Tether加入了Tenstorrent的15亿美元E轮融资，后者估值为62亿美元，这笔交易也为Tether在软件和自动化支付之外增加了一项AI硬件投资。

Tether Capital于10月20日宣布参与该轮融资。就在前一天，Tenstorrent刚刚披露已完成这轮融资。双方都没有说明Tether投资了多少、持有Tenstorrent多少股权，也没有说明这笔投资将如何计入账目。

在公告中，Tether将其位于萨尔瓦多的投资部门描述为一个动用公司利润和超额储备进行投资的业务。公司没有说明用于购买Tenstorrent股份的资金来源，也没有将这笔投资归入某个具体的资产负债表类别。

Tether加入已完成的Tenstorrent股权融资

Tenstorrent在10月19日的声明中表示，这轮融资由Trace Capital和Innovation X领投。其投资者名单中列有Tether Investments，而Tether自己的公告使用的是Tether Capital这一名称。

除Tether外，Tenstorrent列出的其他参与方还包括ARK Invest、Fidelity Management & Research Company、Morgan Stanley、Sandisk、T. Rowe Price、Eclipse和XTX Markets。该公司将这笔交易描述为股权融资，并将62亿美元作为融资后的估值。

路透10月19日报道了这轮已完成的融资，并称该公司上一轮融资是在2024年12月完成，融资额超过6.93亿美元，融资前估值为20亿美元。

由Jim Keller领导的Tenstorrent计划将这笔资金用于部署Galaxy服务器、开发AI和CPU设计，以及扩大商业运营。公告称，这些服务器支持开源权重语言模型和视频生成。

该公司销售的产品包括从单卡、工作站到机架和超算集群等设备。芯片设计者还可以授权使用其TT-Ascalon CPU技术和Tensix AI核心，三星和LG也被列为公告中提到的客户。

Ardoino支持本地可控的AI计算

在解释这笔投资时，Tether首席执行官Paolo Ardoino表示，AI应该是人们可以“自己构建、运行和控制”的东西。

这笔投资与Tether偏好开发者和企业能够独立运行的AI系统相呼应。Tether表示，对专有硬件和云服务商的依赖，会限制用户对系统运行位置的选择。

与此同时，Tenstorrent将其软件栈描述为开源，并表示客户可以在本地运行模型，或将其部署在自有设施中。其融资公告并未就这些部署与竞争服务的成本作出独立比较。

Keller在融资公告中这样描述公司的产品思路：

“我们打造了一种架构，并以各种规模出售。”

Keller此前曾领导特斯拉的自动驾驶芯片工作，并在苹果和AMD担任过芯片设计相关职位。Tenstorrent总部位于加利福尼亚州圣克拉拉。

Tether披露的储备数据早于这笔投资

crypto.news此前报道称，Tether披露其第二季度运营利润为15亿美元，美国国债投资和回购业务支撑了其收益。

在7月31日发布的公告中，这家发行方称，截至6月30日，其资产为1877.5亿美元，负债为1836.4亿美元。其披露的超额储备缓冲为41.1亿美元，并表示大部分储备仍配置在美国政府支持工具和短期流动性工具中。

公司还披露，季度内有担保借贷敞口减少了23.8亿美元，并新增了14吨实物黄金。其披露的黄金持有量超过146吨。

8月13日，Tether宣布KPMG对其2025财务报表出具无保留审计意见。根据公司说法，经审计账目显示，截至2025年12月31日，储备超过负债68.14亿美元。

Tether表示，审计涵盖交易、所有权记录、估值、交易对手以及支持文件。年度账目覆盖的时期早于Tenstorrent融资，而6月的储备数据则对应另一个报告日期。

AI支出还包括代理支付和语音软件

在这笔芯片投资之前，Tether和HIVEN还参与了AIsa的种子轮延长融资。AIsa在10月15日的公告中称，累计融资已超过900万美元。

AIsa表示，其平台允许企业AI代理通过一个界面获取付费数据、模型、软件和其他服务。其控制功能包括权限、预算、支出上限、审批步骤和交易记录。

该公司表示，已启动覆盖金融情报、市场研究、供应链管理和商业的企业试点。两家参与方各自的投资金额均未在公告中披露。

Tether近期的软件发布还包括一款离线语音识别模型QVAC TranscribePsy，于10月14日发布。这款拥有2.54亿参数的软件可在设备端处理音频，无需将录音上传至云服务器。

在公司评测中，TranscribePsy在Multilingual LibriSpeech上的词错误率为6.58%，在Common Voice上的词错误率为21.56%。

该发布包含移动端和笔记本电脑配置，版本分别针对Apple的Neural Engine和parakeet.cpp引擎构建。Tether公布了模型权重和评测配置，并将智能眼镜和人形机器人列为预期应用场景。