7 月 8 日，SambaNova 在巴黎 RAISE 峰会上宣布完成 F 轮首批融资，金额为 10 亿美元，投后估值 110 亿美元，由 General Atlantic 领投，T. Rowe Price、Capital Group、BlackRock、Intel Capital、卡塔尔投资局等参投。同一天，JPMorganChase 确认将在自有数据中心部署 SambaNova 的 SN40 和 SN50 推理系统。摩根大通基础设施平台 CIO Darrin Alves 表示，银行的 AI 基础设施在"性能、可控和可靠性"上必须达到很高要求，并称期待测试 SambaNova 系统的速度与安全性。
这轮融资与此前的估值形成了明显反差。据报道，约 5 个月前的 E 轮融资对 SambaNova 估值约 22 亿美元，低于 2021 年的 51 亿美元；在此次融资前约 7 个月，Intel 还曾讨论以约 16 亿美元收购公司。收购报价与融资投后估值口径不同，但都反映了这段时间市场预期的变化。
SambaNova 此次获得的估值，既包含对芯片性能的预期，也包含投资者对企业推理需求和客户部署的判断。
收购谈判未果后，SambaNova 连续完成两轮融资
2025 年 12 月，Bloomberg 和 WIRED 先后报道 Intel 已签署条款书，拟以约 16 亿美元收购 SambaNova。报道中的收购金额包含债务，约为 2021 年融资估值的三分之一，二者并非同一估值口径。收购最终没有落地，双方随后选择投资与业务合作。
转折点出现在 2026 年 2 月。SambaNova 发布第五代 RDU 芯片 SN50，同时宣布与 Intel 开展多年推理基础设施合作，并完成超过 3.5 亿美元 E 轮融资。新品、合作和融资共同支持了公司的推理业务：它希望通过专用架构降低 Agent 连续调用模型的延迟和成本。
到 7 月，多家推理芯片公司都出现了大额资本交易。Groq 在 2025 年 12 月与 Nvidia 达成非独家技术授权协议，部分高管加入 Nvidia；媒体报道交易规模约 200 亿美元，Groq 仍独立运营。Cerebras 在 2026 年 5 月上市后市值达到约 560 亿美元。另据报道，Etched 在 6 月以 50 亿美元估值完成 5 亿美元融资，取得 10 亿美元合同订单，并在寻求 200 亿美元新估值。韩国推理芯片公司 Rebellions 也在 SambaNova 融资的同一天宣布计划 2027 年初在 Kospi 上市。
SambaNova CEO Rodrigo Liang 对 CNBC 表示，公司"强烈考虑"2027 年在美国 IPO。如果成行，SambaNova 将与 Cerebras 一样，通过公开市场为后续发展融资。
SN50 用数据流架构减少内存访问，重点加速推理
SambaNova 的技术路线强调，训练和推理的计算瓶颈并不完全相同。
训练大量依赖并行矩阵运算，GPU 在这类任务中已有成熟应用。推理，尤其是逐个生成 token 的阶段，还容易受到数据移动和内存带宽限制。一个 AI Agent 拆解任务、调用工具、在不同模型之间切换，每一步都需要对已加载在内存中的模型权重进行低延迟访问。连续多步推理会反复访问模型权重和中间状态，内存访问带来的延迟与功耗也随之累积。
SambaNova 的 RDU（可重构数据流单元）采用数据流方式，将模型计算图映射到芯片的处理路径上，让数据在处理单元之间流动，只在必要时才访问外部内存。SN50 采用三级内存架构——大容量内存装模型、HBM 做高速缓存、SRAM 做即时访问——驻留在 HBM 和 SRAM 中的模型可以在毫秒级完成热切换。SambaNova 声称，在其展示的 Llama 3.3 70B 等测试中，SN50 的 Agent 推理最高速度为 Blackwell B200 GPU 的 5 倍、吞吐量超过 3 倍，而一个搭载 16 颗 SN50 的 SambaRack 平均功耗约 20 kW，可部署在现有风冷数据中心。
这些数字来自 SambaNova 的测试，取决于所用模型和系统配置。SN50 要到 2026 年下半年才开始向客户发货，SoftBank 是首个部署合作伙伴。SoftBank 等客户的部署将提供进一步观察实际表现的机会。
与 Intel 的合作则采用了多种芯片分工的方式。今年 4 月，两家公司公布异构推理架构：GPU 负责计算密集的 prefill 阶段，RDU 负责内存密集的 decode 阶段，Intel Xeon 6 CPU 负责系统管理、Agent 任务调度和工具执行。这套方案按不同阶段的负载分配硬件，让 RDU 负责擅长的 decode 环节，同时利用 GPU 和 CPU 的能力。它提供了一种企业推理部署选择，效果仍取决于整体系统效率。
多家芯片公司融资，投资者看重推理成本
