de.wedoany.com-Bericht: Am 1. Juni gab das israelische Netzwerk-Softwareunternehmen DriveNets den Abschluss einer Finanzierungsrunde der Serie D in Höhe von 410 Millionen US-Dollar bekannt, womit sich die Gesamtfinanzierung auf 1 Milliarde US-Dollar beläuft. Die Runde wurde von Bessemer Venture Partners und Atreides Management angeführt, mit AMD und Red Dot Capital als neuen Investoren, während bestehende Investoren wie Pitango und D1 Capital Partners weiterhin beteiligt waren.
Der Kernmarkt, auf den DriveNets mit dieser Finanzierung abzielt, sind Rechenzