Am 26. Oktober gab Unconventional AI, ein Startup mit einer Bewertung von 4,5 Milliarden US-Dollar, eine Bar- und Aktientransaktion zur Übernahme des israelischen Chipherstellers NeuReality bekannt, wie Reuters berichtete. Die Übernahme verschafft dem Unternehmen etwas, was seine experimentellen Chips allein nicht bieten können: Ingenieure, die in der Lage sind, Silizium in verkaufsfähige Produkte zu verwandeln.

Vom Fünfjahresplan zur Einkaufstour

CEO Naveen Rao hatte ursprünglich einen Zeitplan von drei Jahren Forschung und fünf Jahren bis zur Produkteinführung erwartet. KI-gestützte Entwicklung hat es Unconventional stattdessen ermöglicht, seinen ersten Test-Chip fertigzustellen und einen zweiten nahezu abzuschließen. Rao sagte, „die Dinge seien viel schneller vorangeschritten als erwartet“, und fügte hinzu, das Unternehmen habe nun die „Forschungsstrukturen“ aufgebaut und müsse jetzt die „Produktionsstrukturen“ aufbauen.

Rao kann auf eine Erfolgsbilanz in der Branche verweisen: Er verkaufte Nervana für mehr als 400 Millionen US-Dollar an Intel und MosaicML für 1,3 Milliarden US-Dollar an Databricks. Unconditionals 475-Millionen-Dollar-Seedrunde, unterstützt von Lightspeed und Andreessen Horowitz, untermauert die Rechenvision, die das Unternehmen in seiner Launch-Ankündigung darlegte.

Was NeuReality beheben sollte

NeuReality wurde 2019 von Moshe Tanach, Zvika Shmueli und Yossi Kasus gegründet. Das Unternehmen arbeitete jahrelang daran, die Kosten für Datenübertragung und Jobverwaltung während der KI-Inferenz zu senken – jene Phase, in der trainierte Modelle Antworten für Nutzer generieren. Seine NR1-Architektur setzt eine Netzwerk-Engine zusammen mit einem Hardware-Hypervisor ein, einer Komponente, die Rechenjobs verwaltet und isoliert, um Arbeiten auszuführen, die andernfall von den Host-CPUs übernommen würden.

Diese Erfahrung hofft Unconventional durch die Übernahme zu gewinnen. Etwa 40 israelische Mitarbeiter werden zum Unternehmen stoßen, allerdings verlieren einige Vertriebs-, Marketing- und Finanzmitarbeiter ihre Jobs, wie Globes berichtete. Die Aufsichtsräte beider Unternehmen haben dem Deal zugestimmt, dessen Abschluss im vierten Quartal 2026 erwartet wird, wie NeuReality mitteilte. Der erwartete Abschluss fällt genau in die Phase, in der Unconditionals zweiter Test-Chip kurz vor der Fertigstellung steht – die Übergabe von den von Rao beschriebenen „Forschungsstrukturen“ zu den „Produktionsstrukturen“, die der Deal liefern soll.

Der Kaufpreis bleibt unveröffentlicht, doch Globes schätzt ihn auf 150 bis 200 Millionen US-Dollar. Zum Vergleich: NeuReality wurde im Juli 2023 mit 220 Millionen US-Dollar bewertet. Das israelische Startup hatte seit seiner Gründung rund 105 Millionen US-Dollar aufgenommen.

Das 1.000-fache Versprechen im Vergleich zu messbaren Ergebnissen

Unconventional ist überzeugt, dass der Einsatz analoger Schaltkreise, die biologische Systeme nachbilden, die Effizienz von KI-Rechnen um den Faktor 1.000 gegenüber Standarddesigns steigern könnte. Das ist ein ehrgeiziges Ziel – und das Unternehmen hat den Nachweis dieser Vorteile in einem kommerziell tragfähigen Produkt bislang nicht erbracht.

NeuReality weist konkretere Ergebnisse vor, wenn auch mit Einschränkungen. In seinen Versuchen 2024 meldete das Unternehmen durchschnittliche Kosteneinsparungen pro Abfrage von 90 % mit NR1-S-Systemen, die auf der NR1-Architektur basieren und mit Qualcomm Cloud AI 100 Beschleunigern gekoppelt waren, im Vergleich zu ausgewählten CPU-basierten Nvidia-H100- und L40S-Systemen. NeuReality führte die Tests jedoch selbst durch und verwendete unterschiedliche Hardwarekonfigurationen. Die gemeldeten Kosteneinsparungen wurden nicht unabhängig überprüft und dürfen nicht mit Energieeinsparungen verwechselt werden.

Für einen breiteren Branchenvergleich zeigten die MLPerf-v6.1-Ergebnisse vom September, veröffentlicht von MLCommons, der Industriegruppe, die den Benchmark betreut, eine Verbesserung um den Faktor 5,7 gegenüber dem Vorjahr beim besten pro-Beschleuniger-Ergebnis für DeepSeek-R1. Dieses Ergebnis zeigt, wie schnell sich die Inferenzleistung entwickelt, bestätigt aber weder Unconditionals 1.000-faches Ziel noch die von NeuReality gemeldeten Kosteneinsparungen. Benchmarks wie MLPerf sind der Ort, an dem die Eigenangaben der Anbieter auf standardisierte, vergleichbare Messungen treffen – die Art externer Validierung, der Unconditionals 1.000-fache Zahl bislang noch nicht gegenüberstand.

Warum das Rennen für Nvidia, Clouds und Stromrechnungen wichtig ist

TrendForce erwartet, dass ASIC-basierte Systeme – Chips für spezifische Workloads statt universeller GPUs – 27,8 % der KI-Server-Lieferungen im Jahr 2026 und nahezu 40 % bis 2030 ausmachen werden. Agentic AI erhöht auch die CPU-Nachricht: Eine separate TrendForce-Prognose geht davon aus, dass die Lieferungen 2027 um mehr als 40 % steigen könnten.

Die wachsende Nachfrage nach KI-Rechenleistung belastet zunehmend auch die Stromversorgung. Die IEA prognostiziert einen Anstieg des Stromverbrauchs von Rechenzentren von 485 TWh im Jahr 2025 auf 950 TWh bis 2030 – nahezu eine Verdopplung innerhalb von fünf Jahren. Dieser Druck zieht Investitionen in Nvidia-Alternativen an, die effizientere Inferenz versprechen. Ein Beispiel ist der Konkurrenz-Chipanbieter Etched, der eine Bewertung von 20,3 Milliarden US-Dollar erreichte, wie Cryptopolitan berichtete.

Doch Investorenbegeisterung garantiert keine bessere Leistung oder niedrigere Energiekosten. Für Unconventional besteht die eigentliche Herausforderung darin, seine Prototyp-Chips in kommerzielle Produkte zu verwandeln – und unabhängig zu belegen, dass die versprochenen Effizienzgewinne in der Praxis Bestand haben.