SambaNova 完成 3.5 億美元 E 輪融資、發布 SN50 AI 晶片並與 Intel 建立戰略合作

在 AI 晶片市場被 Nvidia 一家獨大的格局之下，矽谷新創公司 SambaNova Systems 於 2026 年 2 月宣布了一系列重大舉措：完成由 Vista Equity Partners 和 Cambium Capital 聯合領投、Intel Capital 參投的 3.5 億美元 E 輪融資；正式發布新一代 SN50 可重配置數據流單元（Reconfigurable Dataflow Unit，RDU）；並與半導體巨頭 Intel 建立深度戰略合作關係。這三重消息同時釋放，標誌著 AI 推理晶片市場正在進入一個多元競爭的新階段——尤其是在代理式 AI（Agentic AI）迅速崛起的時代背景下。

SambaNova 創立於 2017 年，由史丹福大學電腦科學教授 Kunle Olukotun、Chris Ré 以及 Rodrigo Liang 共同創辦。公司總部位於加州帕羅奧圖，核心理念是從底層架構出發，設計專門為 AI 工作負載優化的處理器，而非沿用 GPU 的通用計算範式。此次 E 輪融資代表了資本市場對其技術路線的再度認可，也為 SN50 的量產與商業化提供了充裕的資金支持。

3.5 億美元 E 輪融資：資本結構與投資者陣容

SambaNova 的 3.5 億美元 E 輪融資由 Vista Equity Partners 和 Cambium Capital 聯合領投。Vista 是一家專注於企業級軟體和數據驅動業務的大型私募股權基金，管理資產規模超過 1,000 億美元；Cambium Capital 則是近年來在科技投資領域快速崛起的新銳基金。兩家機構的聯手領投，反映出市場對 AI 推理基礎設施的長期投資邏輯。

值得特別關注的是 Intel Capital 作為戰略投資者的參與。Intel 近年來在 AI 晶片領域面臨巨大壓力——其 GPU 業務（Gaudi 系列）未能在與 Nvidia 的競爭中取得理想成績，因此轉向透過投資和合作來建立生態系統。Intel Capital 的參投不僅是財務行為，更預示了兩家公司隨後宣布的深度技術合作。

除了 Vista、Cambium 和 Intel Capital 之外，此輪融資的投資者陣容還包括 Battery Ventures、GV（前 Google Ventures）、BlackRock 等知名機構。這些投資者的參與反映了 SambaNova 在 AI 基礎設施領域的獨特定位——既非純粹的晶片設計公司，也非單純的軟體平台，而是提供從矽到軟體的垂直整合解決方案。

有趣的是，在此次融資之前，Intel 曾以約 16 億美元的估值與 SambaNova 進行收購談判，但最終未能達成協議。收購談判破裂後，雙方反而找到了另一種合作模式——這在科技產業中並不罕見。Intel 現任 CEO 陳立武（Lip-Bu Tan）不僅推動了這項投資，更親自擔任 SambaNova 董事會主席，這種深度介入的治理安排在純粹的財務投資中極為少見，暗示著雙方合作的戰略深度遠超一般投資關係。

SN50 可重配置數據流單元：架構創新與性能突破

SN50 是 SambaNova 最新一代的可重配置數據流單元（RDU），專門為代理式 AI 部署場景設計。與傳統 GPU 架構不同，RDU 採用數據流（Dataflow）計算範式，讓數據在處理單元之間直接流動，而非反覆讀寫外部記憶體。這種架構在 AI 推理工作負載——尤其是需要大量上下文處理的大型語言模型推理——中具有天然的效率優勢。

SambaNova 聲稱 SN50 在代理式推理場景中展現出驚人的性能數據。在 Llama 3.3 70B 模型的代理式推理基準測試中：

• 最大速度：比 Nvidia Blackwell B200 快 5 倍
• 吞吐量：比 Nvidia Blackwell B200 高 3 倍
• 單卡算力：相較上一代 RDU 提升 5 倍
• 網絡頻寬：相較上一代提升 4 倍

