Q.ANT sichert sich zusätzliche Investitionen vom Duquesne Family Office und erhöht die Gesamtfinanzierung auf 80 Millionen US-Dollar

Q.ANT, ein Stuttgarter Unternehmen, das sich auf photonische Verarbeitung für KI und Hochleistungsrechnen spezialisiert hat, hat eine zusätzliche Investition vom Duquesne Family Office erhalten, wodurch sich die Gesamtfinanzierung auf 80 Millionen US-Dollar erhöht. Diese Investition unterstreicht das wachsende Interesse an energieeffizienten KI-Lösungen und das Potenzial europäischer Innovationen, im globalen KI-Hardwaremarkt zu konkurrieren. Der Fokus des Unternehmens auf nachhaltiges Rechnen ist angesichts der sich ausweitenden KI-Infrastruktur von zunehmender Relevanz. Die photonischen Prozessoren von Q.ANT nutzen Licht für die Berechnung und bieten eine deutlich verbesserte Energieeffizienz im Vergleich zu herkömmlichen elektronischen Chips. Der Q.ANT Native Processing Server (NPS), der auf Dünnschicht-Lithiumniobat basiert, lässt sich als Co-Prozessor in bestehende Rechenzentren integrieren. Erste Benchmarks zeigen bis zu 30x höhere Energieeffizienz, 50x Leistungssteigerung und das Potenzial für eine 100x Kapazitätserhöhung. Diese Technologie adressiert direkt den wachsenden Energiebedarf von KI-bezogenen Rechenzentren, für die in den nächsten fünf Jahren Ausgaben von über 5,2 Billionen US-Dollar prognostiziert werden. Durch die Reduzierung des Energieverbrauchs könnten die Prozessoren von Q.ANT dazu beitragen, die Belastung der Stromnetze zu verringern und die Betriebskosten für Unternehmen zu senken. Dies stärkt auch die europäische digitale Souveränität, indem eine Alternative zu den von den USA dominierten Halbleitertechnologien angeboten wird. Die neue Finanzierung wird die Kommerzialisierungsbemühungen von Q.ANT beschleunigen, die Entwicklung der nächsten Generation von Technologien vorantreiben und die Expansion in den US-Markt unterstützen. Das Unternehmen will die photonische Verarbeitung bis 2030 zu einem Kernelement von KI-Systemen machen und sich so als wichtiger Akteur in der Zukunft des Rechnens positionieren.