставки. Чипы Tenstorrent для ИИ должны пройти привычную для отрасли дистанцию: доступное железо, стабильные серверные конфигурации, инструменты для разработчиков, поддержка моделей и предсказуемая эксплуатация в дата-центрах. На этом участке Nvidia сильна не только производительностью ускорителей, но и зрелой программной экосистемой.
Выбор Tenstorrent в пользу инференса выглядит прагматично. Обучение больших моделей требует колоссальных кластеров и бюджета, тогда как запуск уже готовых моделей превращается в постоянную операционную статью расходов. Особенно это заметно у компаний, которые хотят развернуть модели с открытыми весами внутри собственного контура, контролировать данные и не платить за каждый запрос внешнему API. Чем больше таких внедрений, тем выше спрос на оборудование, способное эффективно обслуживать предсказуемые нагрузки.
Отдельно компания называет генерацию видео. Это один из самых прожорливых классов ИИ-задач: даже когда модель уже обучена, создание роликов требует значительных вычислений. Tenstorrent не раскрыла, какие именно продукты для этого направления появятся и когда, поэтому инвесторам пока предлагают стратегию, а не публичную линейку с характеристиками. Впрочем, собранные $1,5 млрд дают стартапу ресурс на выпуск и наращивание поставок — два процесса, которые в чипах стоят почти так же дорого, как амбициозные заявления.
Tenstorrent работает не в вакууме. TechCrunch относит её к волне ИИ-стартапов, пытающихся отнять часть рынка у Nvidia. В той же волне издание упоминает Etched, производителя ИИ-чипов, который в октябре, как сообщалось, получал инвестиционные предложения при оценке от $40 млрд. Такие оценки показывают, насколько дорого рынок оценивает даже шанс построить заметного конкурента Nvidia. Одновременно они повышают планку: инвесторы ждут не просто специализированной архитектуры, а коммерческого применения, которое можно масштабировать.
Для команд, выбирающих инфраструктуру под собственные модели, новость пока не означает, что нужно срочно переписывать стек под Tenstorrent. Зато она расширяет список компаний, за которыми имеет смысл следить при планировании инференса на горизонте нескольких лет. Главный вопрос теперь не в том, найдутся ли деньги на чипы Tenstorrent для ИИ, а в том, сможет ли стартап превратить финансирование в доступную разработчикам платформу и реальные поставки раньше, чем лидер рынка успеет закрыть очередной технологический разрыв.
