芯片传奇人物领衔，估值翻倍

Tenstorrent 由知名芯片设计师吉姆·凯勒（Jim Keller）领导。凯勒被誉为半导体行业的传奇人物，曾深度参与苹果 A4、A5 芯片、 AMD 的 Zen 架构以及特斯拉全自动驾驶芯片的设计，在英特尔、AMD、苹果、特斯拉等多家巨头留下代表作。

本轮 E 轮融资由 Trace Capital 与 Innovation X 联合领投，方舟投资（ARK Invest）、Cadence Ventures、富达（Fidelity）、Maverick Silicon、摩根士丹利（Morgan Stanley）、闪迪（SanDisk）、普信集团（T. Rowe Price）、Tether Investments、XTX Markets、Virtu Financial、Protagonist、Eclipse 等多家新老投资机构参与。此前在 2024 年 12 月，Tenstorrent 完成超 6.93 亿美元的 D 轮融资，当时贝索斯探险基金（Bezos Expeditions）、三星证券等参与。

资金用于量产扩张与生态构建

Tenstorrent 表示，这笔资金将用于支持大规模量产和全球商业扩张，部署其 Galaxy 服务器，继续为开源权重模型（涵盖大语言模型与视频生成）提供服务，并推进授权给客户的 人工智能与 CPU 知识产权。

与英伟达等巨头主打单一 GPU 不同，Tenstorrent 在全栈各层级销售人工智能算力：从单张加速卡、工作站，到整机柜、超算集群，再到可定制的芯片知识产权。配合开源软件栈，开发者可以在本地运行前沿模型，企业也能以行业领先的延迟与吞吐在本地部署模型。

凯勒在声明中称：“我们构建了一种统一的架构，并以各种规格进行销售，计算技术的未来是开放的、可扩展的，并且由在其上进行开发的人们所拥有。我们的投资者也认同这一模式，我们非常感谢他们的支持。”

押注 RISC-V，挑战专有生态

Tenstorrent 的芯片与软件均基于 RISC-V 开源指令集，使企业能够免授权费设计处理器，降低对 Arm 等专有芯片生态的依赖。其 Galaxy 服务器由数十颗人工智能芯片组合而成，可支撑聊天机器人、编程助手与视频生成等应用。公司还将 TT-Ascalon RISC-V CPU 与 Tensix 人工智能核心授权给三星、LG 等芯片设计方，投资方中也包括三星、LG 与现代汽车集团。

据媒体报道，在英伟达等巨头主导的人工智能芯片市场，Tenstorrent 正尝试以更低价格和定制化服务寻求突破。此前公司曾与英特尔、高通等洽谈潜在收购交易，最终选择融资独立发展。凯勒近期接受采访时透露，今年 5 月的一次演示成为转折点——Tenstorrent 展示了其 Galaxy 服务器能够运行中国人工智能公司 DeepSeek 的高性能模型，随后投资者兴趣迅速升温。

行业分析师认为，更多竞争者的出现对采购方是利好，人工智能算力的部署选项增加，有望让相关工作负载更便宜、更灵活。随着本轮融资到位，Tenstorrent 已具备加速量产 Galaxy 服务器、并向全球扩张的资本实力。

五年期租赁，估值约70亿美元

知情人士称，腾讯于今年同意一项为期五年的租赁协议，涉及东南亚多个甲骨文数据中心，交易估值约70亿美元（约合人民币470亿元），首付约30%。这批算力将用于推进腾讯自研人工智能模型与智能体工具的开发。

此类租赁协议在美国现行规则下被允许，也为腾讯提供了在境内无法获取的先进英伟达芯片。多家中国科技企业与前沿人工智能实验室正借助这类资源开展模型训练等任务。

字节、阿里仍是东南亚最大客户

报道指出，字节跳动与阿里巴巴仍是东南亚数据中心的最大客户，腾讯则在以数十亿美元级租赁协议奋起直追。三家企业在该区域的算力投入，已形成一场默契的军备竞赛。

腾讯算力开支激增

公司数据显示，腾讯今年第二季度资本支出同比增长176%，达到530亿元人民币，主要用于人工智能基础设施与算力资源预付款。与此同时，腾讯正在招募更多顶尖人才，并重组基础设施与数据部门，以支撑持续扩张的人工智能业务。

