В июле 2024 года Intel оценивала SambaNova в $1,6 млрд и вела переговоры о покупке. Через два года та же компания закрыла первый раунд серии F на $1 млрд при оценке в $11 млрд. Разница в семь раз — и это не ошибка округления.
Процессор SN50 RDU утверждает пятикратное превосходство над NVIDIA B200 в скорости инференса при трёхкратном снижении совокупной стоимости владения
JPMorganChase стал первым крупным банком, разворачивающим RDU-инфраструктуру для локального AI-инференса
Раунд возглавил General Atlantic. Среди участников — BlackRock, Intel Capital, Qatar Investment Authority, T. Rowe Price и Capital Group. Вторая часть раунда закроется в ближайшие недели, подтвердил CEO Родриго Лянг в интервью TechCrunch. Средства пойдут на расширение производства, глобальные развёртывания и R&D.
История SambaNova — это кейс о том, как рынок AI-инфраструктуры переоценил приоритеты. Шесть месяцев назад компанию хотели купить за $1,6 млрд. Intel тогда не договорилась о сделке. Сейчас SambaNova стоит $11 млрд — не потому что стартап что-то изменил в бизнесе. Рынок понял: инференс — основной рабочий процесс, а не приложение к обучению.
Архитектура RDU: почему Dataflow, а не GPU
Главное отличие SN50 от GPU — не в количестве транзисторов. SN50 — это Reconfigurable Dataflow Unit (RDU), где потоки данных «зашиты» в архитектуру чипа, а не проходят через общую шину памяти. GPU тратят до 60% энергии на пересылку данных между памятью и вычислительными блоками. RDU эту пересылку минимизирует: вычислительный граф модели отображается прямо на кремний.
Результат — не просто цифры в пресс-релизе. В тестах на Llama 3.3 70B SN50 показывает от 3 до 25 крат преимущества по пропускной способности в зависимости от конфигурации (данные SemiAnalysis InferenceX). Пять — среднее по трём моделям: Llama 70B, GPT-OSS 120B и DeepSeek 671B.
Раунд: $1 млрд серии F
$11 млрд пост-денежная оценка. Раунд возглавил General Atlantic. JPMorganChase — первый банковский клиент инфраструктуры SN40/SN50 · SambaNova, июль 2026
Трёхуровневая память SN50 — ключевая инновация. 432 МБ SRAM на чипе (сотни ТБ/с), 64 ГБ HBM2E (1,8 ТБ/с) и до 2 ТБ DDR5. Это позволяет переключать модели за миллисекунды и кэшировать входящие токены без обращений к внешней памяти. Для агентного AI — где каждый шаг цепочки требует нового вызова модели — это радикальное снижение времени до первого токена (TTFT).
Стойка SambaRack объединяет 16 чипов SN50. Кластеры — до 256 ускорителей с пропускной способностью «несколько ТБ/с» межсоединения. Компания утверждает, что системы могут работать на воздушном охлаждении при среднем потреблении около 20 кВт.
От переговоров с Intel до оценки $11 млрд
AI — это больше не соревнование за самую большую модель. Реальная гонка — за то, кто сможет осветить целые дата-центры AI-агентами, которые отвечают мгновенно, никогда не зависают и делают это по цене, превращающей AI из эксперимента в самый прибыльный движок облака.— Родриго Лянг, CEO и сооснователь SambaNova
История с Intel показательна. В декабре 2025 года Bloomberg сообщил, что Intel ведёт переговоры о покупке SambaNova за $1,6 млрд с учётом долга. Сделка сорвалась. В январе 2026-го SambaNova привлекла $350 млн серии E при участии того же Intel Capital. К июлю — $1 млрд серии F при оценке, в 7 раз превышающей сумму, которую Intel была готова заплатить за всю компанию.
