在 AI 算力的世界里，有一条不成文的规则：你要么用 Nvidia，要么还没开始。全球数据中心 AI 芯片市场中，Nvidia 占据 80% 至 95% 的份额——这不是市场份额，这是事实上的基础设施垄断。而在拉斯维加斯，一个 28 岁的连续创业者 Darrick Horton 做出了一个在多数人看来近乎疯狂的决定：他创办的云计算公司 TensorWave，一块 Nvidia GPU 都不用，全部押注 AMD。

更疯狂的是，资本市场正在为这个决定买单。

融资概要

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公司名称 TensorWave
总部 美国拉斯维加斯
融资轮次 B 轮（Series B）
融资金额 3.5 亿美元（$350M）
投后估值 15.5 亿美元（$1.55B），晋升独角兽
领投方 AMD、Magnetar Capital（对冲基金）
上一轮 2025 年 5 月，A 轮 1 亿美元，估值约 4 亿美元
官网 https://tensorwave.com

一年膨胀 4 倍：最快的独角兽之一是怎么长出来的

TensorWave 的增长曲线几乎是一条垂直线。2023 年底成立，2025 年 5 月完成 1 亿美元 A 轮，估值约 4 亿美元。仅仅一年后，B 轮融资 3.5 亿美元，估值飙升至 15.5 亿美元——估值涨了近 4 倍。两轮融资的领投方完全一致：芯片巨头 AMD 和管理着数百亿美元资产的对冲基金 Magnetar Capital。

资金用途非常具体：扩建数据中心、采购发电机、冷却系统和变压器等重资产设备。这不是一家烧钱做软件原型的初创公司，这是一家在物理世界中跑马圈地的基础设施建设商。

Horton 在采访中说了一句令人印象深刻的话：”我们能签多少数据中心，就能立刻卖出去。“——在算力供不应求的 2026 年，这不是销售话术，这是市场现实。

“我不喜欢从垄断企业买东西”

理解 TensorWave，要先理解 Horton 对 Nvidia 垄断地位的判断。他的态度直截了当：”我不喜欢从垄断企业买东西。你没有太多议价能力。”但他也承认，Nvidia 的垄断地位并非靠反竞争行为建立——它是 2023 年 AI 爆发期”默认的垄断”，是先发优势和 CUDA 软件生态共同构筑的护城河。

Horton 的逻辑很朴素：当一个供应商占据 80%+ 的市场，它的定价权就会压缩下游利润。对 TensorWave 而言，选择 AMD 不仅是技术信仰，更是商业策略。AMD Instinct GPU 的采购成本更低，供应链竞争压力更小（Nvidia 的产能长期被微软、Meta 等超大规模客户锁定），而在推理场景下，半导体分析机构 SemiAnalysis 已将 AMD Instinct 系列评为最佳推理处理器之一。

TensorWave 的核心产品逻辑可以用一句话概括：从开发商手中租赁数据中心外壳，用 AMD 芯片和自研软件栈将其改造为高密度 AI 计算集群，再以云服务形式出售算力。

具体来看：

  • 硬件层：全面部署 AMD Instinct 系列加速器（MI300X、MI325X、MI355X），搭建全球最大规模的液冷 AMD GPU 训练集群（8,192 块 MI325X）
  • 软件层：深度参与 AMD ROCm 开源软件平台的改进和优化。Horton 表示，ROCm 已”基本上是即插即用”——这在两年前还是 AMD 生态最大的痛点
  • 基础设施层：当前运营 3 个数据中心（宾夕法尼亚、亚利桑那、佛罗里达），等效容量约 10 兆瓦；已签署 500MW 总容量租约（大部分在建中），明年目标提升至 2GW

TensorWave 还利用 AMD 硬件的独特特性——如物理 GPU 分区技术（允许多个模型在同一芯片上运行）和 HBM3e 高带宽内存——宣称可提供比传统 Nvidia 栈低 70% 的推理成本。

4000 亿美元资本支出大潮中的”逆行者”

TensorWave 所处的市场，用”狂热”来形容并不过分。

根据国际能源署（IEA）数据，2025 年全球超大规模云服务商的资本支出已超过 4000 亿美元，2026 年预计再增 75%。Brookings Institution 估算，到 2030 年全球可能投入 3 万亿至 7 万亿美元建设数据中心基础设施。Grand View Research 将 2025 年全球 AI 数据中心市场规模定为 1472.8 亿美元。

