nEye Systems sammelt 72,5 Millionen Dollar, um elektrische Schalter in KI-Rechenzentren durch Wafer-Scale-Optik zu ersetzen
Die optische Revolution: nEye Systems im Kampf um die Neuverkabelung des KI-Rechenzentrums
Ein Spin-off der UC Berkeley, unterstützt von Alphabet, Microsoft, NVIDIA und Micron, fordert die elektrische Grundlage der KI-Infrastruktur heraus – und was wirklich auf dem Spiel steht, wenn es gewinnt.
Ein neuer Herausforderer im optischen Wettrüsten des Silicon Valley
In den sterilen, klimakontrollierten Laboren eines Flachbaus am Rande der Bucht bereitet sich ein kleines Team von Ingenieuren darauf vor, ein jahrzehntealtes Axiom des Rechnens in Frage zu stellen: dass Daten elektrisch geleitet werden müssen. nEye Systems, ein Photonik-Startup, das von Wissenschaftlern der UC Berkeley gegründet wurde, hat 72,5 Millionen Dollar an Risikokapital eingesammelt, um die Grundlagen des Rechnens für künstliche Intelligenz neu zu verkabeln – Photon für Photon.
In einer Branche, in der Mikrosekunden zählen und Stromrechnungen in die Hunderte von Millionen gehen, behauptet das Startup, dass es die heutigen bandbreitenbeschränkten, energieverschwendenden elektrischen Schalter durch optische Schaltungen auf Wafer-Ebene ersetzen kann, die von MEMS angetrieben werden – und so 10.000-fach höhere Geschwindigkeiten und einen 1.000-fach geringeren Stromverbrauch liefern kann.
Mit diesem Versprechen hat es einige der strategisch am besten positionierten Investoren im Tech-Ökosystem überzeugt. CapitalG von Alphabet, M12 von Microsoft, NVIDIA und Micron Ventures setzen nun auf nEyes kühne Vision eines vollständig optischen Rechenzentrums.
Doch hinter den Schlagzeilen der Venture-Capital-Welt verbirgt sich eine tiefere Geschichte – eine Geschichte, in der sich die Siliziumphotonik von Laborexperimenten zu einer industriellen Revolution entwickelt und in der ein hochriskantes Schachspiel ausgetragen wird, während das Hyperscale Computing an seine physischen und wirtschaftlichen Grenzen stößt.
Die Energiekrise im Herzen der KI
Der Aufstieg der generativen KI und des groß angelegten maschinellen Lernens hat die Nachfrage nach Hochleistungsrecheninfrastruktur angekurbelt. Allein im Jahr 2024 haben Hyperscaler wie Google, Amazon und Microsoft ihre GPU-Cluster-Flächen verdoppelt. Doch mit jeder Erweiterung verschärft sich ein bekanntes Problem.
„Diese Systeme sind nicht mehr durch die Rechenleistung begrenzt – sie sind dadurch begrenzt, wie schnell und effizient man Daten zwischen Chips bewegen kann“, bemerkte ein leitender Analyst für Cloud-Infrastruktur. „Elektrische Schalter stoßen sowohl bei der Bandbreite als auch beim Stromverbrauch an ihre Grenzen.“
Traditionelle Switching-Architekturen, die vor Jahrzehnten für CPU-zentrierte Workloads entwickelt wurden, haben Mühe, mit den heutigen GPU-lastigen Multi-Rack-Clustern fertig zu werden. Jede optisch-elektrische Wandlung erhöht die Latenz und verbraucht Energie, während verschachtelte Multi-Tier-Switch-Fabrics die GPU-Auslastung oft auf weniger als 60 % begrenzen.
Dies ist der Schmerzpunkt, den nEye Systems anvisiert: das unsichtbare, aber lähmende Nadelöhr in der KI-Fabrik.
Wafer-Scale-Photonik: Vom Labordemo zum Rechenzentrums-Fabric
nEyes Lösung? Ein programmierbarer, optischer Schalter auf Wafer-Ebene, der mit MEMS (mikroelektromechanischen Systemen) und Siliziumphotonik gebaut wurde. Der „SuperSwitch“ des Unternehmens, der über ein Jahrzehnt in Professor Ming Wus Labor der UC Berkeley entwickelt wurde, verbindet Tausende von GPUs und Speichereinheiten über direkte optische Verbindungen – keine Wandlungen, kein wärmelastiges Kupfer, keine traditionelle Vernetzung.
