140 → 120 核：“硅仙人”Jim Keller 推反向升级固件，其 AI 芯片理论算力缩水约 14%

140 → 120 核：“硅仙人”Jim Keller 推反向升级固件，其 AI 芯片理论算力缩水约 14%

就在昨天，科技媒体圈炸开锅了——Tom's Hardware 爆出消息，传奇芯片架构师 Jim Keller 创办的 AI 芯片公司 Tenstorrent，居然通过一纸固件更新（版本 v19.5.0），把他们家 Blackhole p150 AI 加速卡的 Tensix 核心数从 140 个硬生生砍到了 120 个。

这里稍微科普一下 Jim Keller 这位“硅仙人”。说真的，在我接触半导体行业的这些年里，能像他这样在不同指令集架构（x86、ARM、RISC-V）和不同领域（PC、手机、自动驾驶、AI）都留下里程碑式作品的人，一只手都数得过来。他几乎就是“点石成金”的代名词。

更让人意外的是，Tenstorrent 在发给客户的邮件和 GitHub 更新日志里直言不讳：从 2026 年 1 月开始，所有 p150 系列加速卡出厂时就只标配 120 个核心了。这相当于提前两年给用户打了“预防针”。相关邮件截图如下，大家可以感受一下这直白的官方口吻：

官方给出的解释是“为了向底层 Metal 及其他系统软件提供统一的接口”。这话听起来挺技术、挺合理，但说实话，在我经手过的硬件更新案例中，很少见到这种直接通过固件屏蔽物理核心的操作。更耐人寻味的是，他们一边承认砍掉了 20 个核心（约 14%），一边却坚称在“常规工作负载”下，实际性能损失只有“微不足道的 1% 到 2%”。这中间的落差，不免让人心里打鼓。

Tom's Hardware 的编辑们显然也没放过这个细节。他们对比了官网新旧产品页面的数据，发现 Blackhole p150 的理论算力峰值已经从 774 TFLOPS 骤降至 664 TFLOPS。这可不是个小数字——对于那些追求极致算力的开发者来说，14% 的理论算力蒸发绝对不是“非实质性”的。尤其是在多卡互联的集群环境下，这种损失会被成倍放大，就像是你本来规划好的一条高速公路，突然被收窄了两个车道。

这就让现有用户陷入了一个典型的“升级悖论”：如果你拒绝升级固件，那就意味着你将与未来的新功能和新支持无缘；但如果你升级了，就不得不接受硬件规格的永久性缩水。更麻烦的是，核心网格布局（Grid Layout）的改变，很可能导致现有的应用程序需要重新适配——这背后增加的可都是实打实的开发和维护成本。下图展示了这一变更可能带来的影响：

不过话说回来，Blackhole p150 的定价依然很有竞争力——1399 美元，配备 32GB 显存，这个价格只有英伟达 RTX 5090 的三分之一左右，却能提供极高的理论算力。

所以在我看来，对于预算有限、又希望在本地运行 AI 模型的小型实验室、企业乃至个人开发者来说，这种基于 RISC-V 架构、将 CPU 与张量核心融合的创新设计，依然是一个极具诱惑力的“高性价比”选择。只是这次“反向升级”事件，无疑给这份性价比加上了一个需要仔细权衡的注脚。

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