但这场基建热潮的主旋律是 Nvidia——微软、谷歌、亚马逊的巨额资本支出，绝大部分流向了 Nvidia Blackwell 和后续 Rubin 系列的采购。Nvidia 2026 财年数据中心收入达到约 1937 亿美元，是 AMD 数据中心业务的 11 倍以上。

TensorWave 的赌注是：这种集中度不可持续。

当 75% 正在建设的全球数据中心容量都位于美国（Brookings, 2025），当电网互联等待时间长达 4 年（Cushman & Wakefield），当 HBM 内存和 CoWoS 封装产能被 Nvidia 大量锁定时，”非 Nvidia 替代方案”不再是理想主义口号，而是供应链现实需求。

“新云”赛道里的 AMD 独苗

TensorWave 身处的赛道被业界称为”Neocloud”（新云），即专注于提供 GPU 即服务（GPUaaS）的新一代云平台。与 AWS、Azure、GCP 等超大规模云服务商相比，Neocloud 更专注、更灵活，通常能提供更好的性价比。

这条赛道的竞争者众多，但 TensorWave 是其中最独特的一个：

公司 硬件策略 差异化 融资/估值
TensorWave 纯 AMD（Instinct 系列） 唯一的全 AMD 生态 Neocloud B 轮 3.5 亿美元，估值 15.5 亿美元
CoreWeave 纯 Nvidia（H100/H200/Blackwell） 规模最大，被视为行业标杆 已上市，曾获数十亿美元融资
Lambda Labs 以 Nvidia 为主 面向研究者，一键部署 GPU 集群 多轮融资，估值约 15 亿美元
Crusoe Energy Nvidia 为主 用闲置/可再生能源驱动”AI 工厂” 已获数亿美元融资
Nebius Nvidia 为主 欧洲数据主权，成本优化 从 Yandex 分拆，独立运营
Cerebras 自研晶圆级芯片（WSE） 全定制硬件架构，非 GPU 路线 已上市

CoreWeave 是 TensorWave 最直接的参照物——两者都不做芯片、只做云，但在硬件选择上走向了完全相反的方向。CoreWeave 的崛起证明了”专注 GPU 云”模式的可行性；TensorWave 要证明的是，”专注 AMD GPU 云”同样行得通。

芯片公司 + 对冲基金：一种非典型的领投组合

连续两轮领投 TensorWave 的组合——AMD + Magnetar Capital——并不是典型的风投阵容，但其背后的逻辑清晰到几乎不需要解释。

AMD 的动机：在数据中心 GPU 市场只有不到 20% 份额的 AMD，需要一个”标杆客户”来证明自己的芯片在大规模生产环境中能跑、好用、便宜。TensorWave 就是 AMD 在 Neocloud 赛道的”旗舰店”——它运营着全球最大的 AMD GPU 液冷集群，为 ROCm 软件生态贡献实战反馈，甚至主办了”Beyond Summit”（前身为”Beyond CUDA”）行业会议，专门讨论如何在 Nvidia 生态之外构建生产级 AI 基础设施。对 AMD 而言，投资 TensorWave 的回报不仅是财务收益，更是市场教育和生态建设。

Magnetar Capital 的动机：这家管理规模达数百亿美元的对冲基金，在 AI 基础设施领域有系统性的布局。Magnetar 曾是 CoreWeave 的早期投资者，对 GPU 云模式有深刻理解。2024 年，Magnetar 还关闭了一只 2.35 亿美元的生成式 AI 风险基金。其总裁 Ross Laser 的表述很精准：”建设 AI 基础设施的竞赛创造了对能快速交付且不牺牲可靠性的供应商的紧迫需求。”Magnetar 的历史专长在能源、房地产和结构化信贷——这些恰好是数据中心基础设施投资的核心能力圈。

两个领投方一个提供芯片和技术背书，一个提供资本和基础设施融资经验。这不是”投资”，更像是一场联合作战。

核聚变工程师、加密矿工与 Forbes 30 Under 30

Darrick Horton 的履历足以让任何投资人产生好奇心。

在创办 TensorWave 之前，这位拥有安德鲁斯大学机械工程和物理学双学位的年轻人，曾在洛克希德·马丁的传奇部门”臭鼬工厂”（Skunk Works）参与核聚变项目，也曾在 NASA 资助的 LIGO 引力波探测项目中工作。他还担任过”无国界工程师”（Engineers Without Borders）主席。

但最值得注意的经历可能是：他曾联合创立加密货币挖矿公司 VaultMiner。加密挖矿和 AI 推理在商业模式上惊人相似——都是大规模部署算力硬件、消耗电力、以计算能力换取收入。从 GPU 挖矿到 GPU 云服务，Horton 做的事情本质上没有变，只是客户从区块链变成了大语言模型。

