SambaNova привлекла $1 млрд на выпуск ИИ-чипов, оценка достигла $11 млрд

SambaNova привлекла $1 млрд на выпуск ИИ-чипов, оценка достигла $11 млрд

Компания SambaNova Systems, разрабатывающая специализированные чипы и системы для искусственного интеллекта, привлекла $1 млрд в первом закрытии раунда серии F. Оценка компании достигла $11 млрд, что подтверждает статус «единорога» на рынке ИИ-решений.

Раунд возглавил инвестиционный фонд General Atlantic. Ожидается, что после второго закрытия сделки к нему могут присоединиться дополнительные инвесторы. Полученные средства SambaNova планирует направить на расширение бизнеса и укрепление цепочки поставок на фоне растущего спроса на ИИ-инфраструктуру.

Новый раунд состоялся примерно через пять месяцев после того, как SambaNova представила ускоритель SN50 и привлекла $350 млн в рамках серии E. Ранее компания обсуждала возможную продажу Intel примерно за $1,6 млрд, но решила продолжить независимое развитие.

Intel участвует в новом раунде финансирования и ранее заключила с SambaNova многолетнее соглашение по развитию решений для ИИ-инференса — процесса, при котором обученная модель обрабатывает новые данные. Компании совместно разрабатывают продукты на базе технологий SambaNova и процессоров Intel Xeon.

Одним из первых крупных клиентов стал банк JPMorgan Chase. Он выбрал SambaNova в качестве партнёра по ИИ-инференсу. Системы SN40L и SN50 будут использоваться для локального запуска ИИ-моделей внутри защищённой инфраструктуры банка, что снижает зависимость от облачных сервисов.

SambaNova рассчитывает, что спрос на такие решения будет расти среди крупных компаний и государственных организаций, которым требуется запуск собственных ИИ-систем с повышенными требованиями к безопасности. Среди клиентов и партнёров также называются Saudi Aramco, Intel и ряд японских организаций.

Компания выпустила ускоритель SN40L ещё в 2023 году, а поставки следующего поколения SN50 должны начаться во второй половине 2026 года. По словам генерального директора Родриго Лиана, системы SambaNova ориентированы на работу с крупными ИИ-моделями с триллионами параметров и позволяют размещать такие модели в одной стойке дата-центра.