Es ist nicht nur Theorie. Laut internen Benchmarks, die Investoren mitgeteilt wurden, ist der SuperSwitch:
- 100-mal kleiner als bestehende optische Switch-Racks,
- 1.000-mal energieeffizienter,
- 10.000-mal schneller in der Rekonfigurationsgeschwindigkeit und
- 10-mal günstiger als herkömmliche Lösungen pro geschaltetem Bit.
Dieser kompakte Formfaktor eröffnet die Möglichkeit, den Switch innerhalb des Racks zu platzieren – wodurch Netzwerkschichten reduziert, die Fehlertoleranz erhöht und der GPU-zu-GPU-Durchsatz radikal verbessert wird.
Wie ein Venture-Partner, der mit dem Deal vertraut ist, es ausdrückte: „Das ist kein besserer Switch. Es ist eine komplette Neugestaltung des Network Fabrics.“
Strategisches Kapital: Wenn Investitionen zum geopolitischen Schachspiel werden
Diese Neugestaltung ist den strategischen Unterstützern, die sich nun in nEyes Ecke befinden, nicht entgangen. CapitalG von Alphabet führt die Serie B mit einer Finanzspritze von 58 Millionen Dollar an, gefolgt von M12, NVIDIA und Micron – von denen jeder mehr als nur Geld einbringt.
NVIDIA, dessen GPUs moderne KI-Workloads dominieren, hat ein direktes Interesse daran, Engpässe zu beseitigen, die die GPU-Auslastung senken. Microsoft ist durch Azure stark in die Skalierbarkeit von Cloud-KI investiert. Micron, ein globaler Speicheranbieter, sieht die Möglichkeit, seine Reichweite in die Datenbewegung auszudehnen.
Aber das vielleicht aufschlussreichste Signal ist Googles stilles, paralleles Streben nach optisch rekonfigurierbaren KI-Supercomputern – was darauf hindeutet, dass nEyes Kernthese nicht nur glaubwürdig, sondern auch strategisch ist.
Laut einem erfahrenen Technologieinvestor: „Das intelligente Geld konzentriert sich auf die Idee, dass optisches Switching keine Nische ist. Es ist der unvermeidliche nächste Schritt in der Hyperscale-Architektur.“
Das eigentliche Schlachtfeld: Fertigung, nicht Moores Gesetz
Dennoch garantieren kühne Behauptungen und mächtige Verbündete keinen Erfolg. Der Übergang vom Universitätslabor zur Produktionsfabrik ist mit Verlusten gepflastert.
„Einen Prototyp herzustellen ist nicht dasselbe wie die Produktion in großem Maßstab“, sagte ein Fertigungsberater, der bei der Skalierung von Photonik-Chips beraten hat. „MEMS-basierte optische Schalter haben enge Toleranzen. Wafer-Scale-Erträge sind eine ernsthafte Herausforderung.“
Ertragsprobleme, Verpackungskomplexität und die Integration in bestehende Infrastrukturen sind alles Hürden, die nEyes kommerzielles Debüt verzögern – oder ganz zum Scheitern bringen könnten.
Dann ist da noch die Frage der Standards. Optischem Switching fehlt ein gemeinsamer Satz von APIs, Steuerprotokollen und Integrationstoolkits. Solange diese nicht angegangen werden, bleibt die großflächige Einführung für risikoscheue Betreiber ein Glücksspiel.
Wie ein Systemarchitekt bei einem großen Cloud-Anbieter es ausdrückte: „Es sieht auf dem Papier großartig aus. Aber etwas so Radikales in die Produktion zu integrieren, ohne SLAs zu verletzen, ist kein triviales Unterfangen.“
Der Wettbewerb verschärft sich, aber die Differenzierung bleibt stark
nEye ist nicht allein im Bestreben nach optischen Verbindungen. Startups wie Lightmatter, Ayar Labs, DustPhotonics und Celestial AI wetteifern um die Kommerzialisierung von Varianten von Silizium-Photonik-Switches und -Verbindungen. Einige konzentrieren sich auf Chip-zu-Chip-Verbindungen, andere auf optische Fabrics auf Rack-Ebene.
Aber nur wenige bieten nEyes Kombination aus hoher Basis, reprogrammierbarem Switching auf Wafer-Ebene mit extremer Energieeffizienz. Die meisten Wettbewerber arbeiten noch mit diskreten Modulen oder benötigen sperrige externe Optiken.
