Das US-Unternehmen Nvidia ist das Aushängeschild der weltweiten Chipindustrie. Doch diese Position ist keineswegs unantastbar. Europäische KI-Chip-Startups sichern sich zunehmend große Finanzierungsrunden, um mit Nvidia zu konkurrieren. Gleichzeitig wächst die Nachfrage nach effizienter KI-Infrastruktur rasant.
Europäische Startups ziehen Millioneninvestitionen an
Unternehmen aus Deutschland, dem Vereinigten Königreich und Frankreich fokussieren sich auf alternative Chiparchitekturen, die besser für KI-Inferenz geeignet sind. Dies betrifft den Prozess, bei dem trainierte Modelle tatsächlich angewendet werden. Damit verschiebt sich der Fokus innerhalb der Branche von reiner Rechenleistung hin zu Effizienz, Energieverbrauch und Skalierbarkeit.
Das niederländische Unternehmen Euclyd, gegründet von Ex-ASML-Manager Bernardo Kastrup, befindet sich beispielsweise in Gesprächen mit Investoren für eine Finanzierungsrunde von mindestens 100 Millionen Euro. Das Unternehmen plant, seine Technologie zu skalieren und die ersten Kunden zu bedienen.
Auch andere europäische Akteure sind auf der Suche nach Kapital. Das britische Optalysys plant eine Runde von über 100 Millionen Dollar. Fractile und das französische Arago streben Investitionen in dreistelliger Millionenhöhe an. Bereits in diesem Jahr wurden über 200 Millionen Dollar in Axelera und Olix investiert.
Der Aufstieg dieser Startups erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem Nvidia zu einem der wertvollsten Unternehmen der Welt aufgestiegen ist, dank seiner GPUs, die für das Training von KI-Modellen von entscheidender Bedeutung sind. Dennoch verlagert sich die Aufmerksamkeit auf die Inferenz, wo laut Investoren Raum für Innovationen besteht.
„Inference ist jetzt dominant und die bestehende GPU-Architektur ist nicht optimal für den großflächigen Einsatz geeignet“, erklärt Patrick Schneider-Sikorsky vom NATO Innovation Fund.
Neue Technologien sollen Effizienz steigern
Euclyd entwickelt Chips, die laut dem Unternehmen bis zu 100-mal energieeffizienter für KI-Inferenz sind als die neuesten Systeme von Nvidia. Anstatt Daten kontinuierlich durch den Speicher zu bewegen, verarbeitet die Technologie Daten gleichzeitig an mehreren Stellen.
Dies könnte zu niedrigeren Kosten und weniger Energieverbrauch in Rechenzentren führen. Gleichzeitig befinden sich viele dieser Lösungen noch in einem frühen Stadium und sind noch nicht im großen Stil kommerziell bewährt.
Andere Unternehmen, wie Olix, arbeiten an photonischen Prozessoren, die Licht zur Datenverarbeitung nutzen. Nach Ansicht von Investoren kann diese Technologie dazu beitragen, physikalische Grenzen traditioneller Chips wie Wärmeentwicklung und Miniaturisierung zu überwinden.
Unterdessen investiert Nvidia massiv, um seinen Vorsprung zu halten. Im vergangenen Geschäftsjahr gab das Unternehmen über 18 Milliarden Dollar für Forschung und Entwicklung aus. Zudem investiert es aktiv in neue Technologien, darunter die Photonik.
Strukturelle Herausforderungen für Europa
Trotz des wachsenden Interesses der Investoren bestehen weiterhin Hindernisse. Europäische Chip-Unternehmen sehen sich mit langen Entwicklungszeiten, einem begrenzten Produktionsökosystem und einer im Vergleich zu den Vereinigten Staaten relativ geringen Finanzierung konfrontiert.
Laut Zahlen von Dealroom sammelten europäische KI-Chip-Startups im Jahr 2026 rund 800 Millionen Dollar ein, verglichen mit 4,7 Milliarden Dollar ihrer US-amerikanischen Konkurrenten. Zusätzlich erschweren Faktoren wie zersplitterte Arbeitsgesetze und Zurückhaltung seitens der Regierungen die Situation. Dennoch wächst das Interesse, und europäische Akteure scheinen allmählich bereit, die Konkurrenz mit Nvidia aufzunehmen.
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