115 Millionen Dollar für Rescale: Warum Cloud-basierte Engineering-Plattformen die F&E-Prozesse verändern könnten
KI beschleunigt, Engpässe in Engineering-Prozessen rücken in den Fokus
Während Schlagzeilen rund um KI sich oft auf benutzerfreundliche Tools und beeindruckende generative Modelle konzentrieren, findet in der industriellen Forschung und Entwicklung ein stillerer, aber ebenso wichtiger Wandel statt. Cloud-basierte Plattformen wie Rescale positionieren sich nicht nur als Softwareanbieter, sondern auch als Ermöglicher schnellerer, stärker integrierter Innovationszyklen.
Am 7. April 2025 gab Rescale eine Series-D-Finanzierungsrunde in Höhe von 115 Millionen US-Dollar bekannt, wodurch sich das gesamte eingesammelte Kapital auf über 260 Millionen US-Dollar erhöht. Diese Runde, angeführt von einem Konsortium strategischer Investoren – darunter NVIDIA, Applied Ventures, Hanwha und Foxconn – kommt zu einer Zeit, in der High-Performance Computing (HPC), KI und Simulations-Workloads in Unternehmensumgebungen zusammenwachsen.
Das Unternehmen zielt darauf ab, eine dauerhafte Herausforderung im Engineering zu lösen: fragmentierte, rechenintensive Workflows, die die Markteinführungszeit verlangsamen. Ihr Angebot ist die Vereinheitlichung von Simulationssoftware, intelligenter Dateninfrastruktur und KI in einer einzigen Plattform, die in der Lage ist, fortschrittliche Modellierungen in Bereichen wie Luft- und Raumfahrt, Biowissenschaften und Automobildesign zu unterstützen.
Investment-Überblick: Strategische Unterstützung signalisiert Potenzial auf Infrastrukturebene
Rescales Series D umfasst eine Mischung aus Finanz- und strategischen Investoren, darunter Applied Ventures, Atika Capital, Deeptech Venture Fund, Hitachi Ventures, NEC, NVIDIA und Translink Capital. Bemerkenswert ist, dass die Runde auch institutionelle Investoren wie die University of Michigan und Y Combinator umfasst.
Zu den bisherigen Unterstützern gehören prominente Namen wie Sam Altman, Jeff Bezos, Paul Graham und Peter Thiel. Zusammengenommen deuten diese Investorenprofile nicht nur auf finanziellen Optimismus hin, sondern auch auf die Ansicht, dass Rescales Plattform eine grundlegende Rolle bei der zukünftigen Durchführung von Forschung und Entwicklung spielen könnte.
CEO Joris Poort positionierte die Mission des Unternehmens darauf, Barrieren für Engineering-Teams abzubauen: begrenzter Rechenzugriff, isolierte Daten und fragmentierte KI-Bereitstellung. Diese Einschränkungen, so argumentiert er, verlangsamen den Prozess, Ideen in tragfähige Produkte oder Entdeckungen umzuwandeln.
Was die Plattform bietet – und warum es wichtig ist
HPC, Daten und KI in einer einzigen Schnittstelle verbinden
Im Kern ist Rescale eine Cloud-basierte digitale Engineering-Plattform, die es Ingenieuren ermöglicht, komplexe Simulationen – wie z. B. molekulare Modellierung oder Crashtests – über ein Netzwerk von mehr als 500 globalen Rechenzentren auszuführen. Sie unterstützt über 1.250 Engineering-Anwendungen und wird von Unternehmenskunden wie General Motors, Samsung, SLB und dem US-Verteidigungsministerium eingesetzt.
Wo viele bestehende Systeme Rechnen, Daten und Simulationen getrennt verarbeiten, integriert Rescale diese in eine einheitliche Plattform. Diese Ausrichtung soll die Übergabezeiten zwischen Teams und Technologien verkürzen, Iterationszyklen optimieren und die Anwendung von KI in physikbasierten Workflows wie Fluiddynamik und Materialanalyse ermöglichen.
Das Partner-Ökosystem von Rescale umfasst große Cloud- und Halbleiteranbieter: NVIDIA, AMD, AWS, Microsoft Azure, Oracle und Intel. Diese Integrationen sind entscheidend, um Kompatibilität und Leistung über eine Reihe von Anwendungsfällen hinweg zu gewährleisten, insbesondere in regulierten Umgebungen oder bei staatlichen Genehmigungen.
Branchenkontext: Ein Markt drängt auf Konvergenz
Die Ausgaben für digitales Engineering steigen weiter
Unternehmensinvestitionen in Simulation, datengesteuerte Produktentwicklung und Cloud-basiertes Rechnen steigen. Der HPC-Markt wird derzeit auf 50 Milliarden US-Dollar geschätzt, das Produktdatenmanagement auf 30 Milliarden US-Dollar und die Simulationssoftware auf 20 Milliarden US-Dollar. Diese Segmente werden durch zwei Trends neu gestaltet:
- KI-gestützte Simulation: Unternehmen sind bestrebt, KI direkt in Modellierungs-Workflows einzubetten, um prädiktive Erkenntnisse, automatisierte Analysen und Echtzeit-Iteration zu ermöglichen.
- Cloud-Migration von F&E: Angesichts des wachsenden Drucks, Kosten und Markteinführungszeiten zu reduzieren, verlagern viele Unternehmen Simulations- und Modellierungsaufgaben von On-Premise-Clustern auf Cloud-basierte Plattformen.
Diese Konvergenz schafft eine Nachfrage nach Plattformen, die die Komplexität der Infrastruktur abstrahieren und gleichzeitig Leistung, Sicherheit und Compliance gewährleisten können – insbesondere in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Energie und Pharma.
