💡 Resumen (TL;DR):
- Tenstorrent presentó la TT-QuietBox 2, una workstation de escritorio para ejecutar modelos de inteligencia artificial localmente.
- El equipo cuesta $9,999 dólares, cuenta con 480 núcleos Tensix y es capaz de procesar hasta 120 mil millones de parámetros.
- La arquitectura basada en RISC-V desafía a Nvidia al ofrecer una plataforma de código abierto frente a los altos costos de la nube.
La compañía de chips Tenstorrent presentó la TT-QuietBox 2, una workstation de escritorio diseñada para competir contra el hardware de Nvidia y AMD. El equipo cuesta $9,999 dólares y es el primer sistema de inteligencia artificial basado en arquitectura RISC-V capaz de procesar inferencia en la escala de los teraflops mediante un entorno de software totalmente de código abierto.
El sistema permite a los desarrolladores correr modelos con hasta 120 mil millones de parámetros de forma local. Las unidades saldrán a la venta a nivel mundial durante el segundo trimestre de 2026.
El CEO de Tenstorrent explicó la visión detrás de esta nueva computadora:
“En Tenstorrent, estamos comprometidos con el avance del software de IA de código abierto, y nuestro objetivo era crear una plataforma de desarrollo de teraflops que sea fácil de usar para laboratorios u oficinas, ofreciendo velocidad y silencio. Es abierto de arriba a abajo, incluyendo la ingeniería mecánica”, declaró Jim Keller.
Componentes y capacidad de procesamiento
La máquina, cuyo nombre en código es Blackhole, redujo su consumo de energía en reposo y emisión de calor en un 50% en comparación con la primera generación que rondaba los $12,000 dólares. Su arquitectura incluye las siguientes características técnicas:
- Operación sobre cuatro procesadores Blackhole ASIC unificados.
- 480 núcleos Tensix que entregan un rendimiento de 2,654 TFLOPS en precisión BlockFP8.
- Almacenamiento RAM dividido en 128 GB de memoria GDDR6, SRAM integrada y 256 GB de memoria DDR5.
- Sistema operativo preconfigurado con Ubuntu 24.04 y TT-Studio.
- Compatibilidad total con PyTorch, ONNX, TensorFlow, JAX y PaddlePaddle a través del compilador abierto TT-Forge.
Según reportes de Tenstorrent, el procesamiento de inferencia ya representa más del 55% del gasto en infraestructura de IA dentro de la nube. Al utilizar componentes como GDDR6, la empresa esquiva la actual escasez de memoria de alto ancho de banda para mantener los costos bajos.
Con un historial de financiamiento que supera los $1,000 millones de dólares, respaldado por empresas como Samsung Securities, Bezos Expeditions y Hyundai, Tenstorrent busca establecer una tercera vía comercial viable frente a las tarifas de la nube y los ecosistemas cerrados.
