Ein Team unter chinesischer Führung hat 6,8 Milliarden Yuan an Finanzmitteln aufgenommen, um KI-Chips zu entwickeln.

Eine dramatische Szene. 

Das Chipunternehmen für KI-Inferenz, SambaNova, gab den Abschluss der Finanzierungsrunde der Serie F bekannt, die sich auf 1 Milliarde US-Dollar (ca. 6,8 Milliarden Yuan) beläuft. Die Bewertung nach der Investition beträgt 11 Milliarden US-Dollar (ca. 74,8 Milliarden Yuan). 

Doch erst vor wenigen Monaten gab es Gerüchte über Übernahmeverhandlungen zwischen dem Unternehmen und Intel. Intel erörterte eine Übernahme von SambaNova zu einem Preis von rund 1,6 Milliarden US-Dollar, einschließlich der Schulden. Allerdings kam dieser Deal nicht zustande. 

Was ist zwischen 1,6 Milliarden und 11 Milliarden US-Dollar passiert? Warum ist der Kapitalmarkt so optimistisch für SambaNova? 

Nach 9 Jahren Gründung hat es das Zeitalter der KI-Inferenz erreicht

SambaNova wurde 2017 gegründet und hat seinen Hauptsitz in San Jose, Kalifornien. Seine drei Mitbegründer repräsentieren auf typische Weise das Gründungsteam für KI-Hardware im Silicon Valley: Ein Industrieller, der sich mit Chips auf Unternehmensebene auskennt, und zwei Akademiker von der Stanford University. 

Der CEO Rodrigo Liang ist chinesischer Abstammung, wurde in Taipeh geboren und wuchs in Brasilien auf. Er arbeitete früher bei Hewlett-Packard, Sun Microsystems und Oracle und entwickelte Hochleistungsprozessoren für Unternehmensserver. Kunle Olukotun ist Professor für Elektrotechnik und Informatik an der Stanford University und gilt als Pionier auf dem Gebiet des Designs von Mehrkernprozessoren. Christopher Ré ist ebenfalls Professor an der Fakultät für Informatik der Stanford University und forscht seit langem über maschinelles Lernen, Datensysteme und KI-Infrastruktur. 

SambaNova-CEO Rodrigo Liang Quelle: Offizielle Website von SambaNova 

SambaNova bietet eine komplette KI-Infrastruktur: Es entwickelt eigene Chips, aber auch Serversysteme, Cloud-Dienste und Software. 

Die frühen Finanzierungsrunden von SambaNova waren sehr dynamisch. Im Jahr 2021 schloss das Unternehmen eine Finanzierungsrunde der Serie D in Höhe von 676 Millionen US-Dollar ab, die von SoftBank Vision Fund 2 angeführt wurde, mit einer Bewertung von über 5 Milliarden US-Dollar. Zu diesem Zeitpunkt hatte es insgesamt mehr als 1 Milliarde US-Dollar an Finanzmitteln aufgenommen und galt als eines der am besten finanzierten Startups im Bereich der KI-Infrastruktur. 

Doch der Kapitalmarkt erkannte schnell, dass der Weg, ein „Ersatz für Nvidia“ zu werden, extrem schwierig ist. SambaNova erlebte eine Tiefphase mit Schwierigkeiten bei der Finanzierung, fehlenden Einnahmen und Personalabbau. 

Später verlagerte SambaNova seinen Fokus auf KI-Inferenz und Cloud-Dienste. Genau in dieser Phase führte Intel Gespräche über eine Übernahme. Für ein Unternehmen, das 2021 mit über 5 Milliarden US-Dollar bewertet wurde, zeigt das potenzielle Übernahmeangebot von 1,6 Milliarden US-Dollar bereits, wie der Markt einst seine Bewertung neu festlegte. 

Aber die KI-Branche verändert sich so schnell. Als KI-Anwendungen von Demonstrationen zu Produktionssystemen übergehen, werden die Kosten der Inferenz zu einem echten Problem. 

Die Chance von SambaNova ist gekommen. 

Die Bestellung von JPMorgan Chase ist wichtiger als die Finanzierung

Die größte gute Nachricht von SambaNova ist möglicherweise nicht die Finanzierung, sondern die Gewinnung eines Großkunden. 

Am selben Tag gab SambaNova gleichzeitig bekannt, dass die JPMorgan Bank es als Partner für die Inferenzinfrastruktur ausgewählt hat. Sie wird die Systeme SN40 und SN50 für die sichere lokale KI-Inferenz einsetzen. Darrin Alves, CIO der Infrastrukturplattform von JPMorgan Chase, sagte in der Ankündigung, dass die KI-Infrastruktur von JPMorgan Chase hohe Standards für Leistung, Kontrolle und Zuverlässigkeit erfüllen muss. 

Banken sind Kunden, die schwer zu überzeugen sind. Finanzinstitute haben strenge Anforderungen an Datensicherheit, Systemstabilität, Audits, Latenz und Zugriffskontrolle. 

Für SambaNova steht JPMorgan Chase für eine Kategorie von Kunden: Großunternehmen, die KI nutzen möchten, aber nicht alles in der öffentlichen Cloud unterbringen wollen. 

Die Anforderungen dieser Kunden sind: Erstens müssen die Daten in ihrer eigenen Kontrolle bleiben; zweitens müssen die Kosten vorhersehbar sein; drittens muss die Geschwindigkeit stabil sein. 