对腾讯而言，70亿美元、10万块芯片、五年期、30%首付这几个数字叠加在一起，说明算力租赁正成为中国科技巨头获取先进芯片的常规通道，而东南亚正是这条通道上最关键的节点。

六大核心组件

此次开源的核心组件包括：DeepGEMM 用于加速通用矩阵运算；DeepEP 提供高效的大规模跨设备通信；TileKernels 提供常规向量计算与内存访问算子；FlashMLA 提供稀疏注意力算子，可提升长上下文处理效率；DeepSelect 则实现高效的数据筛选。DeepSeek 表示，在多项关键测试用例中，上述组件的计算与通信性能已接近硬件上限。

与华为深度协作

DeepSeek 透露，在面向昇腾平台的研发过程中，华为团队给予了大力支持，双方紧密合作，共同推进基于昇腾 950 的 128 卡超节点方案，并对计算与通信进行了深度优化。

在编程工具层面，TileLang 旨在让开发者更便捷地编写算子——即模型运行时执行矩阵运算、数据处理等具体计算的程序。DeepSeek 称，相比用 CUDA 编程，TileLang 可以简化代码、提高开发效率，同时保留针对芯片特性进行优化的能力。这条路线先在英伟达平台上得到验证，目前已用于 DeepSeek V4 系列模型训练中的大部分算子；昇腾版本则把底层 Ascend C 指令封装起来，让开发者通过更高层语言编写程序，且每一个 TileLang 算子都已有对应的昇腾高性能实现。

实测性能数据

FlashMLA 的项目文档给出了一组具体结果：在昇腾 950 上，处理输入上下文的预填充阶段，稀疏注意力算子最高达到硬件理论峰值的 95%；在逐步生成内容的解码阶段，最高达到 83%。这两项均为项目方公布的测试成绩。

在分布式通信方面，DeepEP 昇腾版负责大规模跨设备通信。对于混合专家模型，不同数据会被分发给不同专家网络处理，计算结果再汇合；DeepEP 提供这类分发与汇合操作，并将公开接口与英伟达版本对齐，方便开发者沿用已有的调用方式。

分析认为，DeepSeek 将自研基础设施组件同时开源到英伟达与昇腾两大平台，有助于降低模型适配国产算力芯片的门槛，推动开放软件生态的建设。

智能体成为 AI 基建新引擎

集邦咨询以 Meta 推出的 AI 智能体 Muse 为例，说明智能体正成为当前 AI 基础设施建设的重要方向，并显著推高服务器 CPU 的市场需求。

Muse 能够执行多步骤任务，并通过云端浏览器访问网站；即便用户关闭应用，智能体仍可在后台继续处理任务，并能自主管理具体事务与操作流程。该服务运行在独立的虚拟机（VM）中，每台虚拟机配置独立浏览器，并保存用户数据与凭证；系统还配备名为 Sentinel 的安全机制，持续监控运行环境。

每个用户一台虚拟机，CPU 需求陡增

报告特别指出，Meta 此前提出为每名 Muse 用户配置专属虚拟机，单台配置包含 2 个虚拟 CPU（vCPU）、8GB 内存与 100GB 固态硬盘。按此推算，若要支撑数以百万计的用户规模，就需要数百万颗新增 CPU 作为底层算力支撑，这正是交付周期被大幅拉长的直接原因。

内存供应同步收紧

除 CPU 外，DRAM 供应同样紧张。集邦咨询表示，在供需平衡的市场中，DRAM 的供应周期已升至 20 周，而正常水平约为 8 周。围绕 2026 年第四季度至 2027 年第一季度供应紧张与价格上涨的讨论持续升温。

对于下游服务器厂商与云服务商而言，更长的器件交付周期意味着需要更早锁定产能、更谨慎地规划交付节奏。AI 智能体从概念走向量产落地，正在把「算力焦虑」从模型训练侧传导到基础设施的每一个零部件。

