QUOTE
NVIDIA's not looking for another one-million-dollar customer. But I sure am.
—— 吉姆·凯勒，计算机历史博物馆口述史，2024
10 月 19 日，AI 芯片公司 Tenstorrent 宣布完成 15 亿美元 E 轮融资，投后估值 62 亿美元。2024 年底上一轮融完，它的估值是 26 亿美元，这次翻了一倍多。
融资前还有一段插曲。TechCrunch 转述彭博社的报道说，大约五个月前，英特尔和高通都对收购这家公司表示过兴趣，出价估值最高到 50 亿美元。公司没卖，选择继续融资。CEO 吉姆·凯勒（Jim Keller）说，转折点是自家的 Galaxy 服务器证明了能跑 DeepSeek 的模型。
凯勒的名气比这家公司大。苹果 A4、A5，AMD 的 K8 和 Zen，特斯拉的自动驾驶芯片，都有他的份，国内不少人叫他「硅仙人」。可翻完他 2024 年在美国计算机历史博物馆录的口述史，我觉得最该学的不是这串履历，而是他每到一个新地方都会用的那套笨办法：先把不懂的东西啃透，再给自己和团队定一个不许讨价还价的目标。这套办法不靠天分，谁都能用。
本文看点
01
这轮融资押的是什么
02
从修仪器到「硅仙人」
03
四个能照搬的做法
01
HOOK
这轮融资，他押的是什么
15 亿美元
E 轮融资
62 亿美元
投后估值
约 1000 人
员工，2024 年约 500
Tenstorrent 做 AI 芯片和服务器，芯片基于开源的 RISC-V 架构。它卖的东西从一张加速卡、一台工作站，到整柜服务器，再到授权给三星、LG 等公司拿去做自家芯片的 IP。凯勒在公告里的说法只有一句：「我们只做一套架构，按各种尺寸卖。」
这句话背后的生意思路，他两年前在口述史里讲得更直白。很多 AI 芯片创业公司一上来就想卖给亚马逊云这样的大客户，可那种客户要求第一天就什么都能跑。在他看来，买 AI 算力的人成千上万：有装进设备里的，有放进小机房的，有研究所，还有想把 AI 放进自家芯片的公司。
你可以去敲行业老大那座大教堂的门，也可以去找那些在做新东西的新客户，大公司顾不上小客户。英伟达不会去找又一个 100 万美元的客户，但我会。10 个 100 万美元的客户，就是 1000 万美元的销售额，这是实打实的。
—— 凯勒，计算机历史博物馆口述史，2024 年 7 月
他还提到一个细节：公司把软件栈开源，结果这成了很好的招人工具，不少人入职前就已经审过他们的代码。小公司没有大公司的名气，就把能公开的东西公开，让别人先看见、先检验。
先找大公司看不上的小客户，用开放换别人的信任。这是挑战者的打法，也和他个人一路走来的习惯一致。
02
BIO
从修测试仪器开始的四十多年
— 凯勒 2024 年 11 月在首尔与 LG 电子 CEO 会面。摄影：LG전자（LG 电子），CC BY 2.0，经 Wikimedia Commons
凯勒生于新泽西，家里六个孩子他排第二，父亲是通用电气航天部门的机械工程师。1976 年他进宾夕法尼亚州立大学读电气工程，还双修过哲学。后来哲学系主任专门找他谈话：别的学生期中考试写五页，他只写了半页，还涂改得看不清。结论是，课你随便上，哲学学位是拿不到了。1980 年，他拿到电气工程学士学位。
第一份工作在佛罗里达的哈里斯公司（Harris），选那里一半是因为能住海边冲浪。报到时才发现，招他进来的上司已经被开除，没人知道该让他干什么，只给了一个工牌和一张桌子。几天后有人路过说，这里有一堆测试仪器要修。他就修了一年半：坏掉的仪器、不工作的微处理器板、给电力公司做的远程控制器。他说，正是这份修东西的工作，让他拿到了下一份工作。
1982 年，他在《EE Times》背面看到一则招聘：数字设备公司（DEC）要招高频时钟设计师。他对计算机架构几乎一无所知。面试前一天，朋友塞给他两本 DEC 机器的手册，他在飞机上读完，进去见到每个面试官都拿着手册问：「你们为什么这么设计？这个是干什么用的？」对方很快看出他其实不太懂时钟设计，还是录用了他。
