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
SambaNova привлекла $1 млрд при оценке $11 млрд на волне спроса на AI-инференс
Источник: Bloomberg Tech. Коллаж: Hamidun News.
Слушать статью
Паспорт материала и цифры
ПараметрДанные
ПервоисточникBloomberg Tech ↗
Главный редактор
Ключевой факт #1Раунд — $1 млрд инвестиций
Ключевой факт #2Оценка компании после раунда — $11 млрд
Ключевой факт #3Гендиректор — Родриго Лиан

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.

Сюжет

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

ЖХ
Жемал Хамидун — CPO Alpina Digital, продакт-менеджер AlpinaGPT. Делает AI-продукты с 2019 года. Hamidun News — pet project, который вырос в production-агрегатор с 6000+ читателей.
✦ Практика · Hamidun Academy

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.

Открыть 72ч бесплатный доступ →Интенсив по Вайб-кодингу
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…