AI晶片大戰升溫：SambaNova、SK hynix搶推推論硬體　挑戰輝達壟斷版圖

CMoney 研究員

・ 2026 年 07 月 08 日

AI硬體戰場從「訓練」轉向「推論」，SambaNova System一口氣募資10億美元、估值飆至110億美元，SK hynix則啟動史上最大外企美股掛牌，在高頻寬記憶體(HBM)與企業級推論伺服器上正面對決輝達(NVDA)，改寫全球AI供應鏈版圖。

生成式AI爆發一年多後，市場焦點正悄悄從「模型訓練」移往「推論」階段，新一輪硬體軍備競賽全面開打。從美國到南韓，AI晶片新秀與記憶體巨頭同時加碼資本市場與產品布局，要在輝達(Nvidia, NVDA)一手打造的GPU帝國之外，開闢一條企業級推論與高頻寬記憶體(HBM)的新戰場。

總部位於美國的AI晶片新創 SambaNova Systems 近期完成最新一輪融資，募資規模高達 10 億美元，讓公司估值一口氣推升至 110 億美元。這筆 Series F 融資由 General Atlantic 領投，Seligman Ventures、T. Rowe Price、Capital Group 等長線資金參與，且獲得 Intel Corp. (INTC) 創投部門持續支持。SambaNova 共同創辦人暨執行長 Rodrigo Liang 表示，「這 110 億美元估值凸顯快速推論在企業 AI 技術堆疊中已居於核心位置。」資金將用於擴充產能、加速產品創新，並在全球企業、雲端新創及主權 AI 客戶間擴大部署。

在產品策略上，SambaNova 全力押注 AI 推論伺服器。其最新 SN50 晶片以整機櫃方式出售，直接導入企業或金融機構的資料中心，鎖定「on-prem」(自家機房)部署，與主要仰賴雲端GPU的主流模式形成差異化。JPMorgan Chase (JPM) 已宣布選擇 SambaNova 作為推論基礎設施合作夥伴，導入 SN40、SN50 系統，在受監管的金融環境內建構高安全性的 AI 推論平台。Liang 強調，對銀行等資料敏感產業而言，將推論架構連同模型與私有資料一起留在企業防火牆之內，是落實機密與合規的關鍵。

值得注意的是，SambaNova 曾被傳出遭 Intel 考慮以約 16 億美元（含債務）收購，但如今藉由募資與大客戶訂單，反而強化作為獨立公司的議價能力，並公開表示正積極思考在 2027 年赴美上市的可能。這顯示資本市場已開始為「GPU 之外的推論架構」提供更高的估值溢價，視其為 AI 建設浪潮中的新「鏟子與鐵鍬」。

另一方面，南韓記憶體大廠 SK hynix Inc. (SKHY) 則從另一側切入 AI 硬體高地，啟動規模約 280 億美元的美國掛牌計畫，準備在 Nasdaq Global Select Market 以美國存託憑證(ADR)交易。根據監管文件，SK hynix 將發行 1.779 億單位 ADR，每股普通股對應 10 單位 ADR，參考價格以 7 月 3 日首爾收盤價換算約每股 242,500 韓元。此案若順利完成，將成為史上最大外企赴美上市交易，吸引逾千家機構投資人參與路演，長線科技基金與半導體主題資金反應熱烈。

SK hynix 是高頻寬記憶體(HBM)的領先供應商，直接服務包括 Nvidia (NVDA) 與 Alphabet (GOOGL) 等 AI 產業鏈核心客戶。HBM 為現階段大型 AI 模型訓練與推論不可或缺的記憶體技術，能在有限空間內提供高帶寬、低功耗的資料存取能力。隨著 AI 模型規模持續膨脹，HBM 供給緊缺成為市場常態，也讓 SK hynix 的產能與資本支出策略備受關注。有分析指稱，這次赴美掛牌不僅是單純籌資，更是意在提升全球能見度與估值定價權，為未來在AI記憶體市場的擴產與技術競賽預先站穩腳步。

從 SambaNova 到 SK hynix，兩家公司之所以獲得大量資金追捧，反映的是供應鏈從「單一GPU霸權」走向「多元硬體組合」的結構變化。一端是專門優化推論、強調安全與在地部署的專用伺服器架構；另一端則是讓GPU與專用晶片得以充分發揮效能的底層記憶體技術。當前公共市場對半導體的樂觀情緒也一目了然——追蹤晶片股的 PHLX Semiconductor Index 今年來漲幅約 80%，象徵資金將 AI 硬體視為長期成長主軸。

然而，這場硬體軍備競賽並非沒有隱憂。部分研究機構警告，若各國政府透過補貼與政策強推半導體資本支出，可能導致中長期供給過剩，對記憶體類股尤其不利。也有觀點指出，企業在追求更高速推論與更大模型的同時，必須正視成本與能源消耗壓力，否則 AI 應用落地恐因經濟效益不足而放緩。對 SambaNova 這類新創而言，如何在輝達既有生態系之外，建立能被廣泛採納的軟硬體整合標準，也將是未來幾年的關鍵考驗。

展望後市，AI 推論與 HBM 的需求看似仍將維持高檔，但市場結構可能出現明顯分化：一方面，像 JPMorgan 這類大型金融機構會持續投入自家機房的安全推論環境；另一方面，雲端服務與大型科技公司將透過與 SK hynix 等記憶體供應商深化合作，確保 GPU 叢集具備足夠帶寬。投資人接下來須思考的，不僅是輝達能否維持主導地位，更是這些新世代推論晶片與記憶體玩家，會在多大程度上重塑 AI 硬體版圖，以及目前熱錢追捧下的高估值，能否撐過下一輪產業景氣循環。