SambaNova SambaRack-Inferenzsystem Quelle: Offizielle Website von SambaNova 

Der Kernchip von SambaNova ist keine GPU, sondern heißt RDU, was als „rekonfigurierbarer Datenstromprozessor“ verstanden werden kann. Der wichtigste Engpass bei der KI-Inferenz ist nicht nur die Rechenleistung, sondern der Transport von Daten und Speicher. Wenn herkömmliche GPUs für die Inferenz verwendet werden, müssen sie häufig auf den externen Speicher zugreifen, was zu Latenz und Energieverbrauch führt. SambaNova behauptet, dass seine Datenstromarchitektur Daten wie in einer Fließband auf dem Chip bewegen kann, um unnötigen Transport zu reduzieren und damit Latenz und Stromverbrauch zu senken. 

Das in diesem Jahr vorgestellte SN50 ist die fünfte Generation von RDU. Das Unternehmen gibt an, dass SN50 auf die KI-Inferenz für Agenten ausgerichtet ist und sich für KI-Coding-Agenten, Unternehmens-Copiloten, Modellhosting-Plattformen und groß angelegte Inferenzdienste eignet. SambaNova fügte hinzu, dass SN50 mit dem SambaRack-System kombiniert werden kann, um größere Modelle, längere Kontexte und den Wechsel zwischen mehreren Modellen zu unterstützen. 

Eine weitere wichtige Kundenlinie ist Intel. 

Im Februar dieses Jahres unterzeichnete SambaNova einen mehrjährigen Kooperationsvertrag mit Intel, mit dem Ziel, kostengünstigere KI-Inferenzlösungen für KI-native Unternehmen, Modellanbieter, Unternehmen und Regierungsbehörden bereitzustellen. 

Die Beziehung zwischen Intel und SambaNova ist auch delikat. 

Auf der einen Seite erwog Intel einst, es zu übernehmen. Auf der anderen Seite ist Intels CEO Pat Gelsinger gleichzeitig der Vorsitzende von SambaNova. Intel liegt bei seinen eigenen KI-GPUs hinter Nvidia zurück, kontrolliert aber nach wie vor ein großes Ökosystem von CPUs in vielen Unternehmensdatenzentren. 

Sie möchten den Kunden sagen: KI-Inferenz wird nicht von einem einzelnen Chip dominiert. Das zukünftige Datenzentrum ähnelt eher einer Fließband. GPUs sind dafür verantwortlich, lange Prompts zu verarbeiten, RDUs geben schnell Tokens aus, und CPUs steuern Tools, führen Code aus und verteilen Aufgaben. Die Zusammenarbeit zwischen SambaNova und Intel sagt im Wesentlichen den Kunden: Sie müssen kein GPU-Datenzentrum von Grund auf neu aufbauen, sondern können KI-Agenten auch in Ihrem vorhandenen Unternehmensrechenzentrum ausführen. 

Die Nachfrage nach Inferenz bringt eine Ära großer Gewinne

Im vergangenen Jahr begann der Kapitalmarkt offensichtlich, die KI-Inferenzinfrastruktur zu verfolgen. 

Groq erhielt im September 2025 eine Finanzierung von 750 Millionen US-Dollar, und seine Bewertung stieg auf 6,9 Milliarden US-Dollar. Groq konzentriert sich auf KI-Inferenzchips, die vortrainierte Modelle optimieren. Groq erhielt zudem eine Zusage von Saudi-Arabien in Höhe von 1,5 Milliarden US-Dollar für die Lieferung von KI-Inferenzchips. 

Cerebras ist bereits börsennotiert und hat eine Marktkapitalisierung von 49 Milliarden US-Dollar. Das Unternehmen stellt wafer-scale KI-Chips her, die auf das Training und die Inferenz großer Modelle abzielen, und erzielte im vergangenen Jahr einen Umsatz von 510 Millionen US-Dollar. 

Im Juni erhielt Baseten eine Finanzierung von 1,5 Milliarden US-Dollar mit einer Bewertung von 13 Milliarden US-Dollar. Baseten verkauft Software und Infrastruktur, um Unternehmen bei der Anpassung von KI-Modellen zu unterstützen, und gab an, dass sein Umsatz im vergangenen Jahr um das 20-fache gestiegen ist, was auf die steigende Nachfrage nach Inferenz in realen Anwendungen zurückzuführen ist. 

Etched ist noch radikaler. Es entwickelt den ASIC-Chip Sohu, der speziell für Transformer-Modelle ausgelegt ist. Laut einem Bericht von TechCrunch gab Etched im Juni dieses Jahres an, dass sein auf dem Chip basierendes Inferenzsystem bereits Vertragsaufträge im Wert von 1 Milliarde US-Dollar erhalten hat, und die Bewertung des Unternehmens erreichte 5 Milliarden US-Dollar. 

Auf dem KI-Inferenzmarkt sind Unternehmen bereit, für folgende Anforderungen zu zahlen: niedrigere Kosten pro Token, lokale Bereitstellung und differenzierte Rechenleistung. 

Nicht alle diese Unternehmen wollen ein zweites Nvidia werden. Cerebras setzt auf wafer-scale Chips, Etched auf Transformer-spezifische ASICs, SambaNova auf lokale Inferenz in Unternehmen und Baseten auf Modellbereitstellungsplattformen. Was sie wirklich suchen, ist nicht der gesamte GPU-Markt, sondern einige engere, teurere und dringendere Inferenzszenarien. Solange es in einem hochfrequenten Szenario günstiger oder schneller als GPUs ist, gibt es einen kommerziellen Raum. 

Der Inhalt dieses Artikels dient nur als Referenz und stellt keine Anlageberatung dar. 

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Pencil News“ (ID: pencilnews), Autor: Huang Xiaogui, und wird mit Genehmigung von 36Kr veröffentlicht.