„Das eigentliche Unterscheidungsmerkmal ist ihre Integrationsdichte und Rekonfigurierbarkeit“, bemerkte ein Photonik-Analyst. „Wenn sie liefern können, was sie versprechen, ist es ein kategoriebestimmendes Produkt.“
Das ist ein großes „Wenn“. Aber eines, das die Aufmerksamkeit etablierter Unternehmen auf sich gezogen hat – und den Grundstein für zukünftige Akquisitionen oder IP-Schlachten legen könnte, wenn der Markt reift.
Hype vs. Traktion: Brennt das Licht wirklich?
Bisher hat nEye keine zahlenden Kunden, unterzeichneten Pilotprojekte oder öffentlich eingesetzte Systeme angekündigt. Das Unternehmen hält sich bezüglich der Produktionszeitpläne bedeckt, obwohl Quellen aus dem Vorstand andeuten, dass die ersten Tests innerhalb des Jahres beginnen könnten.
Das macht die aktuelle Traktion am besten als momentumreich, validierungsarm zu beschreiben. Das Team hat Geld von Elite-VCs eingesammelt, eine beeindruckende Riege von Technologen aufgebaut und eine klare Produktvision formuliert. Aber der Markt wartet noch auf den Beweis.
Analysten, die den Sektor beobachten, bleiben vorsichtig optimistisch.
„Es ist ein langer Weg von einem coolen Switch zu einem neuarchitekturierten Hyperscale-Rechenzentrum“, sagte einer. „Aber sie greifen den richtigen Schmerzpunkt an, und die richtigen Leute unterstützen sie. Das kann man nicht ignorieren.“
Die hochriskante Zukunft: Wenn nEye gewinnt, was ändert sich?
Wenn nEye Systems seinen SuperSwitch erfolgreich in den Massenmarkt bringt, könnten die Auswirkungen enorm sein.
Hyperscale-Cloud-Plattformen könnten Cluster optisch flach gestalten, wodurch der Energieverbrauch und die Wärmedichte drastisch reduziert werden. Die KI-Trainingszeiten könnten erheblich sinken, was eine schnellere Modelliteration ermöglichen würde. Die Investitionsausgaben könnten sich von Schichten älterer Switching-Hardware zu weniger, dichteren optischen Ebenen verlagern.
Noch faszinierender ist, dass optisches Switching, wenn die Produktionskosten schnell genug sinken, von Hyperscalern auf Edge- und Enterprise-KI-Systeme übergreifen könnte – wodurch die Leistungsunterschiede zwischen großen Technologieunternehmen und allen anderen verringert würden.
Für Investoren könnte dies einen neuen Wettlauf in der photonischen Siliziumintegration auslösen, der zu Akquisitionen, Fab-Investitionen und Standardisierungsbemühungen führt, ähnlich wie wir sie in den frühen Tagen von mobilen GPUs oder KI-ASICs gesehen haben.
Aber die Kehrseite ist ebenso wahr: Wenn die Skalierung sich als schwer fassbar erweist oder wenn besser finanzierte Konkurrenten mit ausgereifterer Fertigung überholen, könnte nEyes strahlende Vision zu einer Fußnote in der Photonik-Geschichte verkommen.
Das Photon-Gambit
In der brutalen Physik der KI-Infrastruktur zählt jedes gesparte Watt und jede Mikrosekunde. nEye Systems hat eine kühne Wette abgeschlossen, dass Photonen, nicht Elektronen, die Zukunft der Datenbewegung im großen Maßstab sind – und dass es diese Zukunft in einem Chip-großen, reprogrammierbaren Paket liefern kann.
Das Unternehmen verfügt über technisches Know-how, die Unterstützung von Elite-Investoren und eine Produkt-Roadmap, die die Art und Weise, wie Rechenzentren verkabelt sind, neu definieren könnte. Aber es steht auch vor der klassischen Hardware-Startup-Feuertaufe: Skalieren oder sterben.
Wenn es gelingt, wird es nicht nur ein weiterer Deep-Tech-Exit sein. Es wird der Beginn einer neuen architektonischen Epoche sein – einer, in der optisches Switching keine Funktion, sondern die Grundlage der KI selbst ist.
Bis dahin brennt das Licht in Emeryville – und die Branche schaut zu. Genau.