Beobachtetes Signal · 9. Apr. 2026 · Technical Release · Quelle: Chipstrat · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Positiv
MatX-CEO Reiner Pope über LLM-Chip-Design und Rechenzentrumsarchitektur
Reiner Pope, Mitgründer und CEO von MatX, beschreibt die Entwicklung von LLM-optimierten Rechenzentrumschips und -systemen durch das Startup. Pope und Mitgründer Mike Gunter verließen Google eine Woche vor dem Start von ChatGPT, um eine Hardware-Architektur zu verfolgen, die optimal für Large Language Models sein soll. MatX hat bisher rund 600 Millionen US-Dollar eingeworben und baut das MatX One-System mit einer hybriden SRAM-HBM-Speicherarchitektur, hohem Matrix-Multiplikationsdurchsatz, umfangreichem Interconnect und einem Software-Stack für Frontier-Labs. Das Unternehmen zielt auf das Training großer Modelle sowie Prefill- und Decode-Workloads ab, setzt intern KI zur Beschleunigung des Chip-Designs ein, veröffentlicht ausgewählte Forschungsergebnisse und nennt den Produktionshochlauf als größte kurzfristige Herausforderung. MatX beschäftigt etwas mehr als 100 Mitarbeiter in den Bereichen Hardware, Software und Machine Learning.
MatX entwickelt eine neuartige LLM-fokussierte Chip- und Systemarchitektur, die die Rechenökonomie für führende Labore beeinflussen und den Wettbewerb gegen etablierte GPU-Anbieter verschärfen könnte, während das Startup vor großen Herausforderungen bei der Produktion und Skalierung steht.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- MatX hat bisher rund 600 Millionen US-Dollar eingeworben.
- Die Mitgründer Reiner Pope und Mike Gunter verließen Google eine Woche vor dem Start von ChatGPT.
- Das MatX One nutzt eine hybride SRAM-HBM-Speicherarchitektur, die Weights-in-SRAM mit HBM-Durchsatz kombiniert.
- Zielkunden sind führende KI-Labore mit hohen Rechenbudgets und langfristigem Co-Design.
- MatX verfügt über ein interdisziplinäres Team von knapp über 100 Mitarbeitern und entwickelt sowohl Chip- als auch Rechenzentrumssysteme.
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Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
KI-Chip-Startup MatX sammelt 500 Millionen US-Dollar zur Nvidia-Herausforderung
Das von ehemaligen Google-TPU-Ingenieuren gegründete KI-Chip-Startup MatX hat in einer von Jane Street und Situational Awareness angeführten Series-B-Finanzierungsrunde 500 Millionen US-Dollar eingeworben. Zu den weiteren Investoren gehören Marvell Technology, Spark Capital sowie die Stripe-Mitgründer Patrick und John Collison. MatX entwickelt Prozessoren, die beim Training und Serving von Large Language Models (LLMs) rund zehnmal leistungsstärker sein sollen als Nvidia GPUs. Die Fertigung der Chips ist in Zusammenarbeit mit TSMC geplant, wobei die Auslieferung im Jahr 2027 beginnen soll. Mit dieser Kapitalerhöhung baut das Unternehmen seine Position im hart umkämpften Markt für spezialisierte Hardware aus und zielt darauf ab, die Infrastrukturkosten für generative KI langfristig signifikant zu senken.
Microsoft-unterstütztes Startup D-Matrix liefert Corsair-KI-Chip aus
Das von Microsoft unterstützte Startup D-Matrix hat im Juni 2026 mit der Auslieferung seines Corsair-KI-Inferenz-Chips begonnen. Das 2019 gegründete Unternehmen hat rund 500 Millionen US-Dollar eingesammelt und wird mit etwa zwei Milliarden US-Dollar bewertet. Corsair ist ein SRAM-zentrierter, eng integrierter Speicher-und-Rechen-Chip, der im 6nm-Prozess von TSMC gefertigt wird. Laut citierter Gimlet Labs-Forschung kann er Inferenz für kleinere Workloads bis zu zehnmal schneller ausführen und bis zu fünfmal weniger Energie verbrauchen als eine eigenständige GPU, sofern er mit einer Nvidia Blackwell GPU gekoppelt ist. Die Auslieferung richtet sich primär an US-Hyperscaler und Frontier-KI-Labore. Zudem kooperiert D-Matrix mit Arista, Broadcom und Super Micro, um ein Rack-Scale-System namens SquadRack anzubieten. Für das kommende Jahr plant das Startup den Nachfolge-Chip Raptor auf Basis des 4nm-Knotens von TSMC.
Ricursive Intelligence sichert sich 335 Mio. Dollar für KI-gestütztes Chip-Design
Ricursive Intelligence, gegründet von den ehemaligen Google-Brain- und Anthropic-Ingenieurinnen Anna Goldie (CEO) und Azalia Mirhoseini (CTO), hat wenige Monate nach dem Start insgesamt 335 Millionen US-Dollar eingesammelt. Einer 35-Millionen-Dollar-Seed-Runde unter Führung von Sequoia folgte eine von Lightspeed angeführte Series A über 300 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 4 Milliarden US-Dollar. Die Gründerinnen entwickelten zuvor Alpha Chip, ein KI-Tool, das hochwertige Chip-Layouts in Stunden generierte und für Googles TPUs genutzt wurde. Ricursive entwickelt KI-gestützte Software, die den gesamten Chip-Design-Prozess von der Komponentenplatzierung bis zur Verifikation automatisiert und modellübergreifendes Lernen sowie LLMs nutzt. Zu den Zielkunden zählen Halbleitergrößen wie Nvidia, AMD und Intel, wobei Nvidia auch als Investor beteiligt ist. Die Plattform zielt darauf ab, die Hardware-Entwicklung massiv zu beschleunigen und Modelle enger mit Silizium abzustimmen.
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