本文来自微信公众号“DeepTech深科技”，【作者】刘雅坤。
昔日芯片霸主英特尔，再次举起挑战AI霸主英伟达的旗帜。这一次，它找到了新的盟友。
2月24日，英特尔和AI芯片初创公司SambaNova宣布了一项多年的战略合作计划，为面向以大模型为核心业务的企业提供高性能、高性价比的AI推理解决方案。
英特尔发言人称，本次合作旨在打造下一代异构计算AI数据中心。该架构整合了多样化的计算、内存、网络硬件，并通过统一软件栈，为数据中心提供大规模推理支撑。
那么，英特尔为何选择联手这家初创企业，它们的联手有望对英伟达构成挑战吗？
事实上，这并不是一次偶然牵手，而是一段持续多年的绑定关系。2017年，Kunle Olukotun、Rodrigo Liang和Christopher Ré联合创立了SambaNova，总部位于美国加利福尼亚州圣何塞。英特尔CEO陈立武（Lip-Bu Tan）自2017年以来长期担任SambaNova董事长，双方早在公司创立初期就已深度绑定，他还参与了这家公司的早期投资。
在此基础上，英特尔于2019年首次投资了SambaNova。据公开信息，SambaNova已完成3.5亿美元的E轮融资，本轮融资由Vista Equity Partners和Cambium Capital领投，英特尔也参与了本轮融资（具体金额目前尚未披露）。
从两家公司的合作的领域来看，涵盖了AI云平台、集成AI基础设施和市场推广执行。可以看到的是，这不是一次简单的财务投资，而是从资本到产品再到渠道的深度绑定。
具体而言，在产品层面，SambaNova正在扩展其垂直整合的AI云平台，该平台基于英特尔Xeon CPU构建，并针对大语言和多模态模型进行优化。该平台将提供低延迟、高吞吐量的AI服务，并由参考架构、部署蓝图以及与系统集成商和软件供应商的合作关系提供支持。
结合SambaNova的系统与英特尔的CPU、GPU和网络技术，重点提供可扩展、可直接部署到生产环境中的推理能力，覆盖代码生成、多模态应用和AI代理等场景。
除了技术方面的合作，两家公司也将在渠道方面进行整合。通过英特尔的全球企业、云和合作伙伴渠道进行联合销售和联合营销，以加速AI生态系统的落地。
在宣布合作的同时，SambaNova还发布了其AI芯片SN50以及SambaRack SN50系统，其优势集中体现在低延迟、高吞吐和节能。
据SambaNova称，“这款芯片可为企业提供总体拥有成本降低至原来的三分之一，与英伟达Blackwell B200 GPU相比，SN50的最大速度是其5倍，代理推理的吞吐量是其3倍以上，并在Meta的Llama 3.3 70B等一系列模型中得到验证。”
（来源：SambaNova）
SambaRack SN50是将16个SN50芯片组合的系统，它可通过每秒数TB的互连链路连接多达256个加速器，从而降低首次令牌响应时间（TTFT，Time to First Token）并支持更大的批尺寸。
该公司称，SN50能够运行参数规模高达10万亿的单个模型，并处理长达1,000万token的上下文长度。这种规模优势并非来自单卡算力峰值，而是体现在大规模推理的系统级性能。
于企业而言，SN50有望支持更大规模、更长上下文的AI模型部署，并拥有更高的吞吐量和响应速度，同时保持高性能，并将成本和延迟控制在合理范围内。
据SambaNova公开信息，SN50将于今年晚些时候开始向客户发货，软银集团将成为首家在日本下一代AI数据中心部署SN50的客户。
（来源：SambaNova）
这场合作的关键，在于瞄准了新战场。这里有两个需要区分的概念：训练市场和推理市场，它们对应的分别是模型诞生和模型落地。
自2022年底OpenAI推出ChatGPT以来，推动AI基础设施进入快速发展阶段。多年来，英伟达的GPU一直是AI模型公司训练市场的主流选择之一。而推理市场现在正成为新的战场，尤其在大模型进入企业级部署之后。显然，英特尔和SambaNova押注的正是推理市场。
与英伟达GPU+CUDA生态相比，尽管英特尔曾是数据中心的王者，但不容忽视的是其收入连续多年下滑的事实，并且其在AI芯片能力方面尚未形成规模化优势，要想突破生态壁垒，联手SambaNova无疑是为自身加码的重要布局。对英特尔而言，SambaNova正好补充了英特尔在AI专用推理芯片硬件上的短板。
此前有传闻称，英特尔曾考虑以16亿美元（包括债务）收购SambaNova，但谈判最终破裂，多家媒体报道称，两家公司不愿过多讨论此前的收购事宜。对SambaNova来说，依托英特尔的渠道和产业生态也有利于其加快推广的步伐。
（来源：SambaNova）
与其说这是英特尔和SambaNova联合“对抗”英伟达，不如说这次合作让业界看到了未来更多的可能性：AI不会永远只有一种计算架构，在大规模AI推理方面有可能形成英伟达体系之外的替代方案。
尽管英伟达在GPU市场占绝对主导地位，但这也对大型公司产生了明显的生态锁定效应。正是看到了这一点，最近，已有公司开始采取措施，例如作为英伟达的长期客户，OpenAI于今年1月与初创公司Cerebras签署了一项价值100亿美元的计算资源协议。Cerebras将在2028年之前向OpenAI提供750兆瓦的计算能力。
英特尔和SambaNova的合作也延续了这种可能性。与其在训练市场上“硬刚”英伟达，不如转向推理市场的生态构建，这是一种更现实的战略选择。
正如SambaNova联合创始人兼首席执行官Rodrigo Liang所言：“AI竞争的重点，已经不再是谁能训练出最大模型。凭借SN50以及我们与英特尔的深度合作，真正的竞争在于谁能用即时响应、永不卡顿的AI代理点亮整个数据中心，并且用可控成本把AI从一项实验变成云端最赚钱的引擎。”
在AI推理的赛道上，真正的胜负很可能不再只是芯片性能的竞速，而是生态整合和成本效率的较量。而未来AI基础设施能否从单一GPU时代迈向多元推理架构也同样值得关注。
参考资料：
https://www.cnbc.com/2026/02/24/intel-partners-with-sambanova-after-buyout-talks-reportedly-failed.html
https://www.nytimes.com/2026/02/24/technology/intel-sambanova-ceo-lip-bu-tan.html
https://sambanova.ai/press/sambanova-unveils-fastest-chip-for-agentic-ai-collaborates-with-intel-and-raises-350m