2026 年，Horton 入选《福布斯》”30 Under 30″AI 榜单。28 岁，管理一家估值 15.5 亿美元的独角兽，拒绝全世界最强大的芯片供应商——这个人物故事本身就是 AI 时代创业精神的缩影。

3.5 亿美元够不够撑到终局？

TensorWave 的故事令人兴奋，但风险同样显而易见。

第一，AMD 软件生态的成熟度仍是悬念。 Horton 说 ROCm “基本上是即插即用”，但”基本上”三个字留下了巨大的模糊空间。在企业客户的大规模生产环境中，”基本能用”和”完全可靠”之间的差距可以决定一家公司的生死。Nvidia 的 CUDA 生态经过十余年打磨，拥有数百万开发者和几乎所有主流 AI 框架的原生支持。ROCm 正在追赶，但差距仍然客观存在。

第二，重资产模式意味着持续的资金饥渴。 TensorWave 的业务是租赁数据中心外壳、采购硬件、安装冷却系统——这些都是资本密集型活动。3.5 亿美元听起来很多，但当你的目标是从 500MW 扩展到 2GW（4 倍增长），这笔钱可能只是起步资金。作为参照，CoreWeave 在 IPO 前融资总额超过百亿美元。TensorWave 在未来 12-18 个月内几乎必然需要新一轮大规模融资或债务融资。

第三，单一供应商依赖是一把双刃剑。 TensorWave 批评 Nvidia 的垄断，自己却 100% 依赖 AMD。如果 AMD 的下一代芯片出现延期、良率问题或性能不及预期，TensorWave 将没有任何后备方案。将全部赌注压在一个供应商上——无论这个供应商是谁——都违背了供应链风险管理的基本原则。

第四，电力是真正的瓶颈。 从 10MW 到 500MW 再到 2GW，每一步跳跃都意味着与电网运营商、地方政府和能源供应商的复杂谈判。在美国，电网互联等待时间长达 4 年，电力供应正成为数据中心扩张的最大制约因素。TensorWave 需要采购发电机、变压器等设备，这意味着它可能不得不走”自备电源”（BYOP）路线——这本身就是一个全新的、资本密集的挑战。

第五，推理市场的竞争远比训练市场激烈。 TensorWave 定位于 AI 推理计算，这个市场的进入门槛低于大模型训练，竞争者更多，价格压力更大。当 Groq 用 LPU 打低延迟推理、Cerebras 用晶圆级芯片打大规模推理、各大云厂商用自研芯片（如 Google TPU、AWS Inferentia）打成本效率时，TensorWave 的 AMD 路线需要在性价比上持续保持显著优势。

一个关于”第二名”的价值的故事

TensorWave 的本质赌注不是 AMD 会打败 Nvidia——这在短期内几乎不可能发生。它的赌注是：在一个万亿美元级别的市场中，”第二名”的生存空间足够养活一家甚至多家大公司。

分析师指出，AMD 不需要在市场份额上追平 Nvidia 就能实现可观的增长——在一个总规模超过 1500 亿美元且以两位数速度增长的市场中，即使只拿到几个百分点的增量，转化为收入也是以十亿美元为单位。TensorWave 的逻辑同理：它不需要说服全世界放弃 Nvidia，只需要说服那些被 Nvidia 产能排挤、被 Nvidia 定价压榨、或者单纯想要供应链多元化的客户。

一个 28 岁的 CEO，拒绝使用全世界最强的芯片，在 AI 基础设施最狂热的年代开始建数据中心。这是疯狂，还是远见？答案可能取决于一个简单的问题：你是否相信，一个价值万亿美元的市场只容得下一个赢家。

分类与标签

分类 AI基础设施 / 云计算
标签 TensorWave, AMD, GPU云, Neocloud, AI推理, 数据中心, 反Nvidia, B轮融资, 独角兽, Magnetar Capital, ROCm, 算力基础设施
适合读者 AI行业从业者、云计算与半导体领域投资人、关注AI基础设施赛道的创业者、科技财经读者

官网

🔗 https://tensorwave.com

信息来源

1. Wall Street Journal – TensorWave 融资报道 2. Forbes – Darrick Horton 30 Under 30 3. Grand View Research – AI Data Center Market 4. IEA – 全球数据中心能源与投资报告 5. Brookings Institution – 数据中心基础设施分析 6. Magnetar Capital 官网 7. TensorWave 官网