AIチップ企業SambaNova、評価額1.1兆円で再び1000億円規模の資金調達――前回から僅か5ヶ月

AIチップ分野の軍拡競争の中で、SambaNova Systemsが再び大きな動きを見せた。2017年に設立されたこのスタートアップは、10億ドルの新規資金調達を完了し、評価額が110億ドルに急騰したと発表した。前回の過去最大規模の資金調達からわずか5ヶ月後のことである。今回の資金調達は複数の世界トップクラスのベンチャーキャピタルが共同でリードしており、投資家の全容はまだ明らかにされていないが、事情に詳しい関係者によると、既に出資していたSoftBank Vision FundやテマセクHoldingsなども追加出資しているという。

「買収候補」から「評価額100億ドル超」への劇的な転換

興味深いのは、数ヶ月前にインテルが約16億ドル——現在の評価額の約7分の1——でSambaNova買収を検討しているとテクノロジーメディアが報じていた点だ。当時その報道は双方から確認されなかったが、SambaNova は新規資金調達によって市場の疑念に素早く応えた。16億ドルから110億ドルへの飛躍は、AIチップ市場の需要爆発的成長による評価額急騰を反映するとともに、NVIDIAアーキテクチャの代替案を求める資本市場の切実な渇望を示している。

「私たちは救われる必要などない。未来を創っているのだ。」——SambaNova共同創業者兼CEOのRodrigo Liangが社内メールで買収報道に対しこのように返答した。

SambaNova の技術的突破口：再構成可能なデータフローアーキテクチャ

SambaNova のコア技術は、再構成可能なデータフローアーキテクチャ（Reconfigurable Dataflow Architecture）にある。固定命令セットに基づくNVIDIAのGPUとは異なり、SambaNovaのチップはランタイム中にデータパスと演算ロジックを動的に調整でき、異なるAIモデルに対してカスタムASICに近い効率を実現する。このアーキテクチャは超大規模言語モデル（LLM）の推論・学習シナリオに特に適しており、メモリ帯域幅のボトルネックを大幅に低減できる。現在、フラッグシップチップのSN40Lは7nmプロセスを採用し、シングルチップで2PFLOPSを超えるAI演算性能を提供する。

AI学習クラスターの展開においてSambaNovaは、チップ単体の販売ではなく、完全統合システムソリューションを採用している。企業顧客は「Dataflow-as-a-Service」サブスクリプションモデルを購入することで、ハードウェア、ソフトウェア、事前学習済みモデルをパッケージで利用できる。このモデルは顧客の導入障壁を下げる一方、同社が高い初期ハードウェアコストを負担しなければならないことを意味しており、頻繁な資金調達の重要な要因になっていると考えられる。

AIチップ競争の激化：NVIDIA以外の第二の選択肢

現在、世界のAIチップ市場はほぼNVIDIAに独占されており、H100/B200シリーズGPUが学習市場の80%以上のシェアを占めている。しかし高価格、供給制限、消費電力への懸念から、大手クラウドプロバイダーや新興AI企業は積極的に代替案を探している。SambaNova以外にも、Cerebras Systemsはウェーハスケールチップで学習分野への参入を試み、GroqはLPU（言語処理ユニット）で推論速度に特化している。AMDもMI300Xを武器に虎視眈々と狙っている。このレースにおけるSambaNovaの差別化は、「ソフトウェア定義ハードウェア」の柔軟性と、データフローアーキテクチャが大規模並列計算に自然に適合している点にある。

注目すべきは、SambaNova の今回の資金調達が、世界半導体業界が生産能力の逼迫に直面している時期と重なっている点だ。TSMCの先端プロセスの受注枠はNVIDIA、Apple、AMDなどの大手に既に押さえられており、新規参入者が十分な生産能力を確保するのは容易ではない。SambaNovaは、今回調達した資金をTSMCおよびサムスンとのより安定した生産能力の確保交渉に優先的に充てるとともに、次世代3nmチップSN41のテープアウトを加速させると表明している。

編集後記：高評価額の背後にある懸念と機会

SambaNovaがわずか5ヶ月で再び大型資金調達を完了したことは、AIインフラへの投資熱がいまだ冷めていないことを反映している。しかし、110億ドルの評価額はいまだ黒字化していないスタートアップに対するものであり、2025年の売上高は数億ドル程度と推定され、PS（株価売上高倍率）はNVIDIAをはるかに超える水準にある。これは投資家が、特に推論側市場の大規模な拡大を中心に、SambaNovaが今後数年で爆発的な成長を遂げることに賭けていることを意味する。

技術ロードマップの観点では、再構成可能なデータフローアーキテクチャは革新的である一方、エコシステムとの互換性が最大の弱点だ。AI実務者はすでにCUDAエコシステムに慣れ親しんでおり、SambaNovaの専用コンパイラ（SambaFlow）に移行するにはコードの再最適化が必要で、移行コストは無視できない。さらに、Google、Amazon、Microsoftといった超大規模クラウドプロバイダーが自社AIチップ（TPU、Trainium、Maia）を開発しており、これらの内製ソリューションはサードパーティのスタートアップの生存空間をさらに圧迫するだろう。

ただし、SambaNovaには独自の強みもある。そのデータフローアーキテクチャは超大規模スパースモデルの処理時に通信と演算のオーバーラップを自動的に実現し、GPUと比較して30%以上のエネルギー消費削減が可能だ。将来LLM推論シナリオが大規模に普及した場合、この優位性が重要なセールスポイントになり得る。総じて、今回の資金調達によりSambaNovaはより多くの弾薬を手にしたが、真の試練は技術的な強みを持続可能な顧客受注へと転換できるかどうかにある。

本記事はTechCrunchより編集・翻訳