SambaNova 的 10 亿美元融资不是孤立事件。New Market Pitch 的融资统计覆盖 2024 年 1 月至 2026 年 7 月初、专注数据中心 AI 加速器的公司所披露的股权融资。在这一样本中，推理加速器公司 2026 年以来融资约 20 亿美元，已超过 2025 全年的约 16.6 亿美元；同期全部 AI 芯片公司的融资中位数为 3.5 亿美元。该统计只纳入金额不少于 30 万美元的已披露股权轮次。
模型价格竞争也给推理成本带来压力。例如，报道时 Grok 4.5 的每百万 token 输入/输出价格为 2/6 美元，GPT-5.6 Terra 为 2.50/15 美元。模型服务商希望降低单位推理成本，这为专用芯片带来需求，但芯片公司能否获利仍取决于性能、产能和客户采用。正如 Seligman Ventures 管理合伙人 Umesh Padval 所说，"企业 AI 正在从训练转向生产部署，降低每 token 成本同时保持性能和效率，对企业采用至关重要。"
同一周，Positron 被报道正在洽谈约 7.5 亿美元融资，Iluvatar CoreX 则于 7 月 9 日公告拟配售新股、募资约 70.7 亿港元。融资谈判、股权配售和 SambaNova 的首批交割各有不同进度。SambaNova 的 110 亿美元估值为市场提供了一个新案例，但其他公司的定价仍取决于各自的产品、订单和交易条件；Etched 寻求的 200 亿美元估值以及 Rebellions 的 IPO 计划也是如此。
摩根大通选择自建推理，客户更重视数据和成本控制
在交易宣布的电话中，Liang 特意强调 JPMorgan 的选择"向银行业传递了一个信息：是时候不完全依赖云服务了"。这也说明 SambaNova 将企业自建部署视为重要的业务机会。
企业长期在自建机房与 AWS、Azure、GCP 等云服务之间分配计算任务。在 AI 推理场景下，自建部署的吸引力主要来自三个方面。第一，敏感数据传出企业防火墙的监管和合规风险——这正是银行、能源和政府的核心关切。第二，云服务价格包含硬件和平台运营成本，对于持续运行的负载，自建基础设施可能有经济优势，但也需要承担采购、运维和利用率风险。第三，当推理从"偶尔调用 API"变成"7x24 小时运行的 Agent 集群"，对延迟、吞吐和成本的可预测性要求完全不同。
SambaNova 的客户与合作项目也覆盖了这些需求，包括摩根大通、Saudi Aramco、SoftBank，以及澳大利亚 SouthernCrossAI、英国 Argyll、欧洲 Infercom 和 OVHcloud 等主权 AI 项目。今年 6 月，两家投资方 Vista Equity Partners 和 Cambium Capital 宣布成立面向 Agent 推理的云服务商 Vector Core Compute，并公布一项面向 SambaNova 的 35 亿美元算力采购承诺。部署方案同时使用 Intel 等厂商的硬件。
SambaNova 的业务因此覆盖了芯片、系统、专门提供 AI 算力的云服务，以及企业本地部署。系统和服务可以帮助客户采用其芯片，也意味着公司需要同时做好软件兼容、交付和长期运维。
110 亿美元估值，还要靠出货和收入验证
融资与客户合作带来了增长预期，实际出货和收入则是下一步的检验。
此次融资公告未披露具体年化收入或出货量。110 亿美元估值对标的是一个尚未经过大规模商业验证的业务——SN50 2026 年下半年才开始发货，摩根大通已宣布选择其系统，并表示期待测试速度和安全性，VC2 数据中心的 35 亿美元是投资方资本承诺而非 SambaNova 确认收入。SN50 宣称的 5 倍最高速度、超过 3 倍吞吐量，以及运行 gpt-oss 等模型时相对 B200 的 8 倍总拥有成本优势，来自公司不同测试与成本估算，不能作为一套配置对所有任务的统一承诺。
更大的结构性风险来自推理芯片市场本身。Groq 达成技术授权交易、Cerebras 上市、Etched 和 SambaNova 先后完成大额融资，让过去 18 个月的推理芯片竞争更受关注。SambaNova 的差异化来自 RDU 架构和 Intel 生态，但 Etched 押注 transformer 专用芯片、Cerebras 赌晶圆级集成、Rebellions 背靠韩国半导体供应链——各家公司都在性能、成本和适配范围之间选择不同取舍。对于客户来说，采用一种新的推理芯片，往往还要适配软件和运维体系。如果按 3–5 年的部署周期考虑，后续切换成本也应纳入评估。
被问到是否保持独立时，Liang 表示，"我们一直在被接触"，"门是开着的"。公司仍在考虑 2027 年 IPO，也未排除其他交易。无论最终选择哪条路径，SambaNova 都需要证明，专用推理芯片能在客户的实际负载中持续提供足够的性能和成本优势。
