人工智能领域的快速发展，对能够处理日益复杂工作负载的强大高效基础设施提出了更高要求。虽然复杂的人工智能模型开发已获得广泛关注，但这些模型的实际部署，即人工智能推理，往往面临着巨大的挑战。传统数据中心难以满足推理的计算需求，导致部署时间过长和成本高昂。这促使人工智能基础设施领域不断创新，各公司都在寻求简化流程并加速生成式人工智能能力的采用。
快速部署：应对AI推理挑战的关键
传统数据中心在应对AI推理工作负载方面面临诸多挑战。部署速度缓慢是主要痛点之一。通常，企业需要花费18到24个月才能完成传统AI推理解决方案的部署。这漫长的过程不仅延缓了AI的应用，也增加了成本，使其难以快速响应市场变化和竞争压力。SambaNova Systems推出的SambaManaged旨在解决这一难题，将部署时间缩短至90天，为企业提供了一个极具吸引力的替代方案。
SambaNova的创新解决方案：SambaManaged
SambaNova Systems成立于2017年，由来自Sun/Oracle和斯坦福大学的行业资深人士创立。公司推出的SambaManaged是一种统包式人工智能推理解决方案，旨在满足更快、更高效部署的关键需求。SambaManaged之所以脱颖而出，是因为其部署时间非常快，仅需90天，与传统实施方案所需的18到24个月相比，有了显著的改进。
SambaManaged是一个模块化产品，专为快速集成到现有数据中心基础设施中而设计，最大限度地减少了对现有基础设施进行大规模修改的需求。这使得企业能够快速建立人工智能推理服务，而不会对当前的运营造成重大干扰。SambaManaged的核心价值在于，它能够帮助企业快速部署最先进的生成式人工智能。在当今竞争激烈的环境中，企业越来越依赖人工智能来获得竞争优势，这一点尤为重要。
超越速度：性能至上
除了部署速度，SambaNova还强调其平台的性能。Artificial Analysis的独立基准测试表明，SambaNova拥有最快的人工智能推理平台。SambaNova Cloud服务能够以每秒461个token的速度运行Meta的Llama 3.1模型（参数为700亿），并以每秒132个token的速度运行参数为4050亿的模型。这种速度是通过专门构建的企业级人工智能平台实现的，这与传统的以GPU为中心的方法有所不同。该公司的SN40L RDU是一个关键组件，旨在扩展代理人工智能，并满足任何规模的组织的需求。这种对性能的关注延伸到了其云服务，该服务提供免费、开发者和企业级等多种选择，使其能够为广泛的用户所使用。
战略合作与生态系统建设
SambaNova的战略不仅仅是提供更快的解决方案。该公司正通过战略合作伙伴关系积极扩大其影响力。与软银公司的合作包括在日本软银的人工智能数据中心内托管SambaNova Cloud，为当地开发者提供超快的人工智能推理服务。此外，通过Inference Providers与AWS Marketplace和Hugging Face等平台的集成，表明了该公司致力于实现可访问性，并与现有的人工智能开发工作流程实现无缝集成。与Hugging Face的合作旨在实现人工智能模型的高效部署和扩展，以应用于实际应用。SambaNova的云服务，包括免费、开发者和企业层级，进一步提升了其产品的可访问性。
面临的挑战与战略调整
尽管SambaNova在人工智能推理领域取得了显著进展，但它也面临着挑战。该公司最近进行了重组，裁员15%，以重新将精力集中在推理、微调和云服务上，这标志着其战略转向了这些核心领域。尽管如此，该公司仍然获得了包括贝莱德在内的巨额投资，并继续将自己定位为人工智能基础设施领域中的领导者。
竞争格局与未来展望
SambaNova Systems正在为解决与人工智能推理相关的挑战做出重大努力。SambaManaged的推出，加上其高性能云平台和战略合作伙伴关系，为寻求快速部署和扩展生成式人工智能能力的企业提供了一个引人注目的产品。该公司对速度、效率和可访问性的承诺，以及对专门构建的硬件和软件堆栈的关注，使其成为释放人工智能全部潜力的竞赛中的关键创新者。虽然来自英伟达等老牌企业以及Cerebras和Groq等新兴芯片制造商的竞争仍然激烈，但SambaNova的独特方法和可证明的性能提升表明，该公司有能力在塑造人工智能基础设施的未来方面发挥关键作用。尽管进行了重组，但SambaNova仍然拥有强大的资金支持和明确的战略重点，这使其能够继续推进人工智能推理技术的发展，并为企业提供更强大的工具来利用人工智能的力量。
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