SambaNova привлекла $1 млрд на альтернативу чипам Nvidia для ИИ: оценка выросла в 7 раз
SambaNova Systems привлекла миллиард долларов в первом закрытии раунда Series F при оценке компании в 11 миллиардов, чтобы масштабировать производство собственных чипов для инференса (выполнения запросов к ИИ-моделям) и закрепиться как альтернатива облачным сервисам для банков и правительств.

Компания, которая делает собственные чипы для запуска крупнейших ИИ-моделей на локальных серверах, получила оценку в 11 миллиардов долларов и контракт с JPMorgan Chase. Для банков, госструктур и любого бизнеса, который не хочет отдавать данные в облако, появляется реальная инфраструктурная опция за пределами экосистемы Nvidia.
Раунд возглавила инвестиционная компания General Atlantic. По словам сооснователя и генерального директора SambaNova Родриго Лианга, в ближайшие недели к раунду присоединятся дополнительные инвесторы и состоится второе закрытие. Об этом Лианг сообщил изданию TechCrunch.
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Компания | SambaNova Systems (Пало-Альто, Калифорния, основана в 2017) |
| Сумма | 1 миллиард долларов (первое закрытие) |
| Тип сделки | Series F |
| Оценка | 11 миллиардов долларов |
| Лид-инвестор | General Atlantic |
| Ключевые участники | BlackRock, T. Rowe Price, Capital Group, Qatar Investment Authority, Vista Equity Partners, Battery Ventures и другие |
Что стоит за этим раундом?
Всего пять месяцев назад, в феврале 2026 года, SambaNova закрыла раунд Series E на 350 миллионов долларов и одновременно представила новый чип SN50. Теперь компания привлекла почти в три раза больше. Скорость, с которой стартап поднимает деньги, говорит о том, что крупные институциональные инвесторы видят в собственных чипах для ИИ-инференса отдельный растущий рынок, а не нишу.
При этом в декабре 2025 года Bloomberg сообщал, что Intel вела переговоры о покупке SambaNova с оценкой около 1,6 миллиарда долларов. Сейчас оценка выросла почти в семь раз, и Лианг, не закрывая дверь для возможной сделки, обозначил другой вектор: компания, скорее всего, выйдет на биржу.
Intel остаётся инвестором SambaNova с раунда Series C и участвует в текущем раунде. Пять месяцев назад компании объявили о многолетнем партнёрстве: SambaNova будет развивать инференс на базе процессоров Intel Xeon, а продукты будут выводить на рынок совместно.
JPMorgan Chase выбрал SambaNova для локального инференса
Параллельно с раундом компания объявила, что JPMorgan Chase выбрал SambaNova как партнёра по инфраструктуре инференса. Системы SN40L и SN50 будут работать на собственных серверах банка, обеспечивая безопасный запуск ИИ-моделей без передачи данных в облако.
Лианг назвал это сигналом для всей банковской отрасли: крупнейшие банки строят собственную частную инфраструктуру для работы с чувствительными моделями, а не полагаются целиком на облачные сервисы.
Когда JPMorgan Chase решает использовать SambaNova для инференса, это посылает сообщение банковской индустрии: пора перестать полностью зависеть от облачных сервисов. Эти банки хотят гетерогенную инфраструктуру. : Родриго Лианг, CEO и сооснователь SambaNova
Зачем нужны отдельные чипы для инференса?
Сегодня ведущие ИИ-модели содержат триллионы параметров. SambaNova позиционирует себя как «премиальный инференс»: компания утверждает, что её системы размещают модель с триллионами параметров на одной серверной стойке и обрабатывают запросы быстро. Это принципиально отличается от подхода, при котором организация арендует мощности в облаке у крупных провайдеров, использующих чипы Nvidia для ИИ.
Компания выделяет три типа клиентов:
- Суверенные облака. Правительства финансируют локальных партнёров для создания частных облаков, где данные не покидают страну. Лианг ожидает, что SambaNova займёт здесь центральное место.
- Необлака (neoclouds). Новые облачные провайдеры, которые выстраивают инфраструктуру специально под ИИ-нагрузки.
- Корпорации для собственных нужд. Помимо JPMorgan Chase, в числе клиентов компания называет Saudi Aramco, Intel и японские компании.
Чип SN40L доступен в облаке с сентября 2023 года, а для установки на серверах заказчика с ноября 2023-го. Новый SN50 начнёт поставляться клиентам во второй половине 2026 года. Первым партнёром по развёртыванию SN50 станет SoftBank.
