TensorWave, penyedia cloud AI berbasis Las Vegas yang membangun seluruh bisnisnya di sekitar chip AMD, baru saja menutup putaran Seri B senilai $350 juta. Penggalangan dana ini menilai perusahaan senilai $1,55 miliar, hampir tiga kali lipat dari valuasi implisitnya lebih dari setahun yang lalu.
AMD Ventures dan Magnetar Capital memimpin putaran ini, dengan partisipasi dari Maverick Silicon, Nexus Venture Partners, dan Western Frontier. Total pendanaan untuk perusahaan kini berada di sekitar $493 juta sejak didirikan pada 2023.
Permainan anti-Nvidia
Didirikan oleh CEO Darrick Horton, alumnus Forbes 30 Under 30, dan co-founder Jeff Tatarchuk, TensorWave secara eksklusif berkomitmen pada jajaran GPU AMD Instinct. Ini mencakup seri MI300X, MI325X, dan MI355X, chip-chip yang ditempatkan AMD sebagai pesaing langsung terhadap GPU pusat data Nvidia.
Perusahaan telah mengimplementasikan 8.192 GPU MI325X di seluruh infrastrukturannya. Dana sebesar $350 juta akan digunakan untuk memperluas kapasitas pusat data global dan meningkatkan infrastruktur berbasis AMD tersebut, dengan fokus khusus pada beban kerja AI yang membutuhkan memori besar. Chip AMD MI300X membawa memori HBM3 sebesar 192GB, spesifikasi yang menarik perhatian tim AI yang hemat biaya.
Trajektori pendanaan yang cepat
Kenaikan TensorWave sangat cepat, bahkan menurut standar startup AI sekalipun. Perusahaan ini mengumpulkan dana seed sebesar $43 juta pada Oktober 2024, lalu melanjutkan dengan putaran Series A sebesar $100 juta pada Mei 2025. Sekarang, hampir hanya satu tahun setelah Series A tersebut, perusahaan telah mengamankan tambahan $350 juta.
Pada Februari 2026, TensorWave membentuk kemitraan dengan Credo, perusahaan teknologi jaringan, untuk meningkatkan keandalan jaringan bagi kluster GPU berskala besar.
Investasi langsung AMD melalui lembaga venturanya juga patut diperhatikan. Ini menandakan bahwa AMD memandang TensorWave bukan hanya sebagai pelanggan, tetapi sebagai saluran strategis untuk membuktikan bahwa silikon AMD dapat bersaing dalam skala besar pada beban kerja AI produksi.