LONDON (IT BOLTWISE) – Der von Pat Gelsinger unterstützte Startup PicoJool hat 27,5 Millionen US-Dollar in einer frühen Finanzierungsrunde eingesammelt, um die Anbindung in KI-Rechenzentren zu beschleunigen. Das Unternehmen setzt auf VCSEL- und MicroVCSEL-Bausteine, die Daten über Lichtsignale durch Glasfaser statt über Kupferkabel übertragen sollen. Ziel sind weniger Energieverbrauch bei hoher Bandbreite und bessere Skalierbarkeit für große GPU-Cluster. Offen bleibt, wie schnell die Technologie in die Serienfertigung und in die Betriebspraxis der Betreiber übergeht.
PicoJool adressiert ein Problem, das beim Ausbau moderner KI-Trainings- und Inferenzsysteme immer lauter wird: Nicht die Rechenleistung einzelner Beschleuniger ist der Flaschenhals, sondern die Art, wie Daten zwischen den Knoten im Cluster fließen. Laut der aktuellen Meldung kommt das Startup auf 27,5 Millionen US-Dollar für eine frühe Finanzierungsrunde (Series A), wodurch sich das bisher eingesammelte Kapital auf 39,5 Millionen US-Dollar erhöht. Der Hintergrund ist klar: Wenn immer leistungsfähigere KI-Modelle entstehen, wachsen auch die Cluster – häufig auf hunderte bis tausende GPUs und andere Beschleuniger – und die Zahl der Datenpakete, die permanent hin- und hergeschoben werden, steigt mit jedem zusätzlichen Knoten.
Technisch setzt PicoJool auf Vertical Cavity Surface Emitting Laser (VCSEL) als Basis für schnelle Interconnects. VCSELs gelten als eine Form von Halbleiter-Laserdioden, die Daten über optische Signale durch Glasfaser übertragen können. Im Vergleich zu klassischen Kupfer-Interconnects verspricht die optische Übertragung höhere Bandbreiten bei gleichzeitig besserer Skalierbarkeit über größere Distanzen im Rechenzentrum. Das Startup betont, dass es bereits mehrere optische Chips und Module entwickelt hat – und dass die VCSEL-Ansätze sowohl die Performance als auch die Energieeffizienz größerer KI-Chip-Cluster verbessern sollen. Entscheidend für Betreiber ist dabei nicht nur Spitzenbandbreite, sondern auch der Energiebedarf pro übertragenem Datenvolumen, weil sich Stromkosten und Kühlung in AI-Fabriken direkt in den Gesamtbetriebskosten niederschlagen.
Finanziell bleibt der Fortschritt nicht abstrakt: Die Series-A-Runde wurde von Socratic Partners angeführt; außerdem beteiligte sich Hudson River Trading. Frühere Seed-Finanzierung im Volumen von 12 Millionen US-Dollar wurde im letzten November bereits von Playground Global, dem Venture-Arm von Pat Gelsinger, mitgetrieben. PicoJool will die neue Liquidität vor allem dafür nutzen, Teams in den USA und in Taiwan auszubauen, Produkte bei Kunden zu qualifizieren und eine komplette Produktpalette von chipbasierten VCSELs beziehungsweise MicroVCSEL-Komponenten hin zu AOC- und NPO-Modulen zu überführen. AOC (Active Optical Cable) und NPO (Non-Plug Optical) sind in diesem Kontext typische Formen, die für den Einsatz im Datenzentrum relevant sind: Sie abstrahieren vom einzelnen Laser-Chip hin zu einem paketierten, betriebsfähigen Übertragungspfad.
Mit Blick auf das konkrete Zielbild nennt das Unternehmen 100G- und 200G-VCSEL-Produkte als Ersatz für ältere Interconnects. Zusätzlich werden Low-Power-Varianten über MicroVCSEL-Konfigurationen angeboten, darunter 50G NRZ sowie 64G NRZ/PAM4 Interconnects. Das Datenübertragungsdesign spielt hier eine zentrale Rolle: NRZ steht für „Non-Return-to-Zero“, während PAM4 („Pulse Amplitude Modulation with 4 levels“) mehrere Amplitudenebenen pro Symbol nutzt, um bei gleichbleibender Signallogik mehr Information pro Zeiteinheit unterzubringen. PicoJool beschreibt seine MicroVCSEL-Plattform als massiv parallel aufgebaute Architektur, die Bandbreite bündelt und zugleich die Energiekosten für die Datenbewegung reduziert. Als Pfad bis zur Skalierung auf „bis zu 3,2 Terabits pro Sekunde“ nennt das Startup eine konkrete Zielkennzahl für die Konnektivität.
Pat Gelsinger, der als Unterstützer genannt wird, ordnet die Initiative strategisch ein. In der Meldung heißt es sinngemäß, er sei von der Ambition und der als realitätsnah beschriebenen Lösung für das Bandbreitenproblem im AI-Data-Center-Umfeld angezogen worden. Wörtlich wird dabei ein Leitsatz wiedergegeben: „The network is the AI, and connectivity is becoming one of the defining constraints on performance, “ sowie die Ergänzung, die Industrie benötige eine Lösung, die Bandbreite erhöht und zugleich Leistung und Kosten deutlich verbessert. Genau diese Position wirkt wie eine Leitlinie für Rechenzentrums-Investments: Viele Teams investieren zwar weiter in schnellere Beschleuniger, stoßen aber schnell auf Limitierungen, sobald Trainingsläufe und parallele Inferenzpipelines starkes Intra-Cluster-Traffic erzeugen.
Für die nächsten Schritte ist jedoch weniger die Theorie als die Umsetzung entscheidend. PicoJool arbeitet dafür mit WIN Semiconductors Corp. und weiteren Chip-Foundries zusammen, um die 200G-VCSEL-Produkte für die Massenproduktion vorzubereiten, bevor die restliche Produktlinie in ähnlicher Tiefe hochgezogen wird. Hier treffen mehrere Industrietrends aufeinander: Einerseits steigt die Nachfrage nach energieeffizienteren Interconnects, weil Stromverbrauch und Kühlung bei großen Clustern zunehmend zur kritischen Planungsgröße werden. Andererseits verschiebt sich die Entwicklungsarbeit vom reinen Chip hin zur Systemintegration in AOC- oder Modul-Ökosysteme – also in Test-, Validierungs- und Lieferkettenprozesse, die für Betreiber ein zuverlässiges „Drop-in“ oder zumindest „Qualified Upgrade“ verlangen.
Für Unternehmen, die KI-Infrastruktur beschaffen oder betreiben, bedeutet die Runde vor allem, dass ein weiteres Technologiepfad in den Wettlauf um Datenzentrums-Bandbreite eintritt. Wenn PicoJool seine VCSEL- und MicroVCSEL-Module wie geplant bis zur Serienfertigung skaliert und die Kundenqualifizierung zeitnah gelingt, könnten sich in kommenden Systemgenerationen praktisch messbare Effekte ergeben: weniger Energie pro übertragenem Bit, höhere nutzbare Bandbreite und damit bessere Voraussetzungen für Cluster-Designs mit mehr Knoten. Gleichzeitig bleibt die Kernfrage, wie schnell sich die neuen Interconnects in bestehende Liefer- und Deployment-Zyklen einbetten lassen – denn genau dort entscheidet sich, ob aus einer gut entwickelten Laser-Technologie ein wiederholbarer Betriebsvorteil wird.
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