SambaNova привлекла $1 млрд при оценке $11 млрд на волне спроса на AI-инференс
Стартап SambaNova Systems, разработчик альтернативных Nvidia AI-чипов, привлёк $1 млрд при оценке компании в $11 млрд. Гендиректор Родриго Лиан рассказал Bloomberg Tech, что спрос на инфраструктуру для быстрого инференса растёт взрывными темпами — компании хотят не просто обучать модели, а быстро и дёшево запускать их в проде.
AI-обработка оригинала Bloomberg Tech; редакция Hamidun News
Производитель специализированных чипов для искусственного интеллекта SambaNova Systems привлёк $1 млрд инвестиций при оценке компании в $11 млрд — раунд стал подтверждением уверенности инвесторов в растущем спросе на инфраструктуру для ИИ-инференса. Об этом гендиректор компании Родриго Лиан рассказал в интервью Эду Ладлоу на Bloomberg Tech.
Что известно о раунде
SambaNova — стартап из Пало-Альто, основанный в 2017 году выходцами из Стэнфорда, включая профессора Кунле Олукотуна. Компания разрабатывает собственную архитектуру чипов Reconfigurable Dataflow Unit (RDU) — альтернативу графическим процессорам Nvidia, которые сегодня доминируют на рынке обучения и инференса нейросетей. Идея RDU в том, чтобы данные «текли» через чип по оптимальному для конкретной нейросети маршруту, а не прогонялись через универсальную архитектуру GPU — это, по заявлениям компании, снижает задержку и энергопотребление при инференсе больших моделей.
- Раунд — $1 млрд инвестиций
- Оценка компании после раунда — $11 млрд
- Гендиректор — Родриго Лиан
- Интервью прошло в эфире Bloomberg Tech с Эдом Ладлоу
Почему инференс стал главным спросом
Лиан подчеркнул, что спрос на высокоскоростной инференс — то есть на быстрый и дешёвый запуск уже обученных моделей в реальных продуктах — растёт огромными темпами. Если несколько лет назад основные капиталовложения индустрии шли в обучение больших моделей, то сейчас компании массово внедряют ИИ в свои сервисы, и им нужна инфраструктура, способная отвечать пользователям с минимальной задержкой и по приемлемой цене за токен.
Этот сдвиг спроса связан с тем, что вместо разовых запросов к чат-боту бизнес всё чаще разворачивает ИИ-агентов и копайлотов, которые обращаются к моделям многократно в рамках одной задачи — от анализа документа до автоматизации рабочего процесса. Каждое такое обращение требует ответа модели за доли секунды, и именно это делает стоимость и скорость инференса, а не только качество самой модели, решающим фактором при выборе инфраструктуры.
Кто конкурирует за рынок инференса
Это смещение фокуса — от обучения к инференсу — стало одной из главных тем 2026 года для всей чиповой индустрии. Помимо Nvidia, которая по-прежнему держит основную долю рынка ИИ-ускорителей благодаря экосистеме CUDA, на рынок специализированных чипов для инференса выходят гиперскейлеры со своими разработками — TPU у Google, Trainium и Inferentia у Amazon, а также чиповые стартапы Groq и Cerebras, конкурирующие с SambaNova за корпоративных клиентов, которым нужна альтернатива дорогим GPU-кластерам. Для таких клиентов ключевые метрики — не пиковая производительность на бумаге, а реальная стоимость одного токена ответа модели и задержка при высокой нагрузке.
Что это значит
Крупный раунд SambaNova на фоне общего бума инвестиций в AI-инфраструктуру показывает: рынок всё активнее делает ставку не только на разработчиков самих моделей, но и на компании, строящие «железо» для их дешёвого и быстрого исполнения — именно это всё больше определяет реальную экономику масштабирования ИИ в продуктах, а не только качество самих нейросетей.
- 29 окт. 2026 г.Anthropic в S-1 показала: 11 900 клиентов платят от $100 тысяч в год
- 29 окт. 2026 г.Google DeepMind нашла дефект softmax: градиент обнуляется при отрыве 16,6
- 28 окт. 2026 г.CNN 2015 года обошла GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 в диагностике рака кожи
- 28 окт. 2026 г.Google научила LLM «спать»: SLEEP закрепляет знания в весах, до 10 млн токенов
Вопросы и ответы по материалу
Что известно по теме: что известно о раунде?
SambaNova — стартап из Пало-Альто, основанный в 2017 году выходцами из Стэнфорда, включая профессора Кунле Олукотуна. Компания разрабатывает собственную архитектуру чипов Reconfigurable Dataflow Unit (RDU) — альтернативу графическим процессорам Nvidia, которые сегодня доминируют на рынке обучения и инференса нейросетей. Идея RDU в том, чтобы данные «текли» через чип по оптимальному для конкретной нейросети маршруту, а не прогонялись через универсальную архитектуру GPU — это, по заявлениям компании, снижает задержку и энергопотребление при инференсе больших моделей. Раунд —
Что известно по теме: почему инференс стал главным спросом?
Лиан подчеркнул, что спрос на высокоскоростной инференс — то есть на быстрый и дешёвый запуск уже обученных моделей в реальных продуктах — растёт огромными темпами. Если несколько лет назад основные капиталовложения индустрии шли в обучение больших моделей, то сейчас компании массово внедряют ИИ в свои сервисы, и им нужна инфраструктура, способная отвечать пользователям с минимальной задержкой и по приемлемой цене за токен. Этот сдвиг спроса связан с тем, что вместо разовых запросов к чат-боту бизнес всё чаще разворачивает ИИ-агентов и копайлотов, которые обращаются к модел
Что известно по теме: кто конкурирует за рынок инференса?
Это смещение фокуса — от обучения к инференсу — стало одной из главных тем 2026 года для всей чиповой индустрии. Помимо Nvidia, которая по-прежнему держит основную долю рынка ИИ-ускорителей благодаря экосистеме CUDA, на рынок специализированных чипов для инференса выходят гиперскейлеры со своими разработками — TPU у Google, Trainium и Inferentia у Amazon, а также чиповые стартапы Groq и Cerebras, конкурирующие с SambaNova за корпоративных клиентов, которым нужна альтернатива дорогим GPU-кластерам. Для таких клиентов ключевые метрики — не пиковая производительность на бумаге
Соберите рабочего ИИ-агента или сервис своими руками без ручного кода
В Академии Жемала Хамидуна (academy.hamidun.com) открыт бесплатный 72-часовой тест-драйв: интерактивные скетч-уроки по Claude Code и Cursor, живой Tech Radar и готовые шаблоны агентов.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.