Der US-Chiphersteller Positron AI hat 875 Millionen Dollar in einer zweigeteilten Finanzierungsrunde eingesammelt und wird damit mit fünf Milliarden Dollar bewertet. Das Unternehmen aus Reno, Nevada, setzt bei seinem kommenden Inferenzchip Asimov auf günstigen Standard-Arbeitsspeicher statt auf knappen HBM-Speicher. Die Bewertung hat sich damit binnen sieben Monaten mehr als vervierfacht.
Investoren vervierfachen die Bewertung binnen sieben Monaten
Die Finanzierungsrunde teilt sich in zwei Tranchen: 375 Millionen Dollar Series C bei einer Vorab-Bewertung von 3,5 Milliarden Dollar sowie eine Series C-1 von bis zu 500 Millionen Dollar. Angeführt wird die Runde von den Investmentfirmen NEA, Atreides Management, Valor Equity Partners und Andra Capital sowie der SemiAnalysis Capital des Branchenanalysten Dylan Patel; die zweite Tranche leitet zusätzlich Netscape-Mitgründer Jim Clark. Weitere Geldgeber sind die Qatar Investment Authority, Cisco Investments und der Handelsdienstleister Hudson River Trading. Erst im Februar 2026 hatte Positron eine Series B über 230 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 1,06 Milliarden Dollar abgeschlossen – die neue Bewertung von fünf Milliarden Dollar bedeutet eine Vervierfachung binnen sieben Monaten. Geschäftsführer Mitesh Agrawal, zuvor Betriebschef des Rechenzentrumsanbieters Lambda, sitzt künftig gemeinsam mit den Investoren Forest Baskett, Gavin Baker, Dylan Patel und Thomas Jermoluk im Vorstand. Gegründet wurde Positron bereits 2023 von den Hardware-Ingenieuren Thomas Sohmers und Barrett Woodside, die das Unternehmen zunächst mit deutlich kleinerem Kapital aufbauten, bevor der heutige Inferenzboom das Interesse der Investoren weckte.
Asimov verzichtet auf knappen Hochleistungsspeicher
Anders als die meisten KI-Beschleuniger nutzt Positrons kommender Chip Asimov keinen High Bandwidth Memory, sondern handelsüblichen LPDDR5X-Speicher, wie er auch in Smartphones und Notebooks steckt. Genau der teurere Speichertyp HBM ist seit Mitte 2026 von Preissprüngen betroffen: Samsung erhöhte die Preise für seine HBM4-Bausteine um bis zu 20 Prozent. Je nach Ausbaustufe bietet ein einzelner Asimov-Chip zwischen 288 und 2.304 Gigabyte Speicher – deutlich mehr, als aktuelle Beschleuniger pro Baustein erreichen. Der Chip soll Ende 2026 im 3-Nanometer-Verfahren N3P bei TSMC vom Band laufen, die Serienproduktion ist für die zweite Jahreshälfte 2027 geplant. Mehrere Asimov-Chips lassen sich zum System Titan kombinieren, das laut Unternehmen Modelle mit mehr als 16 Billionen Parametern und Kontextfenstern von über zehn Millionen Token bedienen soll. Ob der günstigere Speicher in der Praxis mit der Bandbreite spezialisierter HBM-Chips mithalten kann, ist unabhängig nicht verifiziert – die Angaben stammen bislang allein von Positron selbst und noch nicht aus unabhängigen Benchmark-Tests.
Kunden setzen bereits auf das Vorgängersystem Atlas
Bevor Asimov an den Start geht, verkauft Positron sein aktuelles System Atlas, das in mehr als 50 Racks im Einsatz ist – unter anderem bei Oracle Cloud Infrastructure, dem Handelsunternehmen Jump Trading, dem Hosting-Anbieter i3d.net und dem KI-Dienst Parasail. Erfahrungen aus diesen laufenden Atlas-Einsätzen bei Oracle seien laut Geschäftsführer Agrawal direkt in die Entwicklung von Asimov und Titan eingeflossen. Mit dem Fokus auf Inferenz statt Training tritt Positron in einen Markt ein, in dem Nvidia mit eigenen spezialisierten Chips wie Groq 3 LPX bereits auf ähnliche Konkurrenz reagiert. Das frische Kapital fließt in den Abschluss der Asimov-Entwicklung, ein mehr als zwei Megawatt starkes Testrechenzentrum sowie den Produktionshochlauf von Titan. Für den 70 Mitarbeitende zählenden Betrieb, nach eigenen Angaben zu neun Zehnteln aus Ingenieuren, ist die Finanzierungsrunde damit auch eine Wette darauf, das enge Zeitfenster bis zur geplanten Serienfertigung 2027 ohne größere Verzögerungen einzuhalten und gegen deutlich größere Konkurrenten wie Nvidia zu bestehen.
Entscheidend wird, ob Positron sein Kostenversprechen halten kann, sobald Asimov Mitte 2027 in Serie geht – bislang beruht der Vorteil des Speicherkonzepts allein auf Angaben des Unternehmens selbst. Offen bleibt zudem, ob Kunden für das Servieren großer Sprachmodelle tatsächlich vom etablierten Nvidia-Ökosystem zu einem noch unerprobten Chip wechseln, dessen Software-Stack sich im Markt erst noch beweisen muss.
