Q.ANT sichert 80 Mio. US-Dollar für lichtbasierte AI-Prozessoren und richtet den Fokus auf den US-Markt

Q.ANT sichert 80 Mio. US-Dollar für lichtbasierte AI-Prozessoren und richtet den Fokus auf den US-Markt

Das Stuttgarter Unternehmen Q.ANT, Pionier der photonischen Datenverarbeitung, hat in seiner Series-A-Finanzierungsrunde 80 Millionen US-Dollar eingesammelt. Die jüngste Investition stammt vom Duquesne Family Office, LLC, das vom Milliardär Stanley F. Druckenmiller geführt wird, und soll die Kommerzialisierung der lichtbasierten Prozessoren von Q.ANT sowie die Expansion auf den US-Markt vorantreiben. Die innovativen photonischen Prozessoren von Q.ANT nutzen Licht für Berechnungen und bieten KI- und Hochleistungsrechen-(HPC)-Fähigkeiten bei einem Bruchteil des Energieverbrauchs herkömmlicher elektronischer Chips. Der Native Processing Server (NPS) des Unternehmens lässt sich nahtlos in bestehende Rechenzentren integrieren und erreicht dabei bis zu 30-mal höhere Energieeffizienz sowie eine 50-mal bessere Performance. Angesichts der Prognose, dass die Ausgaben für KI-Rechenzentren in den nächsten fünf Jahren 5,2 Billionen US-Dollar übersteigen werden, rückt Energieeffizienz zunehmend in den Fokus. Q.ANT strebt an, die photonische Datenverarbeitung bis 2030 zu einem zentralen Baustein von KI-Systemen zu machen und damit diese drängende Herausforderung zu bewältigen. Der NPS bietet eine 16-Bit-Gleitkomma-Genauigkeit, die mit modernen Digitalprozessoren vergleichbar ist, behält dabei aber die Vorteile der analogen Berechnung bei. Mit den frischen Mitteln wird Q.ANT seine Kommerzialisierungsbemühungen beschleunigen, die nächste Technologiegeneration vorantreiben und den Markteintritt in den USA forcieren. Dr. Michael Förtsch, Gründer und CEO von Q.ANT, betonte die dringende Notwendigkeit, den wachsenden Ressourcenbedarf von KI – etwa in puncto Energie, Hardware und finanzieller Kapazitäten – zu decken. Durch die Nutzung von Licht versprechen die photonischen Prozessoren von Q.ANT eine nachhaltigere Zukunft für KI und Hochleistungsrechnen.