据英国《金融时报》当地时间 9 月 26 日报道，非法获取的 AI 模型与算力，正迅速成为网络犯罪地下市场中最抢手的商品。攻击者希望借助价格高昂的大模型，实施勒索、网络战与间谍活动。

谷歌威胁情报集团（Google Threat Intelligence Group）首席分析师约翰·霍特奎斯特（John Hultquist）披露，今年所谓「大模型劫持」（LLM-jacking）的活动明显增多，主要表现为两类：倒卖公开 AI 工具的被盗登录凭据，以及部分团体盗用他人算力、免费运行自己的模型。

拥有二十年网络安全从业经验的霍特奎斯特坦言：「我们在地下市场看到，一个围绕 AI 使用权限形成的经济体系在不断壮大。」

折扣最高达 97%

谷歌威胁情报集团的研究人员发现，暗网市场上正在出售 Anthropic、谷歌和 OpenAI 等公司 AI 模型的访问权限，折扣最高达到 97%。作为对照，ChatGPT 与 Claude 最高级版本的订阅价格，每位用户每月可达 200 美元（按当前汇率约合 1,346 元人民币）。

霍特奎斯特警告，攻击者能够以低廉价格使用原本昂贵的 AI，从而在成本上占据优势；而防守方为了应对威胁，同样需要使用这些 AI 工具。「归根结底，这些做法让他们在与我们对抗时拥有某种经济或效率优势，因为他们能以低得多的价格获得这些 token。」

由于 AI 实验室会主动监测滥用迹象，部分卖家甚至推出了「保证访问」服务——一旦初始账户遭到封禁，便免费补发新的登录凭据，让黑色产业链的运转更加稳定。

入侵云服务器「白嫖」算力

另一类攻击更为直接。霍特奎斯特指出，一些犯罪团伙和国家支持的组织会入侵企业托管在云端的服务器，再植入自己的 AI 模型，利用受害者的系统运行模型。这种手法与此前黑客入侵他人设备、借用算力挖掘加密货币如出一辙。

Anthropic 最新一季的 AI 滥用报告显示，已在超过二十个国家发现威胁行为者试图利用其 Claude 工具从事恶意活动，涉及美国、英国和也门等国。霍特奎斯特直言：「每一个威胁行为者都在用 AI。」

企业上线初期成「藏身」窗口

霍特奎斯特还警告，越来越多大型企业选择把定制 AI 模型部署在自有服务器上，而非继续向云服务商租用算力，这些内部系统也将成为新的攻击目标。「如果你需要自己为算力付费，而且成本可能非常高……这部分算力就会成为威胁行为者眼中的重要潜在资源。」

他认为，企业仍在摸索究竟需要多少 AI，因此对黑客来说，刚完成 AI 基础设施部署的阶段，恰恰是最佳的「潜入」时机。「你可能会觉得算力使用量突然大增是完全正常的事，因为你刚采用了这些 AI 基础设施。确实，这就是藏在噪声中的机会。」

9 月 24 日，开发者 Tibor Blaho 与爆料网站 TestingCatalog 先后在 ChatGPT 尚未公开的前端配置中，发现了名为 Pro Max 的订阅档位痕迹。配置信息显示，该档位月费为 500 美元，主要特性被标注为「最快的 Work 与 Codex」。

若这一档位最终上线，其价格将直接越过 Claude Max（250 美元）与 Google AI Ultra（约 250 美元），成为目前主流面向个人的 AI 订阅服务中的新天花板。

买的不是用量，是算力优先级

与以往档位不同，Pro Max 的溢价购买的并非更高的调用额度，而是算力优先级。从 100 美元档到 200 美元档，用户换取的是约为 Plus 档 5 倍至 20 倍的调用量；而 Pro Max 瞄准的是时间成本——Work 与 Codex 类的复杂任务往往要连续运行数小时，对重度生产力场景而言，低延迟几乎等同于利润。

有推测认为，其底层可能接入了 OpenAI 正在测试的 Cerebras 低延迟硬件。

涨价诱因：GPT-6 Astra 吃空算力

涨价的直接诱因是算力告罄。9 月 3 日上线的 GPT-6 Astra 具备直接操控系统的智能体能力，对推理算力的消耗远超此前的旗舰模型。上线仅一周后的 9 月 10 日，OpenAI 便紧急叫停了 200 美元 Pro 档的新用户订阅。