Привлечённые средства пойдут на масштабирование бизнеса и обеспечение цепочки поставок. Лианг описал это как необходимость: компании нужно закупить материалы и выполнить заказы на ближайшие 12 месяцев в условиях, которые он назвал «невероятной волной спроса».
Что это значит для рынка чипов Nvidia для ИИ и не только?
Рынок оборудования для ИИ-инференса до сих пор ассоциируется в первую очередь с чипами Nvidia для ИИ. SambaNova не пытается заменить Nvidia в обучении моделей, но предлагает альтернативу именно на этапе запуска готовых моделей, где банки и правительства хотят контролировать, где физически находятся данные.
Для JPMorgan Chase и подобных организаций это возможность перестать зависеть от одного облачного провайдера. Для SambaNova каждый такой контракт доказывает, что рынок «за пределами техногигантов и лабораторий, создающих модели» реален. Лианг прямо указал, что основная часть выручки ещё не освоена: корпорации и правительства «только начинают свой путь в ИИ».
Что делать с этим прямо сейчас, по ролям
Авторам Дзена и контент-специалистам. SambaNova не продаёт инструменты для создания текстов или картинок напрямую. Но чем больше конкуренция среди производителей чипов, тем дешевле становится инференс, а значит, подписки на ИИ-сервисы, которыми вы пользуетесь, со временем могут дешеветь или давать больше запросов за те же деньги.
Маркетологам. Контракт с JPMorgan и фокус на суверенных облаках означают, что крупные российские банки и госструктуры получают аргумент в пользу локальной ИИ-инфраструктуры. Если ваш клиент или работодатель из финсектора, тема «свой инференс без облака» перестаёт быть экзотикой и становится обоснованным запросом.
Предпринимателям в РФ и СНГ. SambaNova позиционируется как решение для суверенных облаков, где данные не покидают территорию страны. В условиях санкций прямые поставки оборудования SambaNova в Россию маловероятны, но сам тренд показателен: спрос на локальные ИИ-решения без зависимости от западных облаков растёт глобально. Из доступных в России направлений стоит следить за развитием отечественных ИИ-ускорителей и облачных платформ «Яндекса» и «Сбера», которые решают схожую задачу, держать инференс внутри периметра.
Семикратный рост оценки за несколько месяцев (с 1,6 до 11 миллиардов по данным Bloomberg и TechCrunch) выглядит агрессивно даже для рынка ИИ в 2026 году. Но за цифрой стоит реальный сдвиг: JPMorgan Chase, одна из крупнейших финансовых организаций мира, публично выбирает альтернативу облаку для запуска ИИ-моделей. Если банки такого масштаба начинают строить собственную инфраструктуру инференса, это создаёт рынок, на котором конкурировать будут не только Nvidia и AMD, но и специализированные игроки вроде SambaNova, Cerebras и Groq.
Для нас в России это пока наблюдение, а не руководство к действию: оборудование SambaNova под санкциями недоступно. Но сам принцип «свой инференс на своих серверах» уже работает в проектах «Яндекса» и «Сбера». По моим наблюдениям, интерес к локальным решениям в госсекторе РФ растёт, и раунд SambaNova только усиливает этот тренд на мировом уровне.
Миллиард долларов на инференс-чипы, контракт с JPMorgan, и компания открыто говорит о выходе на биржу. Если вы работаете с ИИ в любом качестве, от автора до руководителя, главный вывод прост: эпоха, когда запуск ИИ-моделей был неотделим от аренды облака у техногигантов, заканчивается, и за альтернативные решения готовы платить крупнейшие корпорации мира.

Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также

Timeweb Cloud сжала контекст для ИИ-агентов в 268 раз: нейросеть новости августа
Почему это важно Timeweb Cloud перестроила документацию и MCP-сервер специально под ИИ-агентов: контекст запроса сжался с 295 000 токенов до 1 100, а вместо…

Graph RAG позволил моделям с 2 млрд параметров решить задачу, которую без графа не решила ни одна
Graph RAG (граф знаний для поиска по документам, дополняющий генерацию) позволяет даже компактным моделям с 2-8 миллиардами параметров решать сложные…

LLM-конвейер молча теряет записи: три бага, которые не видны в сводке
Конвейеры на базе больших языковых моделей (LLM, от англ. Large Language Model) часто теряют записи так, что итоговые проверки показывают успех, а пользователь…
Комментарии