LONDON (IT BOLTWISE) – Lumilens, ein Startup für optische Netzwerkchips, ist mit 900 Millionen US-Dollar gestartet, davon 700 Millionen aus einer Series-C-Runde. Das Unternehmen adressiert Rechenzentren, in denen Kupferverbindungen zwischen Prozessoren bislang die Grenzen der Skalierung setzen. Mit Co-packaged Optics (CPO) will Lumilens direkte Anbindung an GPUs erreichen; als Übergang setzt es auf Near-packaged Optics (NPO). Für den Ausbau über Rack-Grenzen liefert Lumilens außerdem Bausteine für Scale-out-Netzwerke in Form von pluggable Transceivern.
Wer die letzten Jahre KI-Cluster gebaut hat, kennt das Muster: Die Rechenleistung wächst häufig schneller als die Datenwege zwischen den Komponenten. Genau dort setzt Lumilens an, ein erst zweijähriges Startup, das optische Netzwerktechnik in die Nähe der Server- und GPU-Umgebung bringt. Der Launch ist dabei nicht nur eine Produktankündigung, sondern wird durch eine starke Finanzierung unterfüttert: Insgesamt fließen 900 Millionen US-Dollar, wobei 700 Millionen US-Dollar aus einer Series-C-Runde stammen. Laut Bewertung erreicht diese Runde einen Wert von 5,51 Milliarden US-Dollar, angeführt von Atreides Management, Bain Capital Ventures, Meritech, Seligman Ventures und Spark Capital, ergänzt um über ein Dutzend weitere Investoren.
Für die Branche ist die Kapitalstruktur vor allem deshalb relevant, weil optische Interconnects nicht bei einem einzelnen Chip enden. Für die Integration in KI-Server erfordert es ein Zusammenspiel aus Photonik, gemischten Signalstufen, Packaging und dem passenden Systemdesign rund um Switches und Server-Mainboards. Lumilens wird von CEO Ankur Singla geleitet, der zuvor zwei weitere Networking-Startups gegründet hatte: Contrail Systems Inc. und Volterra Inc., die zusammen auf 676 Millionen US-Dollar Verkaufserlös kamen. Das gibt dem Unternehmen eine Startbahn für die Geschwindigkeit, die bei der Weiterentwicklung neuer Interconnect-Generationen nötig ist. Die Firma sagt außerdem, sie habe bereits Chip-Bestellungen im Wert „von mehreren Milliarden US-Dollar“ erhalten – ein Hinweis darauf, dass große Kundenteams die Roadmaps der nächsten Rack- und Cluster-Generationen vorziehen.
Technisch betrachtet adressiert Lumilens zwei Ebenen innerhalb eines KI-Clusters: Scale-up und Scale-out. Scale-up bedeutet Verbindungen innerhalb eines einzelnen Racks – also zwischen GPUs beziehungsweise Prozessoren, die räumlich nah zusammenstehen. Scale-out erweitert den Blick über Rack-Grenzen hinweg, damit Daten zwischen unterschiedlichen Racks und deren GPU-Pools ausgetauscht werden. Die Unterscheidung ist in der Praxis wichtig, weil sich die Anforderungen an Bandbreite, Latenz und Signalqualität unterscheiden: Während innerhalb des Racks die Wege kurz genug bleiben können, wird für hohe Durchsätze über größere Distanzen praktisch zwangsläufig auf Glasfaseroptik umgestellt. Lumilens argumentiert dabei, dass die bisherigen Kupferinterconnects vor allem bei steigenden Datenraten an Grenzen stoßen und optische Lösungen diese Barrieren verschieben.
