iPronics: Spanisches Startup holt 125 Mio. Dollar, konkurriert mit Google

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Während sich der Großteil der KI-Milliarden auf GPUs konzentriert, fließt gerade sehr viel Geld in die Frage, wie man diese GPUs eigentlich miteinander verkabelt. Das spanische Startup iPronics aus Valencia hat soeben eine Series B über 125 Millionen US-Dollar bekanntgegeben, an der sich auch Nvidia beteiligt. Angeführt wird die Runde von Maverick Silicon und Light Street Capital. Mit an Bord sind außerdem Triatomic Capital, Bosch Ventures, Catalight Capital, der Fonds des European Innovation Council, The Tate Family Trust, Fine Structure Ventures, Amadeus Capital Partners, Build Collective und Criteria Venture Tech. Insgesamt hat das Unternehmen damit 177 Millionen Dollar eingesammelt.

Für ein europäisches Deeptech-Startup ist das eine der größeren Runden des Jahres, und sie fällt in eine Phase, in der auch andere Photonik-Firmen vom Kontinent Kapital anziehen: Das deutsche Startup Q.ANT holte kürzlich 62 Millionen Euro für photonische KI-Chips.

Was iPronics baut

Das Produkt heißt iPronics ONE und ist ein sogenannter Optical Circuit Switch (OCS): ein Schaltbaustein, der Datenpfade in Rechenzentren rein optisch umlegt, statt Lichtsignale erst in elektrische Signale zu übersetzen. Bekannt wurde die Technologie durch Google, das solche Switches in seinen TPU-Clustern einsetzt und damit einen guten Teil des Verkabelungsproblems seiner KI-Supercomputer gelöst hat. Der Erfolg dieses Ansatzes hat eine ganze Welle an Startups angestoßen, die dasselbe für externe Kund:innen anbieten wollen.

Der zentrale Vorteil eines OCS liegt in der Ausfallsicherheit. Fällt in einem Cluster mit Hunderttausenden Chips einer aus, lässt sich der Datenverkehr in Sekundenbruchteilen über einen anderen Pfad führen, ohne dass der gesamte Trainingslauf stehen bleibt. „Die Ausfälle passieren inzwischen im Minuten-Takt“, sagte Gründer und CTO Daniel Pérez-López gegenüber Reuters. „Die erste Motivation ist Widerstandsfähigkeit: ein robustes und zuverlässiges Netzwerk, das sich im Grunde selbst neu verdrahten kann.“

Die erste Produktgeneration, der ONE-32, ist ein 32-Port-Switch im kompakten 1U-Format. iPronics gibt für ihn eine Latenz von unter 30 Nanosekunden und eine Rekonfigurationszeit von weniger als 300 Mikrosekunden an. Weil die Zahl der benötigten Transceiver sinkt, soll der Stromverbrauch des Switchings um bis zu 50 Prozent zurückgehen. Ausgeliefert wird das Gerät seit rund einem Jahr, laut Unternehmen an große Anbieter von KI-Infrastruktur, deren Namen ungenannt bleiben.

Dazu kommt die Software-Seite, die iPronics als eigentliches Unterscheidungsmerkmal ins Feld führt. ONE bringt Steuerung, Telemetrie und APIs mit, sodass sich die optische Ebene aus dem Cluster-Management heraus ansprechen lässt. Ein KI-Cluster kann seine Verbindungstopologie damit in Echtzeit umlegen, je nachdem, ob gerade ein Trainingslauf oder Inferenz-Traffic läuft.

Mit dem frischen Kapital will iPronics die Hardware um etwa den Faktor 20 verkleinern. Der Hintergedanke ist simpel: Je mehr Switches in ein Server-Rack passen, desto größer die Cluster, die sich damit verschalten lassen. Der Rest des Geldes geht in den Ausbau des operativen Geschäfts und in die kommerzielle Ausrollung. „Mit diesem Investment können wir unsere Kommerzialisierung deutlich beschleunigen und jene Größenordnung liefern, die unsere Kund:innen für eine breite Adoption brauchen“, sagt CEO Christian Dupont. Sein Mitgründer Pérez-López verweist auf die Referenzkund:innen: „Gemeinsam mit unseren Tier-One-Partnern zeigen wir erfolgreich, dass wir diese Technologie für KI-Infrastruktur im großen Maßstab bauen und ausrollen können.“

Wer hinter der Firma steht

iPronics ist 2019 als Ausgründung der Technischen Universität Valencia (Universitat Politècnica de València) entstanden, einem der stärksten europäischen Standorte für integrierte Photonik. Mitgründer und CTO Daniel Pérez-López kommt aus genau dieser Forschungslinie: programmierbare photonische Schaltkreise, also Chips, deren Lichtwege sich per Software umkonfigurieren lassen, statt für jede Anwendung einen eigenen Chip fertigen zu müssen. Das erste Produkt der Firma, SmartLight, war ein solcher programmierbarer photonischer Prozessor und ging an mehr als 20 Kund:innen aus Forschung und Industrie.