负责 ChatGPT 与 Codex 业务的 Tibo 公开表示，该档位「给系统带来了最大压力」，且 OpenAI 至今未给出恢复时间表。

商业逻辑并不难理解：200 美元档已经成了极客与专业机构「薅羊毛」的重度自助餐，平台实际上在背负补贴亏损。与其任由系统被极端用量拖垮，不如单独切出一个更贴近真实推理成本的隔离档位。

普及型智能仍在通缩

就在同一周，OpenAI 还将轻量模型 GPT-6 Sol 与 Luna 的 API 价格砍去了一半。这折射出一种分化：普及型智能仍在快速贬值，真正通胀的，始终是金字塔尖那截极度稀缺的先锋算力。

DevDay 仍存悬念

美国时间下周二举行的 DevDay，是 Pro Max 最早可能被摆上台面的节点。同场传闻的还有 OpenAI Platform 起价 50 美元的新套餐。届时外界关注三个验证点：500 美元定价是否最终落地、200 美元档何时解冻，以及代号 Bel 的下一代底座模型将以何种代价面世。

按月费 500 美元折算，这一档位约合人民币 3352 元，几乎提前划清了界线：它只属于企业、机构，或极少数具备高变现能力的个体。

首个省级词元经济专项政策落地

9 月 18 日，北京市经济和信息化局与北京市发展和改革委员会联合发布《北京市加快词元经济发展的行动方案（2026—2028 年）》，即“词元经济十条”。这是北京市级层面首个围绕词元经济发展的专项行动方案，也是首个省级单位发布的词元经济专项政策，文件自公布之日起施行至 2028 年 12 月 31 日。

六大维度、十条核心政策

方案设置六大维度、十条核心政策，系统构建词元经济产业体系：在生产端，高标准建设“词元工厂”并推动基础模型与推理芯片等核心技术攻关；在流通端，建立词元质量评测体系、打造词元分发平台；在消费端，培育通用与垂直领域智能体、构建智能体核心软件生态；在国际合作上，面向“一带一路”等新兴市场提供词元技术与算力服务；此外还提出探索数据本体技术范式，并配套算力与词元金融工具、词元工程师再技能化培训。

把 Token 当作新型生产要素

词元（Token）是大模型处理信息的最基础计算单位。市经信局介绍，近两年中国市场的日均词元调用量增长超千倍，目前中国超半数词元生产集中在北京，仅豆包一家企业的词元调用量已突破 180 万亿。市经信局预测，词元经济全产业链在“十五五”期间有望突破万亿规模。数字产业处相关人士表示，针对词元“空转”与质量参差问题，建立评测体系有助于筛选优质词元、引导市场。

从算力到应用的全链路布局

方案将“算力变词元”视为北京的核心优势，提出市场化调度京津冀蒙等地算力资源，建设覆盖电力、算力调用、词元生产、分发与应用的系统化工程。以词元工厂为底座、以分发平台为入口、以行业智能体为场景，北京正试图把 Token 从技术资源转化为可计量、可交易的经济要素。

算力成为大模型较量的主战场

在顶尖大模型性能的争夺中，OpenAI 与 Anthropic 的竞争已进入白热化。而这场较量的核心，正是训练与部署模型不可或缺的基础设施——算力。据《纽约时报》消息，过去几年 OpenAI 在可用算力规模上一直领跑，截至去年其可用算力约为 2 吉瓦，而 Anthropic 仍处于下风，规模约 1.5 吉瓦。

年底同冲 5 吉瓦，明年再翻番

多位知情人士透露，Anthropic 已告知投资者，计划在今年年底前将可用算力储备提升至约 5 吉瓦，并预计到明年年底将这一容量再度翻倍，达到约 10 吉瓦。掌握 OpenAI 内部预估数据的人士称，后者的扩容路径与之大体一致：同样计划今年达到约 5 吉瓦，明年拓展至约 10 吉瓦。

