Neurophos sichert sich 110 Millionen Dollar für die Entwicklung kompakter optischer KI-Prozessoren

Vor zwei Jahrzehnten schuf David R. Smith, Professor an der Duke University, einen realen „Tarnumhang“ aus künstlichen Verbundwerkstoffen, sogenannten Metamaterialien. Im Gegensatz zu seinem fiktiven Pendant in Harry Potter hatte dieser Prototyp nur eine begrenzte Funktionalität und konnte Objekte nur vor einer bestimmten Mikrowellenwellenlänge verbergen. Diese grundlegenden Fortschritte in der Materialwissenschaft ebneten jedoch den Weg für spätere Durchbrüche in der Elektromagnetismusforschung.

Heute treibt das in Austin ansässige Start-up Neurophos – ein Photonik-Unternehmen, das aus der Duke University und dem von Smith gegründeten Inkubator Metacept hervorgegangen ist – diese Forschung voran. Ihr Ziel ist es, eine der größten Herausforderungen für KI-Labore und Hyperscale-Rechenzentren anzugehen: die Skalierung der Rechenleistung ohne einen entsprechenden Anstieg des Energieverbrauchs.

Das Unternehmen hat einen „Metasurface Modulator“ mit einzigartigen optischen Eigenschaften entwickelt, der als Tensor-Core-Prozessor fungieren kann. Er ist auf die Matrix-Vektor-Multiplikation spezialisiert, die zentrale mathematische Operation, die hinter einem Großteil der heutigen KI-Arbeit steht, insbesondere der Inferenz. Derzeit wird diese Aufgabe von speziellen siliziumbasierten GPUs und TPUs übernommen. Durch die dichte Packung von Tausenden dieser Modulatoren auf einem einzigen Chip erreicht die „Optical Processing Unit” (OPU) von Neurophos laut eigenen Angaben deutlich höhere Geschwindigkeiten und eine weitaus größere Energieeffizienz für die KI-Inferenz im Vergleich zu den gängigen GPUs, die heute in Rechenzentren zum Einsatz kommen.

Zur Finanzierung seiner Chip-Entwicklung hat Neurophos in einer Serie-A-Finanzierungsrunde 110 Millionen US-Dollar eingesammelt. Die Investition wurde von Gates Frontier, der Venture-Capital-Firma von Bill Gates, angeführt, unter Beteiligung von Microsofts M12, Carbon Direct, Aramco Ventures, Bosch Ventures, Tectonic Ventures, Space Capital und anderen.

Das Konzept des photonischen Rechnens ist nicht neu. Theoretisch versprechen Chips, die Licht anstelle von Elektrizität verwenden, eine überlegene Leistung, da Licht weniger Wärme erzeugt, sich schneller ausbreitet und weniger anfällig für Temperaturschwankungen und elektromagnetische Störungen ist.

Allerdings gibt es nach wie vor praktische Herausforderungen. Optische Komponenten sind in der Regel viel größer als Siliziumtransistoren und lassen sich nur schwer in großem Maßstab herstellen. Darüber hinaus benötigen sie Datenwandler, um zwischen digitalen und analogen Signalen umzuschalten, Komponenten, die oft sperrig und stromhungrig sind.

Neurophos behauptet, dass seine proprietäre Metasurface-Technologie diese Probleme gleichzeitig löst. Der Schlüssel liegt in der drastisch reduzierten Größe der Komponente – sie soll etwa 10.000 Mal kleiner sein als herkömmliche optische Transistoren. Diese Miniaturisierung ermöglicht es, Tausende von Einheiten auf einem einzigen Chip zu integrieren, was massiv parallele Berechnungen ermöglicht und Effizienzsteigerungen gegenüber herkömmlichem Silizium liefert.

