Tenstorrent pokazała, że jej serwer Galaxy Blackhole na RISC-V przewyższa Nvidię GB300
Firma Tenstorrent zademonstrowała, jak jej nowe systemy serwerowe Galaxy Blackhole, zbudowane na architekturze RISC-V, mogą bezpośrednio konkurować i przewyższać pod wieloma względami najmocniejsze GPU Nvidii, w tym modele GB300.
RISC-V rzuca wyzwanie tronowi: jak serwer Tenstorrent za 110 000 dolarów zmienia zasady gry przeciwko Nvidii GB300
Wprowadzenie
Na rynku akceleratorów sztucznej inteligencji przez dekady dominowała jedna architektura i jeden producent. Nvidia ze swoimi GPU i zastrzeżonym ekosystemem CUDA zdawała się nie pozostawiać miejsca na realną konkurencję. Jednak 28 kwietnia 2026 roku startup Tenstorrent na czele z legendarnym architektem chipów Jimem Kellerem oficjalnie ogłosił dostępność platformy Galaxy Blackhole – systemu serwerowego opartego na otwartej architekturze RISC-V, który nie tylko dogania, ale pod wieloma kluczowymi wskaźnikami przewyższa najnowsze rozwiązania Nvidia GB300, i to z pięciokrotną przewagą w całkowitym koszcie posiadania.
Szczegóły wydarzenia i chronologia
27 kwietnia 2026 roku Tenstorrent podczas prezentacji online TT-Deploy Live zaprezentował pełną infrastrukturę AI opartą na serwerach Galaxy Blackhole. W przeciwieństwie do tradycyjnych akceleratorów GPU podłączanych do oddzielnych hostów CPU, Galaxy stanowi w pełni zintegrowany system. Każdy serwer w obudowie 6U zawiera 32 chipy Blackhole połączone w jednolitą sieć mesh o zagregowanej przepustowości 100 Tb/s. Całość jest zamknięta w szasji kosztującej od 110 000 dolarów za pojedynczy serwer i 440 000 dolarów za podstawowy superklaster z czterech serwerów.
Techniczne „wnętrze” robi wrażenie: 23 petaflopsy wydajności w trybie FP8, 1 TB pamięci GDDR6 o przepustowości 16 TB/s, 6,2 GB wbudowanej pamięci SRAM z fantastyczną prędkością 2,9 PB/s oraz 56 portów 800G Ethernet do skalowania. Sercem systemu jest chip Blackhole oparty na rdzeniach Tensix, z których każdy zawiera pięć procesorów RISC-V z macierzowymi mnożnikami, jednostkami wektorowymi i lokalną pamięcią SRAM.
Ale główną sensacją nie jest „sprzęt”, lecz wydajność programowo-sprzętowa, którą Tenstorrent zaprezentował na żywo. Firma uruchomiła duży model językowy DeepSeek-R1-0528 671B – jeden z najtrudniejszych modeli MoE współczesności – i pokazała wyniki, które trudno nazwać inaczej niż prowokacyjne.
Wpływ i znaczenie
Pierwszy cios Tenstorrent zadał w najbardziej czuły wskaźnik – wydajność inferencji. W trybie Blitz Mode, zoptymalizowanym pod kątem zadań wrażliwych na opóźnienia, Galaxy Blackhole generuje do 350 tokenów na sekundę na użytkownika. To wystarczy, aby przewyższyć nie tylko tradycyjne systemy GPU, ale także wyspecjalizowane platformy inferencyjne od Groq i Cerebras. Co więcej, system przetwarza kontekst o długości 100 000 tokenów i generuje pierwszy token w mniej niż 4 sekundy – co odpowiada błyskawicznemu przyswojeniu 166 stron tekstu.
Drugi front ataku to koszt. Tenstorrent twierdzi, że koszt tokena na Galaxy wynosi około 6 dolarów w porównaniu do około 30 dolarów u konkurentów na GPU, w tym GB300. W przeliczeniu na całkowity koszt posiadania mówi się o przewadze sięgającej pięciokrotności. A to przy cenie samego serwera wynoszącej 110 000 dolarów – trzy do pięciu razy mniej niż w przypadku ośmioakceleratorowych systemów DGX Nvidii.
