WASHINGTON / LONDON (IT BOLTWISE) – Das US-Handelsministerium hat die Absichtserklärungen für Förderungen in Höhe von 874 Millionen US-Dollar im Rahmen des CHIPS and Science Act unterzeichnet. Die Mittel sollen die US-Fertigungskette für KI- und High-Performance-Computing stärken und gleichzeitig Forschung sowie Entwicklung bei zentralen Bausteinen vorantreiben. GlobalFoundries erhält dabei bis zu 300 Millionen US-Dollar für Co-packaged Optics. Mehrere weitere Firmen bekommen Beträge zwischen 30 und 75 Millionen US-Dollar für stromsparende Rechenansätze, Materialforschung und die Prüfung gegen gefälschte Komponenten.

CHIPS-Act: US fördert KI-Hardware mit 874 Mio. Dollar – GlobalFoundries erhält Top-Summe
CHIPS-Act: US fördert KI-Hardware mit 874 Mio. Dollar – GlobalFoundries erhält Top-Summe (Foto: IT BOLTWISE)
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Das US-Handelsministerium setzt seinen CHIPS-and-Science-Act-Fokus auf KI-taugliche Hardware konsequent fort: In einem neuen Paket sollen insgesamt 874 Millionen US-Dollar als Anreize an sieben Unternehmen fließen, nachdem das Ministerium entsprechende Absichtserklärungen (Letters of Intent) unterzeichnet hat. Die Zielrichtung lautet ausdrücklich, die US-Führungsrolle bei Advanced Computing zu stützen. Im Kern geht es dabei nicht nur um schnellere Modell-Trainings, sondern um die physische Lieferkette dahinter: Optik, Speicher, Packaging und stromsparende Rechenkonzepte müssen in den nächsten Generationen zusammenpassen, weil sie die Latenz, den Energiebedarf und die Skalierbarkeit von KI-Systemen massiv mitbestimmen.

GlobalFoundries steht in dem neuen Förderblock an der Spitze und soll dafür bis zu 300 Millionen US-Dollar erhalten. Vorgesehen ist die Beschleunigung der US-R&D bei sogenannten Co-packaged Optics: Dabei wird Photonik direkt in die Hardware-Umgebung integriert, die KI-Prozessoren umgibt. Der Ansatz zielt darauf ab, Datenübertragungen schneller und energieeffizienter zu machen als bei rein elektrischen Verbindungen. Gerade in Rechenzentren wird der Engpass häufig nicht nur durch die Rechenleistung definiert, sondern durch den Datentransfer zwischen Chips, Kühllösungen und Backplane-Interconnects; Co-packaged Optics adressiert genau diese Schnittstelle, indem es Photonik stärker „näher ans Silizium“ rückt.

Parallel dazu adressiert Kepler bis zu 245 Millionen US-Dollar für eine neue Klasse von KI-Speichertechnologie. Laut den vorliegenden Plänen sollen 3D- und ferroelectrics (ferromagnetische bzw. ferroelektrische Materialien im Kontext der Beschreibung) genutzt werden, um fortgeschrittenen KI-„Memory“-Ansätzen zum Durchbruch zu verhelfen. In der Praxis bedeutet das: Wenn Speicher hierarchisch dichter, schneller oder mit besseren Energieeigenschaften implementierbar wird, sinken die Kosten pro Rechenvorgang und die Systeme bleiben skalierbar, wenn KI-Workloads wachsen. Für Unternehmen mit eigener KI-Infrastruktur ist das entscheidend, weil Speicher- und Bandbreitenrisiken oft erst im Betrieb sichtbar werden und dann schwer zu kompensieren sind.

Daneben wird Multibeam mit bis zu 140 Millionen US-Dollar unterstützt, um eine Chip-Packaging-Technologie für das Stapeln mehrerer Chips zu entwickeln. Neben „Stacking“ geht es dabei um das Verbinden der Ebenen über tausende Leiter, also um die konkrete Verbindungstechnik zwischen Komponenten. Das Packaging bleibt in der KI-Hardware-Wertschöpfung häufig unterschätzt: Fortschritte hier entscheiden mit darüber, ob ein Design in großen Stückzahlen zuverlässig funktioniert, wie gut es thermisch beherrschbar ist und wie schnell Daten zwischen den Ebenen fließen. Zusätzlich erhalten Extropic, Thintronics, OBSIDIA Semiconductors und Aeluma Investitionen in einer Spanne von 30 bis 75 Millionen US-Dollar. Die Schwerpunkte liegen auf Low-Power-Computing, fortgeschrittenen Halbleitermaterialien und auf Systemen, die gefälschte Komponenten erkennen sollen.

Ein wichtiger Punkt ist die Kopplung von Förderung und Ergebnisbeteiligung. Die Unternehmen haben mit dem Commerce Department vorläufige Vereinbarungen geschlossen, wobei die Finanzierung noch weiterer Prüfung unterliegt. Im Gegenzug erhält die Regierung Minderheits-, also nicht kontrollierende Beteiligungen (minority, non-controlling equity stakes). Das ist in strategischen Förderprogrammen ein häufig gewähltes Instrument, weil es das Risiko auf mehrere Schultern verteilt und gleichzeitig politischen Spielraum schafft, ohne die Firmen operativ zu übernehmen. Technisch wird die Förderung außerdem nicht auf nur eine Komponente verengt: In den genannten Programmbereichen tauchen integrierte Photonik, fortgeschrittenes Packaging, Computing-Architekturen, Substrate, Materialien sowie Memory für künftige KI-Systeme auf.

Der Zeitpunkt passt in eine breitere Linie: Bereits im Mai hatte die US-Regierung nahezu 2 Milliarden US-Dollar an CHIPS-Act-Mitteln an neun Unternehmen vergeben. In dem früheren Block wurden unter anderem bis zu 1 Milliarde US-Dollar für IBM, 375 Millionen US-Dollar für GlobalFoundries sowie jeweils 100 Millionen US-Dollar für mehrere Akteure im Quantum-Computing genannt. Zusammen betrachtet erweitert Washington damit seine Strategie, gezielt staatliche Gelder in Schlüsseltechnologien zu lenken und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit im Land zu erhöhen. Für die Branche bedeutet das vor allem Planungssicherheit in frühen F&E-Phasen – und auch mehr Druck, den Fortschritt messbar zu machen, weil die staatliche Beteiligung künftige Perspektiven eröffnet.

Für Entscheider in der KI-Entwicklung und in der IT-Infrastruktur folgt daraus eine klare Lesart: Die nächsten Leistungssprünge werden nicht ausschließlich über „größere“ Modelle erreicht, sondern über die Material- und Systemebene. Co-packaged Optics, KI-Speicher mit 3D-Ansätzen und optimiertes Chip-Stacking beeinflussen direkt, wie gut Rechenzentren Skalierung, Stromverbrauch und Netzwerkdurchsatz zusammenbringen. Wenn die Mittel wie geplant nach weiterer Prüfung fließen, könnten sich damit konkrete Lieferketten für zentrale Bausteine beschleunigen. Gleichzeitig steigt die Relevanz für Systemintegratoren, Schnittstellen und Architekturentscheidungen schon heute so zu treffen, dass sie spätere Hardware-Iterationen integrieren können, statt sie mühsam nachträglich zu ersetzen.


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