La corsa alla capacità di inference per l'AI ha appena generato un altro peso massimo. SambaNova Systems ha annunciato l'8 luglio di aver raccolto 1 miliardo di dollari nel primo closing di una Serie F guidata da General Atlantic, portando la valutazione della società di chip a 11 miliardi di dollari post-money. È previsto un secondo closing "nelle prossime settimane", il che significa che il round complessivo potrebbe essere più alto.
Chi c'è
La lista degli investitori è orientata verso istituzioni con grandi disponibilità: Seligman Ventures, T. Rowe Price, Capital Group, fondi gestiti da BlackRock, Intel Capital, la Qatar Investment Authority, Vista Equity Partners e Battery Ventures. E in modo significativo, JPMorgan Chase compare su entrambi i lati dell'operazione — come investitore e come cliente che sta adottando l'hardware di SambaNova per inference sicura, on-premises.
Un rimbalzo, non un percorso lineare
La valutazione da 11 miliardi di dollari appare più solida se confrontata con la storia recente di SambaNova. Dopo un picco di 5,1 miliardi di dollari in un round del 2021 guidato da SoftBank, secondo quanto riferito l'azienda aveva attirato l'interesse all'acquisizione di Intel a soli ~1,6 miliardi di dollari nel dicembre 2025, per poi raccogliere un modesto 350 milioni di dollari in una Serie E a febbraio. La Serie F segna un balzo di circa 7 volte rispetto a quel minimo — trainato da un mercato che si è spostato con forza verso l'inference. "La valutazione di SambaNova da 11 miliardi di dollari evidenzia il ruolo centrale che l'inference veloce svolge ormai nello stack enterprise dell'AI", ha dichiarato l'amministratore delegato Rodrigo Liang.
L'hardware
La proposta di SambaNova si basa sulla sua architettura Reconfigurable Dataflow Unit (RDU) — il chip SN40L, e il più recente SN50 presentato a febbraio e in arrivo nella seconda metà del 2026, con SoftBank indicata come primo partner di implementazione. L'azienda presenta il design dataflow, con la sua memoria a tre livelli, come più adatto a servire carichi di lavoro agentici grandi e multi-modello rispetto agli approcci basati su GPU o su sola SRAM dei rivali come Nvidia, Groq e Cerebras. Liang ha affermato che il nuovo capitale servirà a "mettere in sicurezza la catena di fornitura" — finanziando ordini e materiali nei prossimi 12 mesi.
La scommessa macro
Alla base di tutto c'è una carenza di offerta: la domanda di inference, ha detto Liang, sta "accelerando ben più velocemente dell'offerta", con una "curva da hockey" di clienti in cerca di alternative a Nvidia mentre spingono verso il basso il costo per token. Le vittorie citate — JPMorgan Chase per l'inference on-premises, oltre ad acquirenti sovrani e aziende — riflettono un più ampio spostamento tra le imprese regolamentate verso infrastrutture private per carichi di lavoro AI sensibili. "Il fatto che JPMorgan Chase abbia deciso di usare SambaNova per la sua soluzione di inference è molto importante", ha detto Liang.