PYHÄJOKI (FINNLAND) / LONDON (IT BOLTWISE) – Der europäische KI-Cloud-Anbieter Verda hat 189 Millionen US-Dollar in einer Series-B-Runde eingesammelt. Das frische Kapital soll zusätzliche Rechenzentrums-Kapazität schaffen und die Plattform „vertieft“ weiterentwickeln. Das Unternehmen peilt bis 2027 mehr als 250 MW betriebliche Leistung an. Verda setzt dabei auf neue Hardware-Planungen wie NVIDIAs Vera Rubin NVL72 und eine Arm-AGI-CPU, die mit Meta entwickelt wurde.
Für KI-Workloads wird die Frage nach Rechenzentrumskapazität gerade genauso wichtig wie die Frage nach dem Modell. Genau dort setzt die europäische Startup-Verda an: Mit einer Series-B-Runde über 189 Millionen US-Dollar erhöht das Unternehmen spürbar seine finanziellen Mittel, um weitere Standorte auszubauen und die eigene Plattform-Architektur auszurollen. Laut Ankündigung des Unternehmens steigt damit die gesamte bisherige Finanzierung auf „mehr als 450 Millionen US-Dollar“. Damit verschiebt sich Verda von einer eher frühen Projektphase hin zu einer skalierungsorientierten Betreiberrolle für KI-Infrastruktur in mehreren Ländern.
Die Runde wurde von Emergence Capital angeführt; beteiligt sind unter anderem MUFG Innovation Partners, Supermicro sowie verschiedene institutionelle und strategische Investoren. Besonders bemerkenswert ist die Breite der Investorenschaft, weil sie für Datacenter-Startups häufig ein Indikator dafür ist, dass neben der Wachstumsstory auch die technische Umsetzbarkeit und die Lieferkettenfähigkeit als zentraler Risikofaktor betrachtet werden. Verda verweist außerdem auf den bisherigen Finanzierungspfad: Bereits im April 2026 hatte das Unternehmen 117 Millionen US-Dollar eingesammelt. Davor lagen eine 64,6 Millionen US-Dollar schwere Series-A-Runde im September 2025 sowie eine Seed-Runde über 13 Millionen US-Dollar im Oktober 2024. Als Wachstumskennzahl nennt Verda das Ziel, bis 2027 mehr als 250 MW betriebliche Kapazität zu erreichen – ein Tempo, das in der Praxis nur mit frühzeitig gesicherten Flächen, Netzanschlüssen und klaren Hardware-Release-Zeitplänen funktioniert.
Technisch und operativ betont Verda zugleich den Betrieb mit erneuerbaren Energien: Die bestehenden Rechenzentren in Finnland laufen laut Unternehmensangaben mit 100 Prozent erneuerbarer Energie. Zusätzlich betreibt das Unternehmen ein weiteres Rechenzentrum in Reykjanesbær auf Island und plant weitere Standorte, die perspektivisch in Europa, im Vereinigten Königreich, in den USA sowie in Asien ans Netz gehen sollen. Gerade für KI-Cluster sind solche Standortentscheidungen mehr als „grünes Marketing“: Sie beeinflussen Stromverfügbarkeit, Kühlkonzept, Lieferzeiten und letztlich die Gesamtkosten pro Trainings- oder Inferenzjob. Auch die Planung in Finnland liefert ein konkretes Beispiel; im September wurden detaillierte Angaben zu einem Data-Center-Projekt im Hanhela-Gebiet der Gemeinde Pyhäjoki veröffentlicht.
Hardwareseitig kündigt Verda für die kommenden Monate den Einsatz von NVIDIAs Vera Rubin NVL72-Systemen an. Gleichzeitig arbeitet das Unternehmen laut eigener Aussage an einer S3-kompatiblen Object-Storage-Schnittstelle – ein Baustein, der in vielen KI- und Datenplattform-Setups die Lücke zwischen heterogenen Datenpipelines und dem eigentlichen Trainingsbetrieb schließt. Wer KI-Workflows betreibt, kennt das Problem: Daten liegen oft in Formaten und Speichern, die nicht sauber zu den späteren Trainings- und Inferenzsystemen passen. Eine S3-kompatible API vereinfacht dagegen den Anschluss an gängige Tools, reduziert Integrationsaufwand und macht die Plattform planbarer. Daneben nennt Verda auch einen Weg zur Rechenarchitektur, der über reine GPU-Orchestrierung hinausgeht.
Für die Rechenkomponente plant Verda den Zugang zu einer Arm-AGI-CPU, die laut Unternehmenskommunikation gemeinsam mit Meta entwickelt wurde. Diese AGI-CPU soll mit NVIDIAs GB300-Racks zusammenarbeiten. Die Details zur CPU sind dabei ziemlich konkret: Das Design basiert auf dem 3-nm-Prozessknoten von TSMC, umfasst 136 Arm Neoverse V3 Kerne und erreicht Taktfrequenzen von bis zu 3,7 GHz. Zusammen mit den GPU-Racks zielt das auf eine ausgewogene Systembalance, bei der CPU-Ressourcen nicht nur für „Randaufgaben“ sorgen, sondern auch für Datentransfer, Vor- und Nachverarbeitung sowie für bestimmte System- und Steuerungsfunktionen. Solche CPU-GPU-Kopplungen sind für Betreiber entscheidend, weil sie die Effizienz über den gesamten Job-Stack hinweg beeinflussen.
Auch die strategische Einordnung bleibt klar: Verda positioniert sich als „Compute Company of this generation“ – und versucht, diesen Aufbau aus Europa heraus zu stemmen. Im Wortlaut sagte der Gründer und CEO Ruben Bryon: „There’s a window right now to build one of the defining compute companies of this generation, and to do so from Europe. It won’t be open for long“. Das ist weniger eine konkrete Produktankündigung als eine Standort- und Timing-These. Für Unternehmen, die KI-Infrastruktur einkaufen oder eigene Plattformen betreiben, bedeutet das vor allem: Mit steigender MW-Zielgröße kommen mehr Kapazität, mehr Optionen bei der Systemauslegung und potenziell mehr Wettbewerb bei Cloud-Angeboten, die explizit auf KI-Workloads zugeschnitten sind. Ob Verda das Ziel 250 MW bis 2027 tatsächlich erreicht, hängt damit nicht nur an der Finanzierung, sondern auch an Baufortschritt, Netzintegration und dem Timing der geplanten Hardware-Einführungen.
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