Tenstorrent 展示其基于 RISC-V 的 Galaxy Blackhole 服务器性能超越 Nvidia GB300
Tenstorrent 展示了其基于 RISC-V 架构的新型 Galaxy Blackhole 服务器系统如何在多项指标上直接与 Nvidia 最强大的 GPU（包括 GB300 系列）竞争并实现超越。
RISC-V 挑战王座：Tenstorrent 的 11 万美元服务器如何改变与 Nvidia GB300 的竞争格局
引言
几十年来，一种架构和一家制造商主导着 AI 加速器市场。Nvidia 凭借其 GPU 和专有 CUDA 生态系统，似乎让真正的竞争毫无空间。然而，2026 年 4 月 28 日，由传奇芯片架构师 Jim Keller 领导的初创公司 Tenstorrent 正式宣布推出 Galaxy Blackhole 平台——一个基于开放 RISC-V 架构的服务器系统，不仅在多项关键指标上追平甚至超越了 Nvidia 最新的 GB300 解决方案，而且在总拥有成本上实现了五倍的优势。
事件详情与时间线
2026 年 4 月 27 日，在其线上发布会 TT-Deploy Live 上，Tenstorrent 展示了基于 Galaxy Blackhole 服务器的全栈 AI 基础设施。与连接到独立 CPU 主机的传统 GPU 加速器不同，Galaxy 是一个完全集成的系统。6U 机箱中的每台服务器包含 32 个 Blackhole 芯片，通过统一的网状网络连接，总带宽达 100 Tbps。整套系统的起售价为单台服务器 11 万美元，四台服务器组成的基本超级集群售价 44 万美元。
技术规格令人印象深刻：FP8 模式下性能达 23 petaflops，配备 1 TB GDDR6 内存（带宽 16 TB/s），6.2 GB 片上 SRAM（速度高达 2.9 PB/s），以及 56 个 800G 以太网端口用于扩展。系统核心是 Blackhole 芯片，基于 Tensix 核心，每个核心包含五个 RISC-V 处理器，配备矩阵乘法器、向量单元和本地 SRAM。
但真正的轰动并非硬件本身，而是 Tenstorrent 现场演示的软硬件性能。该公司运行了大型语言模型 DeepSeek-R1-0528 671B——当今最复杂的 MoE 模型之一——并展示了令人难以用“挑衅”之外词汇形容的结果。
影响与意义
Tenstorrent 首先在最敏感的指标上发起攻击：推理性能。在针对延迟敏感任务优化的 Blitz 模式下，Galaxy Blackhole 每用户每秒可输出高达 350 个 token。这不仅足以超越传统 GPU 系统，还超过了 Groq 和 Cerebras 等专用推理平台。此外，该系统处理 10 万上下文并在 4 秒内输出第一个 token——相当于几乎瞬间理解 166 页文本。
第二个战场是成本。Tenstorrent 声称，Galaxy 上每个 token 的成本约为 6 美元，而 GPU（包括 GB300）竞争对手约为 30 美元。就总拥有成本而言，这相当于高达五倍的优势。而服务器价格仅为 11 万美元——比 Nvidia 的八加速器 DGX 系统低三到五倍。
第三个领域是视频生成。Galaxy Blackhole 在 2.4 秒内生成 81 帧、720p 分辨率的 5 秒视频——比实时更快。Tenstorrent 声称在此类任务上比 GPU 解决方案有十倍优势。这为从电影制作到模拟的工业级视频生成应用打开了成本效益之门。
其意义远不止基准测试。RISC-V 是一种开放架构，无需许可费，这与 x86（Intel/AMD）和 ARM 不同。如果 Tenstorrent 生态系统成熟，AI 行业将获得第一条真正可行的路径，以减少对 Nvidia 的垄断依赖。该公司声称：“Hugging Face 上 90% 的模型都能在 Tenstorrent 上直接运行”，暗示曾扼杀许多竞争对手的软件兼容性问题正在得到解决。
关键参与者的反应
Jim Keller 在发布会上直言不讳：“我们将在所有方面碾压所有人，包括 AI。”这并非虚张声势。Keller 是 AMD Zen、苹果 A4/A5 芯片和特斯拉自动驾驶系统的架构师，他的话很有分量。
Nvidia 尚未对 Tenstorrent 的直接挑战发表官方评论，但独立分析师 SemiAnalysis 和 Signal65 在 2026 年 2 月至 3 月发布的数据显示，GB300 NVL72 相比上一代 Hopper 实现了 50 倍性能提升和 35 倍每 token 成本降低。主要云服务商——Microsoft、CoreWeave、Oracle Cloud Infrastructure——已在数据中心部署 GB300 NVL72，用于低延迟和长上下文场景，如智能体编码。
行业分析师持谨慎态度，指出 Tenstorrent 未披露其基准测试中的批次大小——这是生产环境中关键的可扩展性指标。为单个用户提供每秒 350 token 的服务是一回事，而为 64 个并行请求保持该速度则是另一回事。尽管如此，事实依然存在：RISC-V 已闯入 AI 加速器顶级梯队，并发出了强有力的声明。
预测与结论
Tenstorrent 对 Nvidia 实施了一次经典的“侧翼包抄”。这家初创公司没有正面攻击峰值性能，而是重新定义了评估标准：重要的不是峰值 FLOPS，而是持续吞吐量、内存效率以及以太网网络结构的可扩展性——这是每位数据中心管理员都熟悉的技术。
未来一年将至关重要。Galaxy Blackhole 现已接受订购，并已由首批客户部署，包括 Cirrascale、Equinix 和日本服务商 ai&。如果从 TT-Forge 编译器到底层 SDK TT-Metalium 的开放软件生态系统在广泛模型上证明稳定，Tenstorrent 有望在推理市场占据重要份额。
RISC-V 的架构选择也使该平台对追求“主权 AI”的组织具有吸引力：开放栈允许从模型图到核心执行的每一层进行审计。在 AI 监管日益收紧的时代，这一优势难以估量。
战胜 Nvidia 不会很快到来——Nvidia 拥有强大的生态系统、新一代 50 倍的效率提升以及对 HBM 内存供应链的控制。然而，Tenstorrent 已经表明，AI 加速器的架构垄断已不再是必然。如果开放化和降低 token 成本的趋势持续下去，主要受益者将是消费者——从测试新模型的初创公司到部署生产系统的企业。AI 硬件民主化的时代似乎已经开启。
— Editorial Team
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