从审慎到激进：阿莫迪的态度转变

在巨额算力支出的态度上，Anthropic 一改此前的审慎立场。其首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）去年曾暗讽未具名的竞争对手：“我认为业内某些参与者行事过于激进、不计后果，把风险敞口拉得太满了。我对此深感忧虑。”这番言论被广泛视为在含蓄敲打当时正因算力开销备受审视的 OpenAI。如今 Anthropic 自身大幅加码，背景是其正筹备首次公开募股（IPO）。

5 吉瓦意味着什么

5 吉瓦约等于五座大型核电站的峰值输出，足以为数十万张高端 AI 加速芯片持续供电。对大模型厂商而言，算力规模直接决定模型迭代速度与推理成本，是争夺开发者与企业客户的基础。随着两家头部实验室的节奏趋于一致，围绕算力的军备赛仍将持续升温。

数据、算力、算法三位一体

平台整体架构包含数据、算力、算法三个部分。数据方面，可提供海上作业规范、海洋环境要素等 130 多类涉海数据，并建成面向海洋一线需求的专属数据库；算力方面，已形成总算力规模超过 800P 的海洋算力资源池，且仍在持续扩容；算法方面，汇聚观海、海星等 20 多个海洋领域专有大模型，以及”九天”大模型等 30 多款通用模型，通过统一平台按需供给。

平台以 Token 作为智能服务的统一计量载体，将数据治理、算力调度、模型服务和工具组件标准化封装。涉海单位若从底层自建数据、算力和模型体系，往往面临投入大、周期长、门槛高等问题，而统一供给范式有望降低这一门槛。

自主可控的算力底座

支撑这一供给范式的是”数据—算力—算法”三位一体的技术闭环。数据资源层汇聚海洋环境、气象、遥感等资源，构建标准化数据底盘，可支撑海洋科学数值模拟、工程仿真等高精度计算任务。

算力资源层依托中国移动（山东青岛）数据中心，整合自主可控的高性能智算与超算资源，探索海陆协同算力调度。模型算法层聚焦多模态智能感知、复杂环境推演、目标智能识别等共性场景，实现智能服务的毫秒级分发交付。

把深蓝算力转化为新质生产力

该平台旨在把深蓝算力转化为推动海洋新质生产力发展的动力。海洋领域业务链条长、数据来源多，统一的智能要素供给有望让 AI 能力像用水用电一样即开即用，为涉海单位的科研与生产提供底层支撑。目前，海洋 Token 工厂已正式发布并落地青岛。

9 月 17 日，华为副董事长、轮值董事长汪涛在上海举行的华为全联接大会上，介绍了华为面向智能时代的重要部署。华为 AI 战略被明确归纳为七个方向。

七大部署方向

第一，华为 AI 战略的核心是算力，坚持硬件变现；第二，以“超节点 + 集群”打造中国坚实的算力底座，为世界构建新的选择；第三，构建开源开放的算力生态，支持主流大模型原生训练，积极拥抱“百模千态”；第四，盘古大模型聚焦华为产品智能化，增强自身产品竞争力；第五，提供线下加线上的灵活算力方案，加速行业智能化；第六，创新多样性算力，推进 AI 入端、上车，让智能无处不在；第七，围绕“用算”构筑新一代通信网络，把智能传递给每个人、家庭和企业。

昇腾超节点进展

汪涛透露，昇腾超节点已部署超过 1,000 套，昇腾 950 超节点已经开始规模商用。华为昇腾 960 超节点将成为业界首个采用 NPO（近封装光学）的超节点，其中 Atlas 960 液冷超节点计划于 2027 年第三季度上市，Atlas 860 风冷超节点将于 2027 年第二季度上市。

昇腾 950 架构细节

华为在 2025 年全联接大会公布的昇腾 950 芯片架构，新增支持低精度数据格式，提升向量算力，将互联带宽提升 2.5 倍，并支持华为自研 HBM。其中，950PR 侧重提升推理 Prefill 性能与推荐业务性能，搭载自研 HBM——HiBL 1.0；950DT 侧重提升推理 Decode 性能与训练性能，提升内存容量和带宽。据此前预告，昇腾 960 芯片原计划于 2027 年第四季度发布。