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„Durch die Verkleinerung des optischen Transistors können wir wesentlich mehr Berechnungen im optischen Bereich durchführen, bevor wir die Daten wieder in den elektronischen Bereich konvertieren müssen“, erklärte Dr. Patrick Bowen, CEO und Mitbegründer von Neurophos, in einem Interview mit TechCrunch. „Um eine hohe Geschwindigkeit zu erreichen, muss man zunächst das Problem der Energieeffizienz lösen. Einen Chip 100-mal schneller zu machen, bedeutet in der Regel, dass er 100-mal mehr Strom verbraucht. Wahre Geschwindigkeit ist nur erreichbar, wenn man die Effizienz drastisch verbessert hat.“

Laut Neurophos ist das Ergebnis ein optischer Prozessor, der aktuelle Marktführer wie die B200 AI GPU von NVIDIA deutlich übertrifft. Das Start-up gibt an, dass sein Chip mit 56 GHz arbeitet und eine Spitzenleistung von 235 Peta Operations Per Second (POPS) bei einer Leistungsaufnahme von 675 Watt liefert. Im Vergleich dazu liefert die B200 laut Neurophos 9 POPS bei 1.000 Watt.

Bowen gab bekannt, dass Neurophos bereits mehrere Design-Win-Kunden gewonnen hat (deren Namen jedoch vertraulich bleiben) und dass Unternehmen wie Microsoft die Technologie des Start-ups mit großem Interesse evaluieren.

Dennoch betritt Neurophos einen hart umkämpften Markt, der von NVIDIA dominiert wird, dessen Silizium-GPUs zum Rückgrat des modernen KI-Booms geworden sind. Auch andere Unternehmen beschäftigen sich mit photonischem Computing, wobei einige, wie Lightmatter, ihren Fokus auf optische Verbindungen verlagern. Neurophos selbst befindet sich noch in der Entwicklung und strebt die ersten kommerziellen Auslieferungen seiner Chips für Mitte 2028 an.

Trotz des Zeitplans ist Bowen zuversichtlich, dass die Leistungs- und Effizienzsteigerungen durch die Metasurface-Modulatoren des Unternehmens eine erhebliche Wettbewerbsbarriere schaffen werden.

„Der Ansatz anderer Unternehmen, darunter auch NVIDIA, besteht in schrittweisen, evolutionären Verbesserungen, die an den Fortschritt von Silizium-Foundries wie TSMC gekoppelt sind. Im Durchschnitt verbessert ein neuer TSMC-Prozessknoten die Energieeffizienz alle paar Jahre um etwa 15 %“, sagte er.

„Selbst wenn wir die architektonischen Verbesserungen von NVIDIA auf unser Einführungsdatum im Jahr 2028 hochrechnen, behalten wir einen enormen Vorteil. Wir starten von einer Basis aus, die etwa 50-mal energieeffizienter und schneller ist als die aktuelle Blackwell-Architektur, sowohl in Bezug auf die reine Geschwindigkeit als auch auf die Effizienz.“

Um die historischen Herstellungshürden für photonische Chips zu überwinden, gibt Neurophos an, dass sein Design mit den Standardmaterialien, -werkzeugen und -prozessen von Siliziumfabriken kompatibel ist, was eine kostengünstige Massenproduktion ermöglicht.

Das neue Kapital wird die Entwicklung des ersten integrierten photonischen Computersystems des Unternehmens beschleunigen. Dazu gehören datenzentrumsfähige OPU-Module, ein kompletter Software-Stack und Early-Access-Hardware für Entwickler. Die Finanzierung wird auch die Eröffnung eines neuen Entwicklungsstandorts in San Francisco und die Erweiterung des Hauptsitzes in Austin, Texas, unterstützen.

„Moderne KI-Inferenz erfordert enorme Mengen an Energie und Rechenressourcen“, sagte Dr. Marc Tremblay, Corporate Vice President und Technical Fellow of Core AI Infrastructure bei Microsoft. „Wir brauchen einen Durchbruch in der Rechenleistung, der mit den Sprüngen in den KI-Modellen vergleichbar ist. Genau das erreichen die Technologie und das hoch talentierte Team von Neurophos.“