Laut einem exklusiven Bericht von CNBC hat Samsung eine Serie-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 231 Millionen US-Dollar für Euclyd mitgeführt, ein niederländisches KI-Chip-Startup, das Inferenzprozessoren entwickelt, die die GPU-Architektur vollständig aufgeben.

Die rund 200-Millionen-Euro-Runde wurde von Samsung gemeinsam mit Somerset Capital Partners, dem von EQT verwalteten Scaleup Europe Fund und Innovation Industries geleitet – einem Konsortium, das einen der weltweit größten Speicher- und Chiphersteller mit einer Gruppe europäischer Wachstumsinvestoren zusammenbringt. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer KI-Branchenberichterstattung.

Euclyd, gegründet im Jahr 2024, entwickelt ein KI-Chipsystem für Inferenz – die rechenintensive Arbeit der Ausführung trainierter Modelle – mit einer nach Angaben des Unternehmens grundlegend anderen Prozessor- und Speicherarchitektur als die GPUs, die heute KI-Rechenzentren dominieren.

Warum Inferenz das Ziel ist

Die Wahl der Schlussfolgerung als Brückenkopf ist eher strategischer als zufälliger Natur. Nvidia wurde zum wertvollsten Unternehmen der Welt, nachdem seine GPUs, die ursprünglich für Spiele entwickelt wurden, sowohl für das Training als auch für den Betrieb von KI-Modellen umfunktioniert wurden. Das Unternehmen besitzt mittlerweile nahezu das Monopol auf dem Markt für Chips der Spitzenklasse.

Aber Inferenz-Workloads sind vorhersehbarer als Frontier-Model-Training, die Energieeffizienz pro Abfrage dominiert die Wirtschaftlichkeit und die Softwareoberfläche, die ein Herausforderer unterstützen muss, ist viel enger. In diese Richtung entwickelt sich auch das Volumen der Branche, da die KI aus den Laboren in alltägliche Produkte vordringt.

„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 Bernardo Kastrup, CEO von Euclyd, gegenüber CNBC.

Was Samsung außer Geld bietet

Kastrup machte deutlich, dass der Wert von Samsung weit über sein Scheckbuch hinausgeht. „Samsung kann uns nicht nur finanziell helfen“, sagte er gegenüber CNBC. „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.“

Das ist wichtig, weil die verbindliche Einschränkung für Nvidias Herausforderer selten das Chipdesign selbst war. Es sichert fortschrittliche Verpackungskapazitäten und eine Speicherzuweisung mit hoher Bandbreite in einer Lieferkette, in der die größten Käufer die Kapazitäten Jahre im Voraus buchen. Ein in diese Lieferkette eingebetteter Investor kann im Prinzip die beiden größten Probleme lösen, mit denen ein GPU-Alternative-Startup konfrontiert ist.

Das Geschäftsmodell: Racks und Lizenzgebühren

Dem CNBC-Bericht zufolge zielt Euclyd auf zwei 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 andere Unternehmen zu lizenzieren, die ihre eigenen Chips auf Basis der Euclyd-Technologie bauen möchten.

Das Unternehmen gibt an, dass seine Siliziumsysteme für Basismodelle den Energiebedarf und die Kosten der KI-Rechenzentrumsinfrastruktur senken werden – eine Behauptung, die in der gesamten Branche Finanzmittel angezogen hat, im Fall von Euclyd jedoch unbewiesen bleibt. Die Systeme des Unternehmens müssen noch im kommerziellen Einsatz in großem Maßstab demonstriert werden.

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.

Ein überfülltes, gut finanziertes Feld

Euclyd betritt einen Markt, in dem nahezu jeder große Player bereits versucht, seine Abhängigkeit von Nvidia zu verringern. OpenAI gab im August bekannt, dass sein erster hauseigener KI-Chip, der Jalapeño, „branchenführende Geschwindigkeit und Effizienz“ erreicht habe. Google, Amazon Web Services und Meta betreiben alle ihre eigenen benutzerdefinierten KI-Chip-Programme. Und eine Welle risikokapitalfinanzierter Startups strebt nach Inferenzeffizienz mit neuartigen Architekturen und Speicherdesigns, und das in einem Finanzierungsumfeld, in dem Nvidia-Alternativen das ganze Jahr über Rekordinvestitionen angezogen haben.

Die Runde selbst fiel an einen schlimmen Tag für die Branche: Chip-Aktien brachen am Montag ein, nachdem mehrere KI-Führungskräfte eine Verlangsamung der Entwicklung gefordert hatten, was unterstreicht, wie sensibel die Stimmung in Bezug auf KI-Hardware geworden ist.

Die Sicht des Skeptikers: CUDA, Geschichte und Design gewinnen

Die Hürden, vor denen jeder Nvidia-Herausforderer steht, sind gewaltig. Der größte Graben des etablierten Betreibers sind nicht Siliziumspezifikationen, sondern Software: die CUDA-Programmierumgebung, zwei Jahrzehnte angesammelte Bibliotheken und eine Generation von Ingenieuren für maschinelles Lernen, die darauf ausgebildet wurden. Die Geschichte ist übersät mit gut finanzierten Architekturen, die eine Generation zu spät auf den Markt kamen oder es nicht geschafft haben, ein Ökosystem aufrechtzuerhalten.

Analysten und Investoren werden drei Kriterien im Auge behalten, um zu beurteilen, ob diese Runde gut angelegtes Geld war: ob sich Samsungs Beteiligung in konkreten Herstellungs- und Speichervereinbarungen niederschlägt und nicht in einer rein finanziellen Beteiligung; ob Euclyd Produktionskunden nennt und ob diese Einsätze Einnahmen generieren und nicht als Forschungsprojekte dienen; und ob die europäischen Geldgeber diese Runde auf dem langen, kapitalhungrigen Weg zum funktionierenden Silizium weiterhin unterstützen.

Europas Wette auf Hard Tech

Auch die Zusammensetzung des Syndikats trägt ein kontinentales Signal. Somerset Capital Partners, der Scaleup Europe Fund und Innovation Industries stellen einen bewussten europäischen Vorstoß dar, harte Technologie in der Wachstumsphase zu finanzieren – indem strategische Halbleiterdesignteams in Europa gehalten werden, anstatt zuzusehen, wie sie frühzeitig an amerikanische Käufer verkauft werden. Die Niederlande, die Heimat wichtiger Halbleiterausrüstungslieferanten und einer umfassenden Forschungsinfrastruktur, haben sich als natürliche Basis für diese Bemühungen herausgestellt.

Ob Euclyd die europäische Antwort auf die Dominanz von Nvidia oder ein weiteres warnendes Beispiel wird, wird sich erst zeigen, wenn die ersten Systeme bei den Kunden ankommen. Aber mit 231 Millionen US-Dollar, einem strategischen Ankerinvestor innerhalb der Speicherlieferkette und einem klaren Rückschluss hat sich das Unternehmen das Einzige erkauft, was Chip-Startups selten bekommen: Zeit und einen realistischen Weg zum Silizium.

Um weiterhin über die Chips, Rechenzentren und das Kapital zu berichten, die den KI-Ausbau prägen, verfolgt AI Buzz Wire die Hardware-Ebene des Booms.

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