在 DEC 的大约 15 年是他打底子的阶段。他在 VAX 8800 项目做逻辑和电路板设计，机器上电后，他和同事 Pete Bannon 几乎在实验室住了一年，把整台机器调通；负责一块 IO 板的人辞职了，他把全套原理图过了一遍，接了下来。后来他参与设计了 Alpha 系列的 21164 和 21264 处理器。
1998 年起，他的履历开始频繁换地方。在 AMD 主导 K8 架构，是 x86-64 指令集规范的主要作者之一；1999 年去网络芯片创业公司 SiByte，第二年公司被博通收购；2004 年去 P.A. Semi。2008 年初他到苹果，不久苹果收购 P.A. Semi，老团队重新聚齐，做出 A4 和 A5，用在 iPhone 4、4S 和前两代 iPad 上。2012 年回 AMD 做 Zen，2016 年去特斯拉负责自动驾驶硬件，2018 年到英特尔任高级副总裁，2020 年底加入 Tenstorrent 当 CTO，2023 年 1 月接任 CEO。在这之前，他是这家公司的天使投资人。
— 凯勒的几个节点：每换一个地方，都从弄懂底层开始
跳槽这么多次，他说去苹果「部分是为了学东西」。待了一年左右，他还在想：「我还是没真搞明白他们是怎么把事做成的。」苹果那种「我想要这个，所有人想办法做到」的文化，和他从 DEC 带出来的工程师文化完全不同。他在那里学到一件事，后来反复用到：新团队常常能做到老团队做不到的事。苹果芯片团队的人来自英伟达、英特尔、AMD 和各种小公司，与其在大家用了五年的老流程上修修补补，不如把各家流程里最好的部分拼起来。他管这叫「杂交优势」。
03
LEARN
四个可以照搬的做法
第一，进门前把手册读完，进门后问「为什么」。飞机上读两本手册去面试，是他学东西的缩影。后来回 AMD，要从带小团队变成带大团队，他问几个同事读过多少本管理书，平均数大概是零，他读了 20 本。他的说法是，排名靠前的管理书很多是有 40 年经验的人掏心窝写的，读完去试，常常就管用，哪怕你一时说不清为什么。有人问他该读哪本，他答：「全部。」
第二，做一点本职以外、能让本职变快的东西。在 DEC 时，他嫌分析工具太难用，就在晚上自己写逻辑模拟器和时序验证工具，用他的话说，「因为这不是我的工作」。他给计算机科学家 Butler Lampson 讲自己的模拟器，对方说「这太疯狂了，应该这么做」，起身在白板上写下做法。他回去照着写完，打电话告诉对方快了多少，对方回了一句：「听起来差不多，干得好。」今天做小工具容易多了，AI 能帮你写脚本和模板。难的是像他那样，真把别人的建议做出来，再回去汇报结果。
第三，给目标划一个框，不和困难讨价还价。2012 年他回 AMD 时，公司服务器芯片的市场份额从高峰时约 35% 跌回 4% 上下。团队说比不过英特尔，是因为制造工艺落后。他的回答是：我们每个时钟周期执行的指令数（IPC）只有英特尔的一半，IPC 追上了，工艺我去想办法；IPC 不行，就别拿工艺当理由。
— Zen 的「边界框」：差距是要解决的问题，不是重新谈判的条件
他给 Zen 定的框是 10 平方毫米、5 瓦、3.5GHz。团队一次次回来谈条件，说面积能做到，频率只能到 3GHz，他回：「不行。」他的原则是把差距当成要解决的问题，而不是可以重新谈的条件。他还打电话问当时的 CEO，能不能把现有的项目全部砍掉，对方让他放手去做。Zen 从头做了四年，后来成了 AMD 重新和英特尔正面竞争的关键。
第四，跟不同的人学，然后按自己的方式做。他在口述史里说：「和很多不同的人共事、学你能学的，这很好。但之后你得按自己的方式去做，自己去摸索。」他欣赏一位前上司对下属的用心，佩服另一位总能一眼看出谁在编数字，给自己的定位则是「帮人做成事、补空缺的人」。在特斯拉，他承诺 18 个月做出自动驾驶芯片，最后用了 14 个月流片、4 个月在晶圆厂、2 个月调软件，装上车跑了起来。AI 引擎的核心想法来自他拉来的老搭档 Pete Bannon，他负责把计划、团队和供应链拼到一起，光 IP 合同、供货协议之类就签了 35 份。
四件事其实是一件：到新地方先当学生，弄懂之后，再当那个定标准、补空缺的人。
