La startup de chips de IA SambaNova Systems capta 1.000 millones de dólares con una valoración de 11.000 millones

La startup SambaNova Systems Inc. cerró el 8 de julio de 2026 una ronda de inversión de 1.000 millones de dólares con una valoración de 11.000 millones, una de las cifras más altas entre las empresas privadas de chips de IA del mundo. El acuerdo confirma la creciente convicción de los inversores de que la demanda de infraestructura para inteligencia artificial seguirá creciendo a largo plazo.

Quién es SambaNova Systems

SambaNova Systems es una startup californiana fundada en 2017. A diferencia de la mayoría de las empresas de IA, que construyen modelos o aplicaciones sobre hardware ajeno, SambaNova diseña su propio silicio: procesadores especializados y optimizados para cargas de redes neuronales, además de una pila de software completa encima.

Parámetros clave de la ronda:

• Importe captado: 1.000 millones de dólares
• Valoración de la empresa: 11.000 millones de dólares
• Fecha de cierre: 8 de julio de 2026
• Perfil: chips de IA y plataforma de software para el mercado corporativo

La arquitectura de los chips de SambaNova difiere de forma fundamental del enfoque de GPU de Nvidia. La compañía apuesta por las RDU (Reconfigurable Dataflow Units): no son aceleradores de propósito general, sino chips diseñados para los patrones de cálculo específicos que surgen al ejecutar redes neuronales, sobre todo en la inferencia de grandes modelos de lenguaje. En esas cargas, las RDU ofrecen un perfil de rendimiento y consumo energético distinto al de las GPU.

SambaNova no vende a sus clientes corporativos solo hardware, sino una pila completa de hardware y software: chips, firmware, plataforma de despliegue y soporte técnico. Su base de clientes tradicional son organizaciones con requisitos estrictos de seguridad de datos: instituciones financieras, operadoras de telecomunicaciones, organismos públicos y entidades sanitarias. Para ellos es esencial que los datos no salgan del perímetro corporativo, así que las nubes públicas con GPU de terceros no son una opción.

Por qué los inversores apuestan por los chips de IA

El mercado de infraestructura de IA vive un auge inversor sin precedentes. La demanda de recursos de cómputo para entrenar y ejecutar redes neuronales crece más rápido de lo que pueden ampliar la producción incluso los mayores actores del sector.

Nvidia controla más del 80% del segmento de aceleradores de IA, pero tampoco da abasto: las colas para conseguir GPU se alargan durante meses y los compradores corporativos buscan cada vez con más insistencia alternativas con plazos previsibles, precios competitivos y sin depender de un único proveedor.

Eso abre una ventana comercial para las startups con arquitectura de chip propia. SambaNova compite aquí con Cerebras Systems, Groq, d-Matrix y Tenstorrent. Cada una hace su propia apuesta: unas se centran en una velocidad de inferencia récord, otras en la economía o en la máxima compatibilidad con el software de IA existente. La valoración de 11.000 millones de dólares distingue a SambaNova de sus rivales: los inversores ven en ella un negocio consolidado con clientes corporativos reales, y no solo una tecnología prometedora.

La ronda continúa una tendencia general del sector: en los últimos años, decenas de empresas de infraestructura de IA, desde fabricantes de chips hasta proveedores de centros de datos, han cerrado rondas con valoraciones que en 2023 parecían irreales. El consenso de los inversores es claro: la carrera por la capacidad de cómputo de IA es una demanda estructural a largo plazo, no una moda pasajera.

Qué significa

La ronda de SambaNova envía una doble señal. Para el mercado: la valoración de 11.000 millones de dólares indica que el capital institucional sigue dispuesto a pagar una prima por la infraestructura de IA y que crear una alternativa real a Nvidia tiene sentido comercial. Para la propia empresa: una ronda así abre dos siguientes pasos evidentes, prepararse para una salida a bolsa o ser adquirida por una gran tecnológica que necesita experiencia independiente en chips de IA en lugar de desarrollarla desde cero.