SambaNova تجمع مليار دولار بتقييم 11 مليار دولار مع تصاعد الطلب على استدلال الذكاء الاصطناعي

جمعت SambaNova Systems، المصنّعة لرقائق متخصصة للذكاء الاصطناعي، استثمارات بقيمة مليار دولار بتقييم للشركة بلغ 11 مليار دولار. وجاءت الجولة لتؤكد ثقة المستثمرين بنمو الطلب على البنية التحتية لاستدلال الذكاء الاصطناعي. وتحدث الرئيس التنفيذي للشركة رودريغو ليانغ عن ذلك في مقابلة مع إد لودلو ضمن Bloomberg Tech.

ما المعروف عن الجولة

SambaNova شركة ناشئة مقرها بالو ألتو، أسسها عام 2017 خريجون من جامعة ستانفورد، بينهم البروفيسور كونله أولوكوتون. وتطوّر الشركة بنية رقائق خاصة بها تحمل اسم Reconfigurable Dataflow Unit (RDU)، وهي بديل لوحدات معالجة الرسومات من Nvidia التي تهيمن اليوم على سوق تدريب الشبكات العصبية واستدلالها. وتقوم فكرة RDU على أن تتدفق البيانات عبر الرقاقة وفق المسار الأمثل لكل شبكة عصبية بعينها، بدلًا من تمريرها عبر بنية GPU العامة. وبحسب ما تعلنه الشركة، يقلّل ذلك زمن التأخير واستهلاك الطاقة عند استدلال النماذج الكبيرة.

• قيمة الجولة — مليار دولار من الاستثمارات
• تقييم الشركة بعد الجولة — 11 مليار دولار
• الرئيس التنفيذي — رودريغو ليانغ
• أُجريت المقابلة على الهواء في Bloomberg Tech مع إد لودلو

لماذا أصبح الاستدلال محور الطلب

شدّد ليانغ على أن الطلب على الاستدلال عالي السرعة ينمو بوتيرة هائلة. والمقصود به التشغيل السريع والمنخفض التكلفة للنماذج المدرَّبة بالفعل داخل منتجات حقيقية. فقبل بضع سنوات، كان معظم إنفاق الصناعة الرأسمالي يذهب إلى تدريب النماذج الكبيرة. أما اليوم فتدمج الشركات الذكاء الاصطناعي في خدماتها على نطاق واسع، وتحتاج إلى بنية تحتية قادرة على الرد على المستخدمين بأدنى زمن تأخير وبسعر مقبول لكل توكن.

ويرتبط هذا التحول في الطلب بأن الشركات باتت تنشر وكلاء ذكاء اصطناعي ومساعدين (copilots) بدلًا من الاكتفاء بطلبات منفردة إلى روبوت دردشة. ويراجع هؤلاء النماذج مرات عديدة ضمن المهمة الواحدة، من تحليل مستند إلى أتمتة سير العمل. ويتطلب كل استدعاء من هذا النوع ردًّا من النموذج خلال أجزاء من الثانية. ولهذا تصبح تكلفة الاستدلال وسرعته، لا جودة النموذج وحدها، العامل الحاسم في اختيار البنية التحتية.

من ينافس على سوق الاستدلال

أصبح هذا التحول في التركيز، من التدريب إلى الاستدلال، أحد أبرز موضوعات عام 2026 لصناعة الرقائق بأكملها. فإلى جانب Nvidia، التي لا تزال تحتفظ بالحصة الأكبر من سوق مسرّعات الذكاء الاصطناعي بفضل منظومة CUDA، تدخل سوق الرقائق المتخصصة للاستدلال شركات الحوسبة السحابية العملاقة (hyperscalers) بتطويراتها الخاصة: TPU من Google، وTrainium وInferentia من Amazon. كما تنافس SambaNova شركتا الرقائق الناشئتان Groq وCerebras على العملاء من الشركات الباحثين عن بديل لعناقيد GPU الباهظة. وبالنسبة لهؤلاء العملاء، لا تكمن المقاييس الأساسية في الأداء الأقصى على الورق، بل في التكلفة الفعلية لتوكن واحد من ردّ النموذج وزمن التأخير تحت الأحمال العالية.

ماذا يعني ذلك

تُظهر جولة SambaNova الكبيرة، في ظل الطفرة العامة في الاستثمار في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية، أن السوق لا يراهن على مطوّري النماذج أنفسهم فحسب، بل يراهن بنشاط متزايد على الشركات التي تبني «العتاد» اللازم لتشغيل هذه النماذج بتكلفة منخفضة وبسرعة. وهذا العامل يحدد أكثر فأكثر الاقتصاديات الفعلية لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي في المنتجات، وليس جودة الشبكات العصبية وحدها.