SEOCHO, SEOUL / LONDON (IT BOLTWISE) – Samsung Electronics co-finanziert eine Series-A-Runde in Höhe von 200 Millionen Euro (231 Millionen US-Dollar) für den niederländischen Startup Euclyd. Ziel ist eine KI-Computing-Architektur, die für die Inferenz ausgelegt ist und damit Rechen- und Stromkosten in Rechenzentren senken soll. Euclyd setzt dabei bewusst auf eine nicht-GPU-basierte Hardware-Strategie und will sichere, self-hosted KI-Inferenz über Chips sowie Server-Racks anbieten. Bis 2028 sollen erste Chip-Systeme ausgeliefert werden, während bis 2030 tausende Unternehmens-Kunden adressiert werden sollen.
Samsung Electronics verlagert einen weiteren Teil seines KI-Engagements vom Modell-Training stärker in Richtung Inferenz: Der Konzern hat eine Series-A-Runde von insgesamt 200 Millionen Euro (231 Millionen US-Dollar) für das niederländische Startup Euclyd mitgetragen. Damit fokussiert sich die Unterstützung nicht auf große Sprachmodelle, sondern auf den Schritt dazwischen, der in der Praxis oft den laufenden Kostenblock dominiert: die KI-Inferenz, also die Rechenarbeit, wenn ein trainiertes Modell auf Anfragen antwortet und Aufgaben ausführt. Für Betreiber von Rechenzentren ist genau dieser Abschnitt wirtschaftlich besonders sensibel, weil er kontinuierlich stattfindet und sich jeder Prozentpunkt Energie- oder Hardwareeffizienz direkt in Betriebskosten übersetzen lässt.
Euclyd, gegründet 2024, entwickelt nach eigenen Angaben eine Hardware-Architektur, die fundamental anders funktioniert als die GPUs, die den Markt für KI-Computing seit dem Boom der Beschleunigerkarten prägen. Während GPUs ursprünglich für Grafikanwendungen entworfen wurden und ihre breite Adoption in der KI vor allem von der verfügbaren Software- und Toolchain-Ökosysteme lebt, will Euclyd eine Alternative anbieten, die gezielt für die Inferenz optimiert ist. Das adressiert ein typisches Spannungsfeld: Unternehmen möchten die Kosten senken und zugleich die Abhängigkeit von einem einzelnen Lieferweg reduzieren, und genau deshalb treiben mehrere große Tech-Konzerne eigene Chips für ihre jeweiligen Workloads voran.
Im Mittelpunkt des Ansatzes steht dabei weniger ein einzelner Chip als vielmehr ein Systembaukasten aus Chips und Speicherkomponenten. Der Euclyd-CEO Bernardo Kastrup hebt als Hebel, den Samsung über das Kapital hinaus liefern kann, vor allem Engineering- und Lieferkettenkompetenz im Speicherbereich hervor. Samsung verweist in diesem Kontext auf seine Rolle als großer Speicherhersteller; für ein Startup, das Prozessoren und Gedächtnissysteme parallel aufeinander abstimmt, kann das in der Praxis entscheidend sein. Denn bei Inferenz-Workloads entscheidet nicht nur die Rechenleistung, sondern ebenso, wie Daten zwischen Speicher, Cache und Recheneinheiten fließen, wie gut sich Bandbreite ausnutzen lässt und wie stark sich Latenzen auf die Antwortzeiten der Modelle auswirken.
Auch die Vermarktungsstrategie zeigt, wie Euclyd das Thema Inferenz positioniert: Geplant ist der Verkauf von Chips und Server-Racks für sichere, selbst gehostete KI-Inferenz. Parallel will das Startup die Technologie lizenzieren, damit Unternehmen, die eigene Prozessoren entwickeln, die Architekturkomponenten nutzen können. Diese zwei Schienen sind strategisch, weil sie unterschiedliche Einkaufsmuster bedienen: Server-Racks senken die Einstiegshürde bei Anwendern, während Lizenzen für Chipentwickler den Weg zu einem schnelleren Einbau in bestehende Fertigungs- und Produktlinien ebnen könnten. Gleichzeitig bleibt ein wichtiger Punkt offen: Die Technologie ist bislang nicht in dem Maßstab bewiesen, der für den Massenbetrieb in der kommerziellen Infrastruktur nötig wäre.
Für Samsung passt die Initiative in eine breitere Bewegung innerhalb der KI-Wertschöpfungskette. Laut Berichten aus der Branche hat der Konzern zuletzt auch eine große Finanzierungsrunde für einen französischen Entwickler von KI-Modellen geführt und darüber hinaus eine strategische Beteiligung übernommen. Außerdem wurde eine Zusammenarbeit vereinbart, um kundenspezifische, On-Premises-Lösungen für die KI-Entwicklung bereitzustellen – speziell mit Blick auf Aufgaben rund um Halbleiterdesign und -fertigung. Übertragen auf Euclyd bedeutet das: Samsung versucht nicht nur, sich als Lieferant von Rechen- und Speicherbausteinen zu etablieren, sondern auch als Enabler für Implementierungen, bei denen sensible Daten im eigenen Infrastrukturrahmen bleiben.
Technisch betrachtet trifft Euclyd dabei einen Kernpunkt, der die Inferenzmärkte gerade spürbar bewegt: Wenn immer mehr KI-Systeme lokal oder in spezialisierten Rechenzentren laufen sollen, wird die GPU-getriebene Standardisierung teuer. GPUs bieten zwar maximale Flexibilität, sind aber häufig nicht optimal auf die konkreten Inferenzmuster hin ausgelegt, etwa in Bezug auf Speicherhierarchien, Datentransfer und Energieprofil. Eine nicht-GPU-basierte Architektur muss diese Lücke schließen, sonst bleibt sie in der Software-Einführungsphase stecken. Entscheidend wird sein, wie gut sich Euclyds Architektur mit gängigen Inferenz-Pipelines integrieren lässt und wie konsistent die Effizienzvorteile bei unterschiedlichen Modellgrößen und Batch-Strategien ausfallen.
Die nächsten Etappen sind damit klar getaktet: Euclyd will 2028 erste Chip-Systeme ausliefern und bis 2030 tausende Unternehmens-Kunden bedienen. Für Entscheider in IT und Rechenzentrumstechnik heißt das, dass sie jetzt nicht blind auf eine einzelne Roadmap setzen sollten, aber sehr wohl rechtzeitig prüfen können, welche Auswertungs- und Testumgebungen sie für nicht-GPU-Inferenz vorbereiten müssen. Wenn Euclyds Architektur ihre Versprechen bei Kosten und Energieverbrauch tatsächlich im Produktivmaßstab einlösen kann, könnte das den Wettbewerb in der KI-Infrastruktur spürbar verschieben – und Samsung bekäme damit zusätzlich eine strategische Position an genau der Stelle, an der sich der wirtschaftliche ROI von KI über lange Zeiträume entscheidet.
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