Wettbewerbsumfeld: Fragmentiert, aber sich entwickelnd
Rescale agiert in einem Wettbewerbsumfeld, das sowohl etablierte Anbieter als auch neuere Teilnehmer umfasst:
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Traditionelle CAE-Firmen (z. B. ANSYS, Altair, COMSOL) bieten fundiertes Fachwissen, haben sich aber in der Vergangenheit auf On-Premise-Lösungen konzentriert. Viele entwickeln jetzt Cloud-kompatible Angebote, stehen aber vor Herausforderungen bei der nativen Integration von KI und Datenmanagement.
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Cloud-Infrastrukturanbieter (z. B. DigitalOcean, OpenStack-basierte Dienste) bieten skalierbare Rechenumgebungen, verfügen jedoch nicht über domänenspezifische Softwareschichten für Engineering-Workflows.
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Cloud-Native Simulations-Startups (z. B. SimScale und andere) bieten gezielte Anwendungen mit geringerer Komplexität, aber begrenzter Skalierbarkeit für große Unternehmen.
Rescale differenziert sich durch die Kombination aus Breite (Anwendungsbibliothek, Rechenzentrumsfläche) und Integration (HPC, KI, Daten). Die Aufrechterhaltung dieser Position erfordert jedoch kontinuierliche Innovation, insbesondere in den Bereichen Benutzererfahrung, Sicherheit und Kostenoptimierung.
Wesentliche Risiken und strukturelle Herausforderungen
Während Rescales einheitlicher Ansatz technisch ansprechend ist, bringt er Herausforderungen mit sich:
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Integrationskomplexität: Die Integration von HPC, KI und Daten in ein nahtloses Erlebnis ist betrieblich anspruchsvoll. Performance-Tuning, Latenzprobleme und User Interface Design bleiben ständige Prioritäten.
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Hindernisse für die Einführung in Unternehmen: Der Übergang von On-Premise zu Cloud beinhaltet Bedenken hinsichtlich Compliance, Schutz des geistigen Eigentums und interner Beschaffungszyklen – insbesondere in regulierten Branchen.
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Wettbewerbsreaktion: Größere etablierte Unternehmen können ähnliche Funktionen mit bestehenden Angeboten bündeln oder Kundenbeziehungen nutzen, um die Einführung neuerer Plattformen zu verlangsamen.
Diese Herausforderungen unterstreichen die Bedeutung einer kontinuierlichen Fokussierung auf Plattformrobustheit, Kunden-Onboarding und vertikalspezifische Fähigkeiten.
Strategische Implikationen: Was dies für F&E im großen Maßstab signalisiert
Die wichtigste Erkenntnis aus Rescales Entwicklung ist möglicherweise, was sie über breitere Veränderungen in der Art und Weise aussagt, wie Innovation in großen Unternehmen gemanagt wird.
Beschleunigung als strategischer Hebel
Rescale berichtet, dass bestimmte KI-gestützte Workflows – wie z. B. die KI-gestützte Designvalidierung – bis zu 1000-fache Geschwindigkeitsverbesserungen bieten können. Obwohl diese Zahl wahrscheinlich je nach Anwendungsfall variiert, ist der Richtungsweiser klar: Der Engpass liegt zunehmend nicht in der Idee, sondern in der Infrastruktur, die zum Testen und Umsetzen verwendet wird.
Schnellere Modellierungs- und Simulationszyklen können es Unternehmen ermöglichen, häufiger zu iterieren, Ausfallraten zu reduzieren und von reaktiven zu proaktiven F&E-Strategien überzugehen.
Eine Neufassung der Engineering-Zeitpläne
Wenn sich Plattformen wie Rescale branchenübergreifend als skalierbar erweisen, könnten traditionelle Produktentwicklungszeitpläne – oft gemessen in Monaten oder Jahren – erheblich verkürzt werden. In Branchen wie der Luft- und Raumfahrt oder der Pharmaindustrie könnte diese Verschiebung die Kapitalallokation, die Planung der Lieferkette und die Regulierungsstrategie beeinflussen.
Ökosystemeffekte und Standardisierungsdruck
Mit zunehmender Akzeptanz kann es eine Dynamik in Richtung Standardisierung von Cloud-basierten Simulations-Workflows und Datenmodellen geben. Dies könnte Plattformen mit früher Zugkraft zugute kommen, aber auch eine Ökosystemkonsolidierung oder Koopetition zwischen traditionellen Softwareanbietern und neueren Cloud-basierten Anbietern auslösen.
Inkrementelles Upgrade oder strukturelle Verschiebung?
Rescales jüngste Finanzierungsrunde positioniert das Unternehmen gut für Wachstum, aber die wichtigere Frage ist, ob sein Modell eine breitere Verschiebung in der Art und Weise widerspiegelt, wie Unternehmen Innovationen strukturieren.
Die Kombination aus Cloud-Skalierbarkeit, KI-nativem Design und simulationsgetriebener Forschung und Entwicklung scheint in Branchen, die sowohl Geschwindigkeit als auch Genauigkeit priorisieren, an Bedeutung zu gewinnen. Obwohl die langfristige Dominanz der Plattform nicht garantiert ist, bietet die Integration traditionell isolierter Funktionen – Rechnen, Daten und KI – durch das Unternehmen einen Entwurf dafür, wie moderne Engineering-Infrastruktur aussehen könnte.
Die nächsten zwei Jahre werden wahrscheinlich klären, ob dieses Modell zu einem Industriestandard wird oder eine Nische mit hoher Leistung bleibt.