Samsung unterstützt Euclyd mit 230 Millionen US-Dollar im Rennen um Nvidia-Alternativen

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Hanna Syniavska

15.09.2026

Samsung unterstützt Euclyd mit 230 Millionen US-Dollar im Rennen um Nvidia-Alternativen — Samsung unterstützt Euclyd bei einer Finanzierungsrunde über 200 Millionen Euro

Samsung hat das niederländische Halbleiter-Startup Euclyd bei einer Finanzierungsrunde über 200 Millionen Euro beziehungsweise rund 231 Millionen US-Dollar unterstützt. Damit nehmen die Investitionen in Prozessoren zu, die Nvidia-Hardware für künstliche Intelligenz herausfordern sollen. Euclyd entwickelt eine alternative Architektur für KI-Inferenz, bei der der steigende Rechen- und Energiebedarf Unternehmen dazu bewegt, über herkömmliche GPUs hinauszublicken.

Das Wichtigste

Euclyd hat in einer Serie-A-Finanzierungsrunde 200 Millionen Euro eingesammelt.
Samsung beteiligte sich als einer der federführenden Investoren.
Die kommerziellen Systeme sollen 2028 verfügbar sein.
Euclyd konzentriert sich auf Hardware für KI-Inferenz.

Dieser Artikel wurde aus dem Original übersetzt. Lesen Sie die Originalversion unseres Korrespondenten hier.

Die Serie-A-Finanzierungsrunde wurde von Samsung, Somerset Capital Partners, dem von EQT verwalteten Scaleup Europe Fund und Innovation Industries gemeinsam angeführt, wie CNBC berichtete. Euclyd wurde 2024 gegründet und entwickelt ein integriertes KI-Computersystem, das sowohl die Prozessor- als auch die Speicherarchitektur umfasst. Die kommerzielle Hardware soll ab 2028 ausgeliefert werden.

Euclyd zielt auf den KI-Inferenzmarkt

Nvidia dominiert den Markt für leistungsstarke KI-Prozessoren, nachdem GPUs, die ursprünglich für Grafik entwickelt wurden, zu einem zentralen Bestandteil beim Training und Betrieb großer KI-Modelle geworden sind. Diese Position hat Hyperscaler und Halbleiter-Startups dazu veranlasst, spezialisierte Prozessoren zu entwickeln, die Kosten senken oder die Effizienz bei bestimmten Workloads verbessern könnten.

Euclyd konzentriert sich auf Inferenz, also den Prozess, bei dem trainierte KI-Modelle Ergebnisse erzeugen. Die Architektur unterscheidet sich von herkömmlichen GPUs und soll den Energieverbrauch sowie die Infrastrukturkosten zunehmend anspruchsvoller KI-Workloads reduzieren.

Das Unternehmen plant zwei zentrale Geschäftsbereiche. Es will komplette Hardware- und Rack-Systeme an Unternehmen verkaufen, die eine privat gehostete KI-Inferenz anstreben, und zugleich sein geistiges Eigentum an Unternehmen lizenzieren, die maßgeschneiderte Prozessoren entwickeln.

Samsung bringt Halbleiter-Know-how ein

Die Beteiligung von Samsung verschafft Euclyd mehr als nur Kapital. Als einer der weltweit größten Hersteller von Speicherchips bringt Samsung Erfahrung in Speichertechnologie, Engineering, Halbleiter-Lieferketten und Großserienproduktion ein – Bereiche, die wichtig werden könnten, wenn Euclyd vom Design zu physischen Systemen übergeht.

Die Investition erfolgt in einer Phase zunehmenden Wettbewerbs bei KI-Prozessoren. Google, Amazon Web Services und Meta entwickeln eigene KI-Chips, während OpenAI im August seinen ersten KI-Chip, Jalapeño, angekündigt hat. Diese Projekte spiegeln die wachsende Nachfrage nach Alternativen wider, da die Ausgaben für KI-Infrastruktur steigen.

Euclyd befindet sich jedoch noch in einer frühen Phase. Die Systeme haben in kommerziellen Anwendungen bislang weder ihre Leistung noch ihre Effizienz im großen Maßstab unter Beweis gestellt, sodass die Umsetzung eine zentrale Herausforderung bleibt.

Der Wettbewerb bei KI-Chips geht über GPUs hinaus

Die Finanzierungsrunde über 200 Millionen Euro zeigt, wie Kapital in neue Computerarchitekturen fließt, während KI-Rechenzentren mehr Strom verbrauchen und zunehmend teurere Hardware benötigen. Nvidia bleibt der Maßstab, doch Kunden prüfen spezialisierte Chips, die bei der Inferenz bessere wirtschaftliche Ergebnisse bieten könnten.

Euclyd will seine ersten physischen Systeme 2028 einsetzen und bis 2030 Tausende Unternehmenskunden bedienen. Die Unterstützung durch Samsung stärkt den Weg des Unternehmens zur Fertigung und Kommerzialisierung. Letztlich wird seine Wettbewerbsfähigkeit jedoch davon abhängen, ob die Architektur im großen Maßstab messbare Vorteile liefert.

Wir haben bereits darauf hingewiesen, dass OpenAI und Samsung ihre Zusammenarbeit bei Chips der nächsten Generation vertiefen.

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