Trzeci kierunek to generacja wideo. Galaxy Blackhole generuje 5-sekundowe wideo składające się z 81 klatek w rozdzielczości 720p w 2,4 sekundy – szybciej niż w czasie rzeczywistym. Tenstorrent deklaruje dziesięciokrotną przewagę nad rozwiązaniami GPU w tej klasie zadań. Otwiera to drzwi do ekonomicznie efektywnych aplikacji wideo-generatywnych na skalę przemysłową, od produkcji filmowej po symulacje.
Znaczenie tego wydarzenia wykracza poza czyste benchmarki. RISC-V to otwarta architektura bez opłat licencyjnych, w przeciwieństwie do x86 (Intel/AMD) i ARM. Jeśli ekosystem Tenstorrent udowodni swoją dojrzałość, branża AI otrzyma pierwszą realnie dostępną ścieżkę do zmniejszenia monopolistycznej zależności od Nvidii. „Dziewięćdziesiąt procent modeli z Hugging Face po prostu działa na Tenstorrent” – twierdzi firma, sugerując, że problem kompatybilności oprogramowania, który pogrążył niejednego konkurenta, zaczyna być rozwiązywany.
Reakcje kluczowych graczy
Jim Keller nie przebierał w słowach podczas prezentacji: „Zmiażdżymy wszystkich we wszystkim, łącznie z AI”. To nie tylko przechwałki. Keller to architekt stojący za AMD Zen, chipami Apple A4/A5 i systemem autonomicznej jazdy Tesli, a jego słowa mają wagę.
Nvidia na razie oficjalnie nie komentuje bezpośredniego ataku Tenstorrent, ale dane niezależnych analityków SemiAnalysis i Signal65, opublikowane w lutym-marcu 2026 roku, pokazują, że GB300 NVL72 ze swojej strony osiągnął 50-krotny wzrost wydajności i 35-krotne obniżenie kosztu tokena w porównaniu z poprzednią generacją Hopper. Najwięksi dostawcy chmury – Microsoft, CoreWeave, Oracle Cloud Infrastructure – już wdrażają GB300 NVL72 w centrach danych do scenariuszy o niskim opóźnieniu i długim kontekście, takich jak kodowanie agentowe.
Analitycy branżowi zachowują ostrożność, zauważając, że Tenstorrent nie ujawnia rozmiaru batcha w benchmarkach – krytycznego wskaźnika skalowalności dla środowisk produkcyjnych. Jedno to obsługa jednego użytkownika z prędkością 350 tokenów na sekundę, a drugie utrzymanie takiej prędkości dla 64 równoległych zapytań. Niemniej fakt pozostaje faktem: RISC-V wdarł się do najwyższej ligi akceleratorów AI i dał o sobie znać więcej niż przekonująco.
Prognoza i wnioski
Tenstorrent wykonał klasyczny „manewr oskrzydlający” przeciwko Nvidii. Zamiast frontalnego ataku na szczytową wydajność, startup przedefiniował zasady oceny: liczą się nie tyle szczytowe FLOPS, co stabilna przepustowość, efektywność pamięci i skalowalność sieci opartej na Ethernecie – technologii znanej każdemu administratorowi centrów danych.
Najbliższy rok będzie krytyczny. Galaxy Blackhole jest już dostępny do zamówienia i wdrażany u pierwszych klientów – w tym Cirrascale, Equinix i japońskiego dostawcy ai&. Jeśli ekosystem oprogramowania, otwarty od kompilatora TT-Forge po niskopoziomowe SDK TT-Metalium, udowodni stabilność na szerokim spektrum modeli, Tenstorrent ma szansę zdobyć znaczący udział w rynku inferencji.
Wybór architektury RISC-V czyni również platformę atrakcyjną dla organizacji dążących do „suwerennej AI”: otwarty stos pozwala audytować każdą warstwę, od grafu modelu po wykonanie na rdzeniu. W warunkach zaostrzającej się regulacji AI ta przewaga jest trudna do przecenienia.
Zwycięstwo nad Nvidią nie będzie szybkie – ta ma zbyt potężny ekosystem, 50-krotny wzrost wydajności nowej generacji i kontrolę nad łańcuchami dostaw pamięci HBM. Jednak Tenstorrent pokazał, że monopol architektoniczny w akceleratorach AI nie jest już dany raz na zawsze. Jeśli trend na otwartość i obniżanie kosztu tokena się utrzyma, głównym beneficjentem okaże się konsument – od startupu testującego nowy model po korporację wdrażającą system produkcyjny. Era demokratyzacji sprzętu AI najwyraźniej się rozpoczęła.
— Editorial Team
Brak komentarzy.