312 Millionen Dollar für photonische KI-Chips
Ein Londoner Startup verdreifacht seine Bewertung innerhalb von sechs Monaten und holt sich prominente Investoren. Olix, gegründet vom 25-jährigen James Dacombe, hat 312 Millionen Dollar in einer Series-B-Finanzierungsrunde eingesammelt. Die Bewertung kletterte dabei von knapp über einer Milliarde Dollar im Februar auf nun 3,3 Milliarden. Damit positioniert sich das Unternehmen als einer der ernsthaftesten Herausforderer von Nvidias Dominanz bei KI-Inferenz-Chips.
Die Runde wurde von dem New Yorker Investor Fundomo angeführt. Daneben beteiligten sich Arm, der zu SoftBank gehörende Chiphersteller, sowie das Quant-Trading-Unternehmen Hudson River Trading. Netflix-Mitgründer Reed Hastings stieg als Angel-Investor ein. Auch die bestehenden Investoren, darunter Hummingbird Ventures, Crane, Plural, Creandum, Phoenix Court und Transition, stockten ihre Anteile auf. Selbst die britische Regierung ist über ihren Sovereign AI Fund mit von der Partie.
Photonen statt Elektronen: Das Prinzip der OTPU
Olix entwickelt sogenannte Optical Tensor Processing Units, kurz OTPUs. Statt wie herkömmliche GPUs Elektronen durch Silizium zu schicken, nutzen diese Chips Licht zur Datenverarbeitung. Der Vorteil: Photonen bewegen sich schneller und erzeugen weniger Wärme als Elektronen. Das verspricht einen deutlichen Effizienzgewinn bei der KI-Inferenz, also der Phase, in der ein trainiertes Modell tatsächliche Antworten liefert.
Das Unternehmen vergleicht ein Rechenzentrum mit einer Token-Fabrik. Jeder einzelne Token erfordert hunderte Operationen, die unterschiedliche Hardware-Anforderungen stellen. Bisher laufen alle diese Schritte auf demselben Allzweck-Chip. Olix hingegen verteilt das Modell auf mehrere spezialisierte Chips, die jeweils eine bestimmte Aufgabe übernehmen. Die DX-1 genannte Erstlingslösung ist ein Decode-Beschleuniger für die Ausgabephase von KI-Modellen.
Leistung, die überzeugen muss
Für Modelle mit 100 Milliarden Parametern verspricht Olix über 10.000 Token pro Sekunde pro Nutzer bei gleichzeitig geringerem Stromverbrauch als herkömmliche Chips. Die Architektur soll sich auf Modelle mit zehn Billionen Parametern skalieren lassen. Allerdings stehen diese Zahlen bisher auf dem Papier. Die ersten Kunden sollen erst in der zweiten Hälfte von 2027 beliefert werden.
Deshalb richten sich die Augen jetzt auf die personellen Verstärkungen. Nick McKeown, Stanford-Professor und früherer Intel-Manager, der das Netzwerk-Geschäft leitete, hat den Vorstand beigetreten. McKeown gilt als Mitbegründer von Software-defined Networking und gewann 2025 den Marconi-Preis. Zudem bringt er Erfahrung aus zwei erfolgreichen Unternehmensverkäufen mit: Nicira ging an VMware, Barefoot Networks an Intel.
Als neuer CFO kam Matt Briers an Bord. Er führte das Fintech-Unternehmen Wise neun Jahre lang und brachte es 2021 als erstes Technologieunternehmen direkt an die Londoner Börse. Wise wurde dabei mit 8,75 Milliarden Pfund bewertet. Briers‘ Erfahrung in der Vorbereitung eines Börsengangs könnte für Olix relevant werden.
Ein Markt im Umbruch
Der KI-Chip-Markt wird 2026 auf rund 84 Milliarden Dollar geschätzt und wächst mit mehr als 35 Prozent jährlich bis 2030. Die Konkurrenz ist enorm: Etched verdoppelte seine Bewertung im Juli auf 10,3 Milliarden Dollar. SambaNova holte eine Milliarde Dollar bei 11 Milliarden Bewertung. Das britische Konkurrenzunternehmen Fractile aus Bristol sammelte 220 Millionen Dollar unter Führung von Accel und Founders Fund.
Olix liegt mit 3,3 Milliarden Dollar zwar hinter den US-Rivalen, hat aber eine Besonderheit: Die photonische Architektur ist ein grundlegend anderer Ansatz als die herkömmlichen Inferenz-Beschleuniger der Konkurrenz. Wenn DX-1 die versprochenen Leistungswerte im realen Einsatz erreicht, könnte das den Markt für Inferenz-Hardware nachhaltig verändern.
Bis dahin bleibt die entscheidende Frage offen: Kann ein zweijähriges Startup mit 140 Mitarbeitern die Produktionshürden überwinden und liefern, was Nvidias Milliarden-Forschungsbudget bisher nicht konnte? Die Antwort darauf wird nicht von der Bewertung bestimmt, sondern von der Leistung echter Chips in echten Rechenzentren.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und von einem Menschen redaktionell geprüft.