這些數字如果屬實，將是對 Nvidia 在 AI 推理領域主導地位的直接挑戰。不過，業界觀察人士提醒，這些性能數據通常來自供應商自行選擇的基準測試場景，實際部署中的表現可能因工作負載類型、軟體生態成熟度和系統整合複雜度而有所差異。Nvidia Blackwell B200 擁有龐大的 CUDA 生態系統和成熟的軟體堆疊，這些都是 SambaNova 在商業化過程中需要克服的競爭壁壘。

擴展性與能效優勢：重新定義 AI 基礎設施經濟學

SN50 最引人注目的技術特性之一是其擴展能力。系統支援最多 256 個加速器互聯，能夠運行超過 10 萬億參數的模型，並處理超過 1,000 萬 tokens 的上下文長度。在代理式 AI 時代，這些能力並非紙上談兵——當 AI 代理需要同時處理多個任務、維持超長對話記憶、並在不同工具和資料來源之間協調時，超長上下文支持和超大模型能力將成為基礎設施層面的硬性需求。

然而，SN50 真正可能改變遊戲規則的是其能效和總擁有成本（TCO）優勢。SambaNova 聲稱 SN50 的 TCO 比競爭方案低 3 倍，這一數字如果在大規模部署中得到驗證，將對資料中心的經濟模型產生深遠影響。

具體來看，每個 SambaRack 的功耗僅為 20kW，且採用傳統氣冷散熱方案，無需液冷系統。這一點的意義不容低估。當前 AI 資料中心面臨的最大瓶頸之一就是散熱問題——Nvidia 的高端 GPU 機架通常需要複雜的液冷基礎設施，這不僅增加了初始部署成本，還帶來了維護複雜度、建設週期和設施改造等一系列挑戰。如果 SN50 真的能在氣冷條件下提供具競爭力的性能，那麼它將大幅降低 AI 基礎設施的部署門檻，特別是在電力供應和冷卻能力受限的地區。

「在 AI 推理市場中，總擁有成本將逐漸取代峰值性能成為客戶最關心的指標。當企業從 AI 實驗階段進入大規模生產部署，每一個 token 的生成成本都直接影響商業模式的可持續性。」——AI 基礎設施分析師

從宏觀角度看，全球資料中心的電力消耗正在以前所未有的速度增長。國際能源署（IEA）預估，到 2028 年全球資料中心用電量可能超過 1,000 TWh，其中 AI 工作負載佔比迅速攀升。在這種背景下，任何能夠在不犧牲性能的前提下顯著降低功耗的解決方案，都將獲得巨大的市場機會。

SoftBank 率先部署：日本市場的戰略意義

SambaNova 宣布，SoftBank 將成為 SN50 的首個大規模部署客戶，率先在日本建立基於 SN50 的 AI 推理基礎設施。這項合作具有多層戰略意義。

首先，SoftBank 集團旗下的 SoftBank Corp. 近年來一直在積極建設 AI 基礎設施。孫正義在多次公開場合表達了對 AGI（通用人工智能）的願景，並承諾在未來數年投入數百億美元用於 AI 基礎設施建設。SoftBank 選擇 SN50 作為其 AI 推理平台的首選硬體，對 SambaNova 而言是重要的市場驗證信號。

其次，日本市場本身具有特殊的戰略價值。日本政府已將 AI 確立為國家戰略優先事項，並投入大量資源推動「AI 立國」計劃。日本企業對技術產品的品質要求極為嚴格，SoftBank 的早期採用將為 SN50 建立強大的信譽背書。

此外，SoftBank 在日本的部署也與更大的地緣戰略格局密切相關。在中美科技競爭持續升溫的背景下，日本作為美國的核心盟友，正在成為亞太地區 AI 基礎設施的重要節點。SN50 的日本部署有助於建立獨立於中國供應鏈的 AI 推理能力，這對日本政府和企業界都具有吸引力。

Intel 戰略合作：Xeon + SN50 的組合拳

此次最引人矚目的合作或許是 SambaNova 與 Intel 之間的深度戰略夥伴關係。雙方宣布將把 Intel 的 Xeon CPU 與 SN50 RDU 進行緊密整合，打造針對高效多模態大型語言模型推理的異構計算平台。

