LONDON (IT BOLTWISE) – Der Inferenz-Hardware-Startup Delos Data hat mehr als 100 Millionen US-Dollar eingesammelt, drei Monate nach dem Marktstart seines ersten Produkts. Das Unternehmen positioniert seinen Delos Nonstop AI Server als Rechenappliance für KI-Inferenz, erweiterbar um bis zu vier Grafikkarten über einen Open-Source-Interconnect namens OAM. Neu ist zudem die Delos Nonstop AI Data Interface, die Server mit dem Netzwerk eines Inferenz-Clusters verbindet und laut Unternehmen die Latenz gegenüber Wettbewerbsprodukten deutlich senkt. Für den Ausbau der Vertriebs- und Engineering-Kapazitäten will Delos nach dem Funding insbesondere mehr Entwickler einstellen.
Delos Data Inc. sorgt in der immer enger werdenden Debatte um KI-Inferenz-Hardware für Bewegung: Das Startup hat laut eigener Mitteilung mehr als 100 Millionen US-Dollar an Finanzierung eingesammelt, und zwar nur rund drei Monate nachdem das erste Produkt vorgestellt wurde. Auffällig ist dabei nicht nur die Größenordnung, sondern die klare Systemarchitektur, die Delos von der Rechenbox bis zur Netzwerkschnittstelle durchziehen will. Denn bei KI-Clustern entscheidet die Praxis häufig weniger über Rohleistung einzelner Beschleuniger als darüber, wie Daten zwischen GPUs, Host-CPU und Netzwerkpfad fließen – besonders dann, wenn Agenten-Workloads mehrere Schritte und damit viele sequentielle und parallele Zustandswechsel erzeugen.
Technisch setzt Delos mit dem Delos Nonstop AI Server auf eine Computing-Appliance, die explizit für Inferenz optimiert ist. Kunden können das System mit bis zu vier Grafikkarten externer Anbieter ausstatten, was die Flexibilität erhöht, gleichzeitig aber hohe Anforderungen an die Interconnect- und I/O-Planung stellt. Hier kommt der offene OAM-Interconnect (Open-Source) zum Einsatz, über den die Beschleuniger an das Mainboard angebunden werden. Delos beschreibt diesen Weg als gezielt auf KI-Use-Cases optimiert – die Idee dahinter: Wenn Bandbreite und Zugriffspfad in der Praxis deterministisch bleiben sollen, müssen Host- und Accelerator-Verbindungen systemweit abgestimmt sein.
Damit das nicht bei einer einzelnen Maschine endet, adressiert Delos auch den Clusterbetrieb. Mehrere Nonstop AI Server lassen sich zu einem Cluster zusammenschließen, und die Kommunikation erfolgt über OSFP, eine ebenfalls Open-Source-basierte Routing-Technologie. Pro Server nennt Delos vier Chips mit jeweils neun OSFP-Ports; pro Port sollen 1,6 Terabit pro Sekunde Bandbreite bereitstehen. Aus diesen Angaben leitet Delos indirekt eine Vergleichbarkeit mit dem Netzwerk-Setup ab, das man von NVIDIA-Rubin-Appliances kennt, und positioniert den Ansatz damit als wettbewerbsfähige Alternative im High-End-Netzwerksegment für Inferenz. Für Betreiber zählt das vor allem dann, wenn sie nicht nur Trainingsflüsse, sondern auch wiederkehrende Inferenz- und Mischworkloads mit strengen Latenzanforderungen fahren.
Zum Funding kündigt Delos außerdem eine zweite Hardware-Stufe an: das Delos Nonstop AI Data Interface. Dabei handelt es sich um einen Chip, der speziell zur Anbindung an das Netzwerk des Inferenz-Clusters gedacht ist, in dem der Nonstop AI Server eingesetzt wird. Delos wirbt dafür, dass der neue Netzwerkchip eine um den Faktor 10 niedrigere Latenz als vergleichbare Produkte bietet, zugleich effizienter und besser skalierbar sein soll. Ein weiterer Aspekt geht über reine Datenübertragung hinaus: Der Chip übernimmt Monitoring-Funktionen für den Host-Cluster. Laut Delos erkennt er konkret Probleme wie Grafikkarten-Crashes und Netzwerk-Link-Ausfälle und automatisiert Teile der Wiederanlauf- und Recovery-Arbeit, wodurch sich Ausfallzeiten im Betrieb reduzieren lassen sollen – ein Punkt, der gerade bei 24/7-Betrieb und bei Deployments mit vielen parallelen Inferenzstreams schnell wirtschaftlich relevant wird.
Für die Integration stellt Delos seine Daten-Schnittstelle in drei Ausprägungen bereit. Die erste Variante ist als PCIe-Karte gedacht, die Rechenzentrumsbetreiber direkt an ihre Server anbinden können. Darüber hinaus gibt es zwei Wege auf Component-Ebene: Ein Chiplet, das Datenverkehr mit mehr als 30 Terabit pro Sekunde verarbeiten kann und direkt in die KI-Accelerators eingebunden werden soll, sowie eine „Near-Packaged Optics“-Variante (NPO) mit über 10 Terabit pro Sekunde. Letztere ist für die Platzierung auf demselben Substrat wie der verwendete Accelerator ausgelegt. Delos stellt dabei einen typischen Trade-off heraus: Chiplet-Integration verspricht höhere Leistungsdaten, während NPO durch die einfachere Implementierung und nähere Kopplung an das Substrat in der Praxis oft schneller integrierbar sein kann.
Aus Branchensicht ist das Funding damit weniger als „nur“ ein Geldereignis zu lesen, sondern als Beschleunigung für zwei unmittelbar aufeinanderfolgende Themenfelder: Engineering-Ressourcen für die Weiterentwicklung der Interconnect- und Netzwerkpfade sowie die Vertriebsarbeit, um die Plattform bei Rechenzentrumsbetreibern und Plattformanbietern in Pilot- und Serienumgebungen zu bringen. Interessant ist zudem die narrative Linie, die Delos mit dem Thema „Agentic AI“ verfolgt: Wenn KI-Agenten nicht mehr auf eine einzelne Gerätegrenze begrenzt sind, rückt der Datenweg zwischen den Komponenten in den Vordergrund. Genau dort setzt das Unternehmen mit OAM, OSFP und der neuen Data Interface-Schicht an. Dass Delos dafür auf offene Interconnect- und Routing-Elemente setzt, kann die Hürde für Evaluierung und Integration senken, ohne dass Betreiber auf einen reinen Closed-Stack angewiesen sind.
Für Unternehmen, die Inferenz in größerem Maßstab betreiben, liegt der Mehrwert damit vor allem in planbarer Systemkopplung: Durch eine Appliance-Strategie mit definierter Erweiterbarkeit (bis zu vier Grafikkarten) und durch ein Netzwerk- und Monitoring-Konzept, das nicht erst „nachgelagert“ kommt, kann die Zeit bis zur stabilen Produktion reduziert werden. Gleichzeitig bleibt abzuwarten, wie sich die behauptete Latenz- und Skalierungsleistung im konkreten Kundensetup abbildet, etwa bei unterschiedlichen GPU-Typen, PCIe-Topologien und Clustergrößen. Unterm Strich zeigt die Runde jedoch, dass der Wettbewerb bei Inferenz-Hardware zunehmend dort stattfindet, wo Infrastruktur und Datenpfade zusammentreffen – und weniger dort, wo man allein über einzelne Beschleuniger spricht.
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