A SambaNova agora está avaliada em US$ 11 bilhões após levantar um novo aporte de US$ 1 bilhão.
É uma das várias startups de chips de IA nas quais os investidores estão apoiando para desafiar a Nvidia.
A SambaNova concentra-se em chips de inferência e implementações de IA locais.
Uma startup de chips para inteligência artificial levantou US$ 1 bilhão em financiamento, à medida que investidores continuam direcionando recursos para empresas que buscam desafiar a Nvidia.
A SambaNova agora está avaliada em US$ 11 bilhões graças ao novo aporte, liderado pela General Atlantic, com participação da Seligman Ventures, T. Rowe Price e Capital Group.
A mais recente rodada de financiamento, anunciada na quarta-feira, ocorre após a startup captar mais de US$ 350 milhões no início deste ano de investidores, incluindo a Intel, com a qual também anunciou uma parceria.
“A inferência mudou completamente o cenário, e o que estamos vendo agora é que, como uma empresa independente, você tem a capacidade de se mover muito rapidamente e impulsionar os negócios em uma ampla gama de setores”, disse Rodrigo Liang, cofundador e CEO da SambaNova, à CNBC durante a cúpula Raise AI, em Paris.
“Estamos expandindo os negócios muito, muito rapidamente, e esse capital nos permite acelerar significativamente a implantação dos racks que os clientes realmente desejam”, afirmou.
Liang acrescentou que a empresa considera fortemente realizar uma oferta pública inicial de ações (IPO) em 2027, muito provavelmente nos Estados Unidos.
Como a SambaNova pretende conquistar o mercado de inferência em IA
A SambaNova é uma das diversas startups que buscam ganhar espaço no mercado de chips voltados à inferência.
Esses semicondutores são projetados para executar grandes modelos de IA de forma rápida e com eficiência de custos, um segmento que se tornou foco da indústria à medida que agentes de IA mais complexos passam a ser implementados.
A empresa comercializa seu chip mais recente, o SN50, como parte de uma unidade de servidor que pode ser instalada em data centers. A abordagem difere da arquitetura de unidades de processamento gráfico (GPUs) comercializada pela Nvidia, que tem sido essencial para o treinamento de grandes modelos de IA.
A SambaNova também concentra seus esforços nas chamadas implantações on-premises, nas quais suas unidades de servidor podem ser instaladas em um data center pertencente à própria empresa cliente. Na quarta-feira, o JPMorgan Chase informou que utilizará os sistemas da SambaNova para “inferência on-premises em nossas exigentes cargas de trabalho corporativas de IA”.
“O JPMorgan escolheu a SambaNova como fornecedora de inferência para o banco”, disse Liang.
“Para bancos e outros setores em que os dados são extremamente importantes, trazer essa infraestrutura para dentro da empresa, operar essa infraestrutura com modelos sob seu próprio controle e com dados privados, mantendo tudo dentro de seus firewalls, é um aspecto extremamente importante para executar IA de forma altamente segura e privada”, acrescentou.
A SambaNova afirma que a inferência on-premises pode proporcionar uma IA mais rápida e mais segura, uma vez que é controlada pela própria empresa que a utiliza, e não por um provedor terceirizado de computação em nuvem ou por um laboratório de IA.
Os investidores do mercado acionário têm demonstrado otimismo em relação ao setor de semicondutores, frequentemente chamado de “pás e picaretas” da expansão da inteligência artificial. O índice de semicondutores PHLX, que acompanha uma cesta de ações de fabricantes de chips, acumula alta de cerca de 80% neste ano.
Ao mesmo tempo, houve uma intensa movimentação no mercado privado envolvendo empresas de chips que tentam desafiar as líderes estabelecidas do setor.
Na quarta-feira, Sunghyun Park, CEO da startup sul-coreana Rebellions, disse com exclusividade à CNBC que a empresa está se preparando para realizar uma oferta pública inicial de ações (IPO) na Kospi no primeiro ou no segundo trimestre de 2027.
No ano passado, a Nvidia assinou um acordo para licenciar tecnologia da startup de chips para inferência Groq.
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