這項合作背後的技術邏輯清晰而有力。在現實世界的 AI 推理工作負載中，並非所有計算都適合在加速器上執行。數據前處理、任務調度、結果後處理等環節仍然需要強大的通用處理能力——這正是 Xeon CPU 的強項。透過將 Xeon 的通用計算能力與 SN50 的專用 AI 推理能力深度整合，這對組合有望在多模態推理場景中提供最佳的系統級性能和效率。

對 Intel 而言，這項合作具有雙重意義。一方面，它為 Xeon 處理器在 AI 時代找到了一個有價值的定位——不是與 GPU 或 AI 加速器直接競爭，而是作為整體 AI 系統中不可或缺的組成部分。另一方面，透過與 SambaNova 合作，Intel 得以在不完全依賴自研 GPU 的情況下參與高增長的 AI 推理市場。

Intel CEO 陳立武（Lip-Bu Tan）親自出任 SambaNova 董事會主席這一事實，進一步凸顯了這項合作的戰略深度。陳立武在半導體設計和 EDA（電子設計自動化）領域擁有數十年的經驗，他在 Cadence Design Systems 的任期內成功將其打造為全球領先的 EDA 公司。他對 SambaNova 的個人介入，表明 Intel 將這項合作視為公司 AI 戰略轉型的關鍵環節。

值得一提的是 Intel 此前曾以約 16 億美元的估值嘗試收購 SambaNova 但最終破局。收購未成的原因可能涉及估值分歧、整合風險評估或 SambaNova 創始團隊希望保持獨立性等因素。但從結果來看，雙方最終找到的合作模式或許對兩家公司都更為有利：SambaNova 保持了獨立性和靈活性，而 Intel 則在不承擔全部整合風險的情況下獲得了 AI 推理領域的戰略佈局。

挑戰 Nvidia：市場格局與競爭分析

SambaNova 的 SN50 進入的是一個被 Nvidia 高度主導的市場。根據多項行業估計，Nvidia 在 AI 加速器市場的份額超過 80%，其 CUDA 生態系統經過十餘年的積累，已形成了強大的開發者鎖定效應。挑戰這樣一個根深蒂固的市場地位，SambaNova 面臨哪些機遇與挑戰？

從機遇方面看，AI 推理市場正在快速增長，且其需求特徵與訓練市場有本質區別。在訓練階段，用戶傾向於選擇最熟悉、生態最完善的平台（即 Nvidia），因為訓練流程的複雜度高、遷移成本大。但在推理階段，用戶更關注的是成本效率和特定工作負載的性能——這正是專用架構可能勝出的領域。

此外，代理式 AI 的崛起正在改變推理工作負載的特徵。傳統的 AI 推理通常是簡單的請求-回應模式，但代理式 AI 涉及多輪推理、工具調用、長上下文維護和多模態處理。這些新型工作負載對硬體架構提出了不同的要求，而 SN50 的 RDU 架構——特別是其超長上下文支持（超過 1,000 萬 tokens）和超大模型能力（超過 10 萬億參數）——恰好針對這些需求進行了優化。

然而，挑戰同樣巨大。Nvidia 不會坐以待斃——其 Blackwell 架構本身就在能效和推理性能方面進行了大幅提升，而更新一代的 Rubin 架構也已在規劃之中。更重要的是，Nvidia 的軟體生態系統——包括 CUDA、TensorRT、Triton 推理伺服器等——已成為整個 AI 產業的事實標準。SambaNova 需要證明其軟體堆疊能夠提供同等甚至更好的開發者體驗，這絕非短期內可以完成的任務。

市場上的其他挑戰者也不容忽視。AMD 的 Instinct MI 系列、Google 的 TPU、Amazon 的 Trainium/Inferentia，以及 Cerebras、Groq 等新創公司，都在爭奪 Nvidia 主導地位之外的市場空間。SambaNova 需要在這個日益擁擠的賽道中找到自己獨特的差異化定位。