Den Sprung vom Forschungsinstrument zum Rechenzentrumsprodukt soll CEO Christian Dupont schaffen, der seit rund zwei Jahren an der Spitze steht. Er hat über 30 Jahre Erfahrung in der Halbleiterbranche, war bei Texas Instruments als Wireless General Manager für die USA und Europa zuständig und führte davor mehrere Startups aus dem Bereich Optical MEMS. Studiert hat er an der EPFL in Lausanne.

Interessanter als die Investorennamen ist, wer mit der Runde rund um die Firma andockt. In den Aufsichtsrat ziehen Manish Muthal ein, Senior Managing Director bei Maverick Silicon, sowie Geoffrey Tate, Advisor bei Light Street Capital. Tate ist in der Halbleiterwelt eine Institution: Er war Senior VP für Mikroprozessoren bei AMD, danach Gründungs-CEO von Rambus, das er über ein Jahrzehnt führte und an die Börse brachte, zuletzt Mitgründer und CEO des KI-Inferenz-Spezialisten Flex Logix, der an Analog Devices ging. Er sitzt außerdem im Board von Ayar Labs, einem der prominentesten Player für optische Chip-zu-Chip-Verbindungen.

Als Advisor kommt Young Sohn von Catalight Capital dazu, das einen eigenen Fonds für KI-Infrastruktur betreibt. Sohn war Corporate President und Chief Strategy Officer bei Samsung sowie CEO von Inphi und sitzt in den Boards von Arm und Cadence Design Systems. „Die nächste Generation von KI-Infrastruktur wird ein dynamischeres, optisch gedachtes Netzwerk brauchen“, sagt er zu seinem Engagement.

Operativ hat iPronics zuletzt ein Büro im Silicon Valley in Santa Clara eröffnet, sucht dort aktiv Personal für Produktstrategie, Kundenprojekte und Infrastruktur-Partnerschaften und hat mit dem Auftragsfertiger Fabrinet eine eigene Packaging- und Assembly-Linie für die nächste OCS-Generation aufgesetzt.

Warum das für die Industrie zählt

Die Rechenzentren, die aktuell gebaut werden, stoßen weniger an die Grenzen der Rechenleistung als an die des Netzwerks und der Stromversorgung. Ein KI-Trainingslauf über Zehntausende Beschleuniger ist im Kern ein Kommunikationsproblem: Die Chips verbringen einen erheblichen Teil ihrer Zeit damit, aufeinander zu warten. Jeder Prozentpunkt an zusätzlicher GPU-Auslastung ist bei Clustern in Milliardenhöhe barer Gegenwert, und jedes eingesparte Watt im Netzwerk bleibt für die Rechenchips übrig.

Dahinter steckt ein Materialwechsel, der die Branche gerade auf breiter Front erfasst. Innerhalb eines Racks liefen die Hochgeschwindigkeitsverbindungen bislang über Kupfer, was bei den Bandbreiten und Distanzen heutiger Cluster an physikalische Grenzen stößt. Der Umstieg auf Optik im sogenannten Scale-up-Bereich, also innerhalb der eng gekoppelten Beschleuniger-Domäne, schafft Bedarf für eine neue Klasse hochdichter Switches. Genau in diese Lücke zielt iPronics. „Das explosive Wachstum der KI-Workloads hat die klassische Netzwerkinfrastruktur an ihre Strom- und Bandbreitengrenzen gebracht“, sagt Muthal von Maverick Silicon. Light-Street-Partner Shef Osborn formuliert die Investmentthese direkter: iPronics biete den skalierbarsten und kosteneffizientesten Ansatz für Solid-State-Switching auf der Interconnect-Ebene.

Genau deshalb ist die Beteiligung von Nvidia mehr als eine Finanzinvestition. Nvidia treibt mit seinen eigenen Photonik-Switches die optische Vernetzung selbst voran und hat ein handfestes Interesse daran, dass die Infrastruktur rund um seine Beschleuniger mitwächst. Der Konzern investiert derzeit breit in das Ökosystem seiner eigenen Nachfrage, zuletzt etwa in orbitale KI-Rechenzentren.

Für Europa ist der Fall aus einem anderen Grund interessant. Die Debatte über technologische Souveränität dreht sich meist um Logikchips und Fertigungskapazität, wo der Rückstand kaum aufzuholen ist. Die integrierte Photonik ist einer der wenigen Bereiche, in denen europäische Institute und Startups vorne mitspielen. Dass ein Spin-off einer spanischen Universität heute an die Netzwerkarchitektur der weltweit größten KI-Cluster andockt, zeigt, wo dieser Hebel liegt. Zugleich zeigt die Runde das bekannte Muster: Das Wachstumskapital kommt überwiegend aus den USA, die Firma expandiert nach Kalifornien. Ähnliches war zuletzt beim britischen Chip-Unicorn Olix zu beobachten, das 312 Millionen Dollar für KI-Inferenz einsammelte.