Im Zentrum der Scale-up-Strategie stehen zwei Produktfamilien: Co-packaged optics (CPO) und near-packaged optics (NPO). CPO zielt darauf ab, optische Funktionen direkt in die Nähe der GPUs zu bringen – konkret als Chips, die in GPUs integriert werden können. Laut Unternehmensangabe soll dies das Koppeln von tausenden GPUs ermöglichen. NPO hingegen setzt optische Bausteine nicht direkt in der GPU-Umgebung, sondern auf dem Mainboard, das die GPUs hostet. Der Unterschied wirkt zunächst wie ein Packaging-Detail, ist aber in der Signalphysik entscheidend: CPO ist effizienter, weil die Distanz zwischen der optischen Komponente und der Grafikkarte kleiner bleibt. Das reduziert den Weg, den Daten physisch zurücklegen müssen. NPO ist dagegen näher an etablierten Integrationsmustern, weil es sich leichter zugänglich in bestehende Motherboard-Designs einfügen lässt. Singla beschreibt den zeitlichen Plan in der Entwicklung selbst: Er ordnet eine größere Volumenverteilung von CPO noch in die Zukunft ein und nennt NPO als Zwischenlösung.
Für die Scale-out-Seite liefert Lumilens Chips, die in sogenannte pluggable Transceiver eingebettet sind. Diese Module lassen sich an Switches anbringen und sind damit das typische Systemelement, über das Rechenzentren Netzwerkkapazität skalieren. Lumilens nennt dabei Unterstützung für Verbindungen mit 800 Gigabits pro Sekunde und 1,6 Terabits pro Sekunde – oder mehr. Entscheidend ist hier, dass die Distanzprobleme, die bei Kupfer im Scale-out auftreten, bei optischen Ansätzen weniger stark limitieren. In den Erklärungen von Singla wird das Prinzip greifbar: Ab etwa 1,6 Tb/s komme es bei Kupfer auf eine Distanz in der Größenordnung von einem Meter an, was im Wesentlichen dem Bereich innerhalb eines Racks entspreche. Sobald Systeme „außerhalb des Racks“ kommunizieren müssen, sei Optik der Weg, um Bandbreite und Signalqualität über längere Strecken zu halten.
Damit das in der Produktion nicht Jahre verschlingt, basiert Lumilens auf einer gemeinsamen Bausteinbasis namens LumiCore. Dazu gehören photonic Komponenten, mixed-signal integrierte Schaltungen zur Steuerung dieser Bausteine sowie Interposer als Basisschicht für die Kombination aus optischen und elektronischen Teilen. Besonders für die Entwicklungszyklen ist der Ansatz relevant: Lumilens behauptet, LumiCore könne die Zeit von der Erarbeitung neuer Chips von „Jahren“ auf „Monate“ reduzieren. Interposer-Technologie soll außerdem den Assembly-Prozess erleichtern – eine Stelle, an der in der Praxis oft Quality- und Yield-Fragen entschieden. Zusätzlich beschreibt das Unternehmen eine kundenspezifische Fertigungsabwicklung mit Robotik und KI-Software, also eine Kombination aus Automatisierung und datengetriebener Steuerung. Genau solche Manufacturing-Workflows werden häufig zum Engpass, sobald eine Idee aus dem Labor in die Serienproduktion überführt werden soll.
Mit dem frischen Kapital will Lumilens die Entwicklung und Fertigung der Chips beschleunigen. Das ist auch im Marktumfeld plausibel: KI-Cluster werden in Zyklen geplant, und die Interconnect-Technik muss dabei vor dem Systemaufbau in ausreichender Stückzahl verfügbar sein. Zugleich ist die Architektur-Strategie klar zweigleisig. CPO soll perspektivisch die Effizienz durch maximale Nähe zur GPU erhöhen; NPO soll als pragmatische Übergangslösung funktionieren, falls Volumenintegration von CPO noch nicht überall in Produktionsreife mündet. Für Betreiber von Rechenzentren bedeutet das: Sie können beim Ausbau ihrer Cluster die technische Richtung abbilden, ohne auf einen einzigen Zeitpunkt zu setzen. Für das Ökosystem rund um Switches, pluggable Transceiver und Server-Designs ist das ein Signal, dass optische Interconnects nicht mehr nur „später“ kommen, sondern als Planungs- und Beschaffungsbestandteil in den nächsten Ausbaustufen fest einkalkuliert werden.
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