Samsung hat eine 200 Millionen Euro (rund 231 Millionen US-Dollar) schwere Serie-A-Runde an Euclyd mitgeleitet, einem niederländischen Startup, das KI-Inferenzchips mit einer Architektur entwickelt, die von den GPUs abweicht, die Nvidia zum wertvollsten Unternehmen der Welt gemacht haben.

Bernardo Kastrup, CEO von Euclyd, teilte CNBC exklusiv mit, dass die Runde von Samsung gemeinsam mit Somerset Capital Partners, dem von EQT verwalteten Scaleup Europe Fund und Innovation Industries geleitet wurde. Die Erhöhung beträgt mehr als das Doppelte der mindestens 100 Millionen US-Dollar, die das Unternehmen in einem Gespräch mit CNBC im April 2026 anstrebte, ein Zeichen dafür, dass das Interesse der Anleger an GPU-Alternativen in den letzten sechs Monaten stark zugenommen hat. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer aktuelle KI-Trends.

Warum Investoren GPU-Alternativen finanzieren

Nvidia baute nahezu ein Monopol auf dem Markt für KI-Prozessoren der Spitzenklasse auf, nachdem seine Gaming-GPUs für das Training und den Betrieb von KI-Modellen umfunktioniert wurden, eine Arbeit, die allgemein als Inferenz bekannt ist. Diese Dominanz hat die Chip-Diversifizierung zu einem der aktivsten Bereiche der KI-Investitionen gemacht, wobei Hyperscaler und Start-ups gleichermaßen an kundenspezifischem Silizium arbeiten.

OpenAI gab im August bekannt, dass sein erster hauseigener KI-Chip, der Jalapeño, das erreicht hat, was das Unternehmen als branchenführend in Geschwindigkeit und Effizienz bezeichnet. Google, AWS und Meta entwickeln ebenfalls eigene KI-Prozessoren, vor allem um ihre Abhängigkeit von Nvidias Preis- und Lieferbeschränkungen zu verringern.

Euclyd, gegründet im Jahr 2024, geht davon aus, dass insbesondere Inferenz-Workloads reif für eine Neugestaltung sind. Laut CNBC baut das Unternehmen ein KI-Chipsystem mit einer grundlegend anderen Architektur als GPUs, die sowohl den Prozessor als auch die Speicherarchitektur abdeckt, die ihn speist.

„KI wird zu einer Grundlage für Wirtschaftswachstum, wissenschaftliche Entdeckungen und nationale Wettbewerbsfähigkeit, aber ihr Potenzial wird begrenzt bleiben, es sei denn, wir ändern die zugrunde liegende Infrastruktur grundlegend“, sagte Kastrup im CNBC-Interview.

Eine andere Wette: Verkaufen Sie Systeme und Lizenzen, keine GPUs

Anstatt mit einem ähnlichen Produkt dieselben Kunden wie Nvidia zu verfolgen, zielt Euclyd auf zwei unterschiedliche Einnahmequellen ab. Die erste besteht darin, Hardware und physische Racksysteme an Unternehmenskunden zu verkaufen, die sichere, selbst gehostete KI-Inferenz wünschen. Die zweite besteht darin, sein geistiges Eigentum an Unternehmen zu lizenzieren, die ihre eigenen Chips auf Basis von Euclyds Entwürfen bauen möchten.

Dieses duale Modell spiegelt eine Spaltung des KI-Infrastrukturmarktes zwischen Organisationen wider, die schlüsselfertige Kapazität wünschen, und solchen, insbesondere großen Technologieunternehmen, die lieber das zugrunde liegende Design besitzen möchten. Es bietet Euclyd auch die Möglichkeit, Einnahmen zu erzielen, bevor seine eigenen Systeme auf den Markt kommen.

Was Samsung über das Kapital hinaus bietet

Kastrup sagte gegenüber CNBC, dass die Beteiligung von Samsung weit über die Überprüfung hinausgeht. „Samsung kann uns nicht nur finanziell helfen“, sagte er. „Sie sind einer der größten Speicherhersteller der Welt. Sie betreiben viel Engineering, sie wissen viel über Systeme, sie kennen die Lieferkette, sie haben ein riesiges Netzwerk.“

Die strategische Logik ist bemerkenswert, da der Speicher und nicht nur die Logik zu einem Engpass für KI-Rechenzentren geworden ist. Chiphersteller in der gesamten Branche haben Schwierigkeiten, sich ausreichend Speicher mit hoher Bandbreite zu sichern, und Nvidia hat die Preise für KI-Server teilweise aufgrund der Speicherkosten erhöht. Eine enge Beziehung zu einem der weltweit größten Speicherhersteller könnte Euclyd einen Vorteil bei der gemeinsamen Entwicklung von Prozessor und Speicher als ein einziges System verschaffen.

Der Haken: Noch ist nichts im Maßstab bewiesen

Trotz aller Dynamik müssen sich die Systeme von Euclyd noch im kommerziellen Einsatz in großem Maßstab bewähren, wie CNBC feststellte. Das Unternehmen gibt an, dass sein Silizium für Basismodelle den Energiebedarf und die Kosten der KI-Rechenzentrumsinfrastruktur senken wird, diese Behauptungen werden jedoch erst dann ernsthaft auf die Probe gestellt, wenn die Hardware ausgeliefert wird.

Kastrup sagte gegenüber CNBC, dass Euclyd 2028 mit der Einführung seiner physischen Chipsysteme beginnen will, mit dem Ziel, bis 2030 Tausende von Unternehmenskunden zu bedienen. Dieser Zeitplan lässt die kommerziellen Debütjahre des Unternehmens hinter dem aktuellen Produktzyklus von Nvidia zurück, was bedeutet, dass es gegen ein bewegliches Ziel wetten wird.

Europas wachsende Chip-Ambitionen

Die Runde unterstreicht auch Europas Bestreben, sich einen Teil des KI-Hardware-Stacks zu sichern. Der Scaleup Europe Fund wird von der schwedischen Investmentfirma EQT verwaltet und Innovation Industries ist ein niederländischer Deep-Tech-Investor. In Kombination mit Samsungs globaler Produktionsreichweite bietet der Investorenmix dem Startup aus der Region Eindhoven eine ungewöhnlich internationale Basis für ein erst vor zwei Jahren gegründetes Unternehmen.

Euclyd ist Teil einer größeren Welle gut finanzierter Nvidia-Herausforderer, die angesichts des zunehmenden Wettbewerbs bei KI-Silizium ein Rekordniveau an Risikokapital angezogen haben. Ob einer von ihnen den Vorsprung von Nvidia eindämmen kann, bleibt eine offene Frage, aber der Umfang des Engagements von Samsung deutet darauf hin, dass die größten Chiphersteller der Welt nicht länger bereit sind, die Angelegenheit als hypothetisch zu betrachten.

Für Unternehmen, die gegen Ende des Jahrzehnts Investitionen in die KI-Infrastruktur planen, ergibt sich aus der Praxis, dass der Inferenzmarkt, auf dem sie im Jahr 2028 und darüber hinaus einkaufen werden, wahrscheinlich deutlich überfüllter aussehen wird als heute.

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