Beobachtetes Signal · 21. Okt. 2024 · Funding · Quelle: Tech.eu · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
Oriole Networks sichert sich 22 Millionen US-Dollar für energieeffiziente KI-Photonik
Oriole Networks, ein Spin-out des University College London (UCL) für lichtbasierte Photonik zur Senkung des Energieverbrauchs in KI-Rechenzentren, hat in einer neuen Finanzierungsrunde 22 Millionen US-Dollar eingeworben. Angeführt wurde die Runde von Plural, während bestehende Investoren wie der UCL Technology Fund, XTX Ventures, Clean Growth Fund und Dorilton Ventures erneut investierten. Die Technologie des Unternehmens verbindet KI-Chips über optische Netzwerke und ermöglicht potenziell ein bis zu 100-mal schnelleres Training von Large Language Models (LLM) bei minimalem Stromverbrauch. Die frischen Mittel sollen den Teamausbau und die Zusammenarbeit mit Lieferanten beschleunigen, um bis 2025 erste Produkte an Kunden auszuliefern. Mit dieser Runde beläuft sich die Gesamtfinanzierung des 2023 gegründeten Unternehmens im laufenden Jahr auf 35 Millionen US-Dollar. Ian Hogarth von Plural tritt dem Board bei.
Die Finanzierung von photonischer KI-Infrastruktur ist für den breiteren KI-Technologie-Stack relevant, hat jedoch derzeit nur begrenzte direkte Auswirkungen auf AdTech und MarTech.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Oriole Networks hat in einer von Plural angeführten Finanzierungsrunde 22 Millionen US-Dollar eingeworben.
- Das Gesamtfinanzierungsvolumen im Jahr 2024 beläuft sich auf 35 Millionen US-Dollar.
- Die Photonik-Technologie verbindet KI-Chips und ermöglicht ein bis zu 100-mal schnelleres LLM-Training bei geringerem Energieverbrauch.
- Das Unternehmen wurde 2023 als Ausgründung des University College London (UCL) ins Leben gerufen.
- Erste Produkte sollen voraussichtlich im Jahr 2025 an Kunden ausgeliefert werden.
Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Striveworks erweitert Partnerschaft mit Armee für KI
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OpenAI-Experte: Token-Effizienz für KI-Agenten optimieren
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