04
EDGE
客观看：他也走得不顺
凯勒形容自己是个「有点扎手的人」。2015 年第二次离开 AMD 时，Zen 已基本完成，他说当时有些管理上的难处：「我其实不想走，但不是什么都顺你的意。」那位让他放手干的 CEO 也没等到 Zen 上市。对方问要多久，凯勒说四年，对方说「我没那么多时间」，后来董事会也没给他这个时间。
在英特尔的两年同样不顺。他带过约一万人的团队，推动换掉老旧的设计工具和流程，自己形容是「打了很多架」。2020 年 6 月他离职，官方说法是个人原因；路透社后来的报道说，导火索是公司要不要把更多生产外包的分歧。他在口述史里的说法是，他觉得公司和工程团队需要一次比 CEO 设想的大得多的重置，两人想法差得太远。他从中学到的是：你得和 CEO 对齐。
Tenstorrent 也还在挑战者的位置上。公司由他在 AMD 时期的同事 Ljubisa Bajic 在多伦多创办，凯勒接任 CEO 后，Bajic 离开另创了公司。15 亿美元要变成量产和客户，Galaxy 服务器还得一批批交出去。同一个月，另一家 AI 芯片创业公司 Etched 被报道在谈 400 亿美元以上的估值，这条赛道里钱多，对手也多。
所以，他的学习方法可以照搬，他的成绩单不能。那些芯片都是几百上千人一起做出来的，他在口述史里也把不少关键想法记在了搭档名下。
05
HOW
这周就能做的事
你多半不会去设计一颗芯片，但他的做法拆开来，每一步都不难：
进新项目前，先读三份原始资料。产品文档、竞品说明、行业报告都算。读完带着问题去开会，每个问题都从「为什么这么设计」开始。
列一张书单，先读口碑最好的 3 本。按你现在最头疼的事去找，比如带团队、定价、销售。每读完一本，挑一个做法试一周。
给自己做一个小工具。把每周重复最多的一件事，用 AI 写个脚本或模板解决。做完拿给一个懂行的人看，照他的建议改一版，再告诉他结果。
给下一个目标划框。写清三个数字，比如交付时间、成本、质量标准。遇到困难先找办法，别先改框。
找 10 个大公司顾不上的小客户。列出 10 个可能为你的手艺付钱的小团队或个人，挨个问一句：你现在最费时间的是哪件事？
∞
THE END
最后说两句
从修测试仪器、在飞机上读手册，到今天带着约 1000 人的公司拿到 15 亿美元，凯勒这条路并不神秘：到一个新地方，先用笨功夫把底层弄懂，再定一个不退让的目标，然后找最合适的人一起把它做出来。
他也会和老板想不到一块去，也有没做成的事，Tenstorrent 能不能在英伟达旁边站稳，现在还没有答案。但「先学透、再划框、找小客户」这三件事，用不着你是「硅仙人」。
□ 选一个正在做的项目，读完 3 份原始资料
□ 列出 3 本和眼前难题相关的书，这个月读完 1 本
□ 用 AI 给自己做 1 个省时间的小工具，并请 1 个人提意见
□ 给下一个目标写下 3 个数字的边界框
□ 列出 10 个大公司顾不上的潜在小客户，先联系其中 3 个
凯勒的这几个做法里，你最想先试哪一个？评论区说说你打算从哪一步开始。
出处：Tenstorrent 官网公告（10 月 19 日）；TechCrunch、路透社、The Globe and Mail 10 月 19 日报道；美国计算机历史博物馆《Oral History of Jim Keller》（2024 年 7 月）；Wikipedia「Jim Keller (engineer)」条目。
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会用 AI 工具，却不知道该卖给谁，是很多人的卡点。凯勒的答案是先去找大公司顾不上的小客户。「AI商业实战」新人邀请礼遇 ¥25，进来先领「交付定义卡」「一周试跑清单」两张短卡，把你的手艺写成别人能直接买的交付物，每天还有风向和可复现教程。
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END
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