Intel остаётся стратегическим партнёром. Совместная коллаборация предусматривает поставку «облачного масштаба» AI-инференса с использованием Xeon 6 и RDU. Но контроль над компанией Intel потеряла — и цена входа выросла на порядок.
Первый банк на чипах RDU
Региональный банк разворачивает SN40 и SN50 для локального AI-инференса. «AI-инфраструктура в банке должна соответствовать очень высоким требованиям по производительности, контролю и надёжности», — заявил Даррин Алвес, CIO инфраструктурных платформ JPMorganChase. Решение банка — сигнал для всего сектора финансовых услуг: облака перестают быть единственным вариантом для конфиденциальных AI-нагрузок.
Рынок чипов для инференса: новый мейнстрим
Серия F SambaNova — не изолированное событие. Groq привлёк $650 млн в июне 2026 года после лицензионной сделки с NVIDIA на ~$20 млрд. Cerebras вышел на IPO в мае 2026 года с оценкой $5,55 млрд. Baseten закрыл $1,5 млрд серии F в июне. Рынок AI-инференса, по данным Grand View Research, достигнет $253 млрд к 2030 году.
Различие — в архитектурном подходе. Cerebras делает чипы wafer-scale (один гигантский чип на всю пластину). Groq — LPU для сверхнизкой задержки декодирования. SambaNova — Dataflow с реконфигурируемой архитектурой. Все три бросают вызов NVIDIA на разных участках — но ни один пока не приблизился к экосистеме CUDA.
Что будет с рынком AI-инференса в ближайшие 18 месяцев?
Вероятность: 65% — три фактора: (1) гиперскейлеры всё чаще тестируют альтернативы, (2) JPMorgan и аналогичные институциональные развёртывания создают прецедент, (3) открытые модели (Llama, DeepSeek) снижают зависимость от CUDA-оптимизированных весов
✅ Аргументы за
SN50 доступен для тестирования через API уже сейчас — SoftBank разворачивает в Японии, JPMorgan — в США
Dataflow-архитектура объективно эффективнее GPU для задач инференса при фиксированном бюджете задержки (latency)
Критерии подтверждения: SN50 начнёт поставляться HW2 2026; как минимум 3 крупных корпоративных клиента за пределами банковского сектора опубликуют бенчмарки до Q2 2027
❌ Аргументы против
5× быстрее — заявление SambaNova на проприетарных бенчмарках. Независимые тесты MLPerf пока не подтвердили превосходство в боевых сценариях (production)
NVIDIA ответит Blackwell Ultra и Rubin — с собственной оптимизацией инференса, а не только обучения
Критерии опровержения: независимые тесты (MLPerf Inference v6.0) покажут превосходство SN50 менее чем в 2×; NVIDIA анонсирует inference-оптимизированную версию Rubin до конца 2026
SN50 — начало поставок HW2 2026; первые независимые бенчмарки от корпоративных клиентов
Конкуренты — Groq LPU V2, Cerebras CS-4, Etched Sohu — какие реальные показатели в production (боевых развёртываниях)
NVIDIA — анонс inference-версии Rubin, ценообразование на инференс через DGX Cloud
JPMorgan — публикация кейса использования SN40/SN50; станет шаблоном для других банков
SoftBank — масштабирование развёртывания SN50 в дата-центрах Японии
Сценарии развития
🟢 Оптимистичный сценарий (20%)
Последствия: Dataflow-архитектура становится третьим мейнстримным подходом к AI-ускорению (наряду с GPU и LPU). Рынок inference-чипов фрагментируется, но общий объём ускоряется.
🟡 Базовый сценарий (55%)
Последствия: NVIDIA сохраняет 80%+ рынка AI-чипов. SambaNova — опция для специфических use cases, но не мейнстрим-платформа.
🔴 Пессимистичный сценарий (25%)
Последствия: Очередной раунд разочарования в custom silicon. Рынок консолидируется вокруг NVIDIA и (возможно) одного альтернативного вендора.
