Eine 400-Millionen-Dollar-Wette auf günstigere KI-Chips
Ein Startup namens General Compute hat sich 400 Millionen Dollar geliehen, um einen Cloud-Service um einen weniger teuren KI-Chip-Typ herum aufzubauen. Das Geschäft könnte einen Kurswechsel weg von der teuren Hardware signalisieren, die heute die KI dominiert.
Wichtigste Punkte
- General Compute sammelte 2025 400 Millionen Dollar Fremdfinanzierung von der Investmentfirma Upper90 ein.
- Das Darlehen soll das erste sein, das mit Inference-Chips besichert ist – spezialisierte Hardware, die fertige KI-Modelle ausführt, anstatt neue zu trainieren.
- General Computes SambaNova SN50 Chips behaupten, 16-mal schnellere Inference-Geschwindigkeiten als vergleichbare GPU-basierte Cloud-Services zu erzielen.
- Das Geschäft folgt dem wachsenden Interesse von Investoren an Open-Source-KI-Modellen als kostengünstigere Alternative zu Frontier-Modellen von Labs wie OpenAI und Anthropic.
Ein kleines KI-Startup hat sich gerade 400 Millionen Dollar geliehen, und das Ungewöhnliche ist nicht die Summe. Es ist das, was der Kreditgeber als Sicherheit akzeptiert hat.
General Compute, gegründet von CEO Finn Puklowski und kaum über die Seed-Phase hinaus, erhielt das Darlehen von Upper90, einer auf Technologie ausgerichteten Investmentfirma. Die Sicherheit: Inference-Chips. Dies sind spezialisierte Prozessoren, die entwickelt wurden, um ein fertige KI-Modell schnell und kostengünstig auszuführen, im Gegensatz zu den weitaus teureren Chips, die zum Trainieren eines Modells von Grund auf verwendet werden. Man kann sich Training-Chips als die Fabrik vorstellen, die ein Auto baut, und Inference-Chips als den Motor, der es tatsächlich antreibt.
Upper90-Mitgründer Billy Libby sagte gegenüber TechCrunch, dass er glaubt, dies sei das erste Darlehen, das speziell durch Inference-Chips besichert ist. Er hat Erfahrung darin. 2021 finanzierte seine Firma GPU-Käufe für ein Rechenzentrumsunternehmen namens Crusoe, das er für das erste Darlehen gegen den Wert fortschrittlicher Chips hält. Traditionelle Banken wollten damals Chips nicht als Sicherheit akzeptieren, da niemand wusste, wie schnell sie an Wert verlieren würden. Seitdem baute Cloud-Riese CoreWeave sein gesamtes Geschäft um chipgestützte Darlehen auf und ging an die Börse, und diese Art der Finanzierung ist nun alltäglich.
Jetzt glaubt Libby, dass Inference die nächste Welle ist. „Nicht jeder braucht einen Supercomputer, aber jeder braucht Inference und KI", sagte er gegenüber TechCrunch.
General Compute baut seinen Service um Chips von SambaNova herum auf, einem von Intel unterstützten Chiphersteller. Die SN50 Chips sind so konzipiert, dass sie energieeffizient sind und die teuren Wasserkühlung-Systeme überspringen, die High-End-GPUs typischerweise benötigen, was bedeutet, dass sie schneller in standardisierte Rechenzentren gehen können. Das Unternehmen behauptet, 16-mal schnellere Inference als GPU-basierte Cloud-Konkurrenten zu erreichen.
Das breitere Angebot ist Kosteneffizienz. Die Ausführung von KI-Aufgaben auf Open-Source-Modellen – KI-Software, deren zugrundeliegende Code öffentlich verfügbar ist – ist weitaus kostengünstiger als pro Abfrage an ein Frontier-Lab zu zahlen. Unsere Story vom 15. Juli über KI-Chip-Führungskräfte, die unbegrenzte Nachfrage andeuten, wies darauf hin, dass Unternehmen bereits hart darauf drängen, was sie tatsächlich für ihr Geld bekommen, und das ist genau die Lücke, auf die General Compute abzielt. Startups wie OpenRouter und Fireworks, die Datenverkehr zu Open-Source-Modellen lenken, haben in letzter Zeit Mittel mit hohen Bewertungen aufgebracht, und Kimis K3, das wir am 16. Juli behandelt haben, entspricht nun OpenAI und Anthropic in Coding-Benchmarks.
Was bedeutet das für Menschen und Unternehmen, die KI-Tools nutzen?
Potenziell niedrigere Preise. Wenn Infrastrukturunternehmen leistungsstarke Modelle auf günstigeren, effizienteren Chips ausführen, sollten die Kosten für alle nachgelagert sinken: Unternehmen, die Apps entwickeln, Entwickler, die Code-Assistenten schreiben, jeder, der ein Abonnement zahlt, das auf KI angewiesen ist.
General Compute ist nicht allein. TensorWave verfolgt eine ähnliche Strategie rund um AMD-Chips. Der gemeinsame Nenner ist der Glaube, dass Nvidias nahezu totale Kontrolle über das KI-Computing lockern wird, wenn Alternativen reifen.
Puklowski drückte es deutlich aus: „Dies ist das erste Signal, dass sich Kapital organisiert und Nvidias monopolistische Dominanz fragmentiert."
Ob die SN50 Chips ihre Spezifikationen im großen Maßstab erfüllen, ist die Frage, die das nächste Jahr beantworten wird. Die Finanzierung ist clever; die Hardware muss sich noch in der Produktion beweisen.
