Выпуск процессора Tachyum Prodigy снова отложен — теперь с 256 ядрами и заказом на $500 млн

Компания Tachyum объявила о новых изменениях в разработке своего универсального процессора Prodigy для ИИ и высокопроизводительных вычислений. Чип снова задерживается, но теперь получит 256 ядер на каждом чиплете вместо ранее планировавшихся 192.

Также компания закрыла раунд финансирования Series C, получив 220 млн долларов (~17,6 млрд рублей) от европейского инвестора, и подписала с ним же предзаказ на процессоры Prodigy на сумму 500 млн долларов (~40 млрд рублей). При этом финальные спецификации чипа до сих пор не утверждены, а его выпуск в серийное производство откладывается на годы.

Новая архитектура и задержки

Главное нововведение — переход на многокристальную архитектуру. Каждый вычислительный чиплет в системе-в-корпусе будет содержать 256 универсальных ядер. Tachyum обещает, что Prodigy обеспечит «в 3 раза больше производительности, чем самые мощные x86-процессоры, и в 6 раз — чем лучшие GPGPU для HPC». Однако эти заявления пока нельзя проверить: компания не завершила проектирование и не отправила чип на производство.

«С привлеченным капиталом мы сможем завершить разработку Prodigy с учетом последних инноваций и требований рынка», — заявил основатель и CEO Tachyum Радослав Данилак.

Процессор выйдет не раньше 2027 года

После получения финансирования (ожидается в течение месяца) Tachyum планирует завершить RTL- и физическое проектирование, провести валидацию и отправить чип на производство по 5 нм техпроцессу TSMC. Первые образцы появятся не раньше февраля-марта 2026 года, а их тестирование займет еще 6-7 месяцев.

Если образцы будут соответствовать спецификациям, массовое производство может начаться в начале 2027 года, а коммерческие поставки — в середине 2027 года. Это сделает Prodigy одним из самых долгоразрабатываемых процессоров: его создание заняло около 10 лет с первоначально планировавшегося запуска в 2020 году.

«Мы видим, как разворачивается битва за лидерство в ИИ, и рады представить революционный чип, который позволит запускать модели с параметрами на порядки превышающими синапсы человеческого мозга», — добавил Данилак.