對香港及亞太 AI 生態系統的影響

SambaNova 的這一系列舉措對香港和亞太地區的 AI 生態系統具有多層面的影響和啟示。

首先，從基礎設施角度看，SN50 的氣冷散熱特性對香港這樣土地稀缺、電力成本高昂的城市特別具有吸引力。香港的資料中心空間有限，改造既有設施以支持液冷 GPU 機架的成本和難度都很高。如果 SN50 真的能在氣冷條件下提供具競爭力的 AI 推理性能，將為香港企業部署本地 AI 推理能力提供一條更加可行的路徑。

其次，SoftBank 在日本的率先部署為亞太地區樹立了重要先例。作為大灣區核心城市和國際金融中心，香港有條件成為 SambaNova 進軍東亞和東南亞市場的戰略節點。香港的金融服務、法律專業服務和跨國企業運營等高價值場景，恰好是代理式 AI 推理需求最迫切的領域。

第三，Intel 與 SambaNova 的合作模式為香港科技產業提供了有價值的參考。在 AI 時代，並非每家公司都需要從零開始建設完整的技術棧——透過戰略投資、技術合作和生態共建，即使是規模較小的企業也可以在 AI 價值鏈中找到自己的位置。香港的科技公司和創投基金可以借鏡這種合作模式，在 AI 晶片和基礎設施生態系統中尋找投資和合作機會。

• 數據中心能效：SN50 的低功耗氣冷方案降低了香港本地 AI 基礎設施的部署門檻
• 金融 AI 應用：代理式 AI 推理對金融服務的風險管理、合規審查和交易策略極為關鍵
• 大灣區聯動：香港可作為國際 AI 晶片技術進入大灣區的橋頭堡
• 多元供應鏈：SN50 提供了 Nvidia 之外的替代方案，有助於降低單一供應商依賴風險
• 人才吸引：AI 晶片生態的多元化發展為香港的硬體和系統工程人才創造新機會

展望：代理式 AI 時代的基礎設施變革

SambaNova 的 E 輪融資、SN50 發布和 Intel 合作三重消息，折射出 AI 產業正在經歷的一場深層結構變化。隨著 AI 從「聊天機器人」時代進入「代理式 AI」時代，計算基礎設施的需求正在發生根本性的轉變。

在聊天機器人時代，AI 推理主要是處理短對話、快速回應的簡單任務，GPU 的通用計算能力足以勝任。但在代理式 AI 時代，AI 系統需要維持超長上下文、執行複雜的多步驟推理、協調多個工具和資料來源、並在長時間運行的任務中保持一致性。這些全新的工作負載特徵，正好為 SN50 這樣的專用架構創造了差異化競爭的空間。

當然，技術創新只是成功的必要條件之一。SambaNova 能否真正撼動 Nvidia 的主導地位，還取決於其商業化執行力、軟體生態建設、客戶服務能力和規模化生產等多個維度。3.5 億美元的融資雖然不少，但與 Nvidia 每年數百億美元的研發投入相比仍顯微薄。SambaNova 的策略顯然是聚焦於特定的高價值場景（代理式 AI 推理），在細分市場中建立優勢，而非試圖在所有領域與 Nvidia 全面競爭。

「AI 晶片市場不會永遠是贏者通吃的格局。隨著 AI 工作負載的多樣化，不同架構在不同場景中的優勢將會顯現。未來的 AI 資料中心很可能會像今天的汽車引擎一樣——不同的用途需要不同的動力系統。」——半導體產業分析師

對於整個 AI 產業而言，SambaNova 的這一系列舉措傳遞了一個明確的信號：AI 推理市場的競爭正在加劇，而代理式 AI 的崛起正在重新定義計算基礎設施的需求。無論 SN50 最終能否在商業上取得突破性成功，它所代表的技術方向——專為新型 AI 工作負載設計的數據流架構——都值得產業界和投資者持續關注。

在未來 12 至 18 個月內，隨著 SoftBank 在日本的部署進入實際運營、Intel 合作的產品陸續上市、以及更多企業客戶的實際使用回饋出現，市場將能夠更準確地評估 SN50 相對於 Nvidia Blackwell 和其他競爭方案的真實表現。這場 AI 晶片架構之戰的結果，將深刻影響全球 AI 基礎設施的格局，也將為香港和亞太地區的 AI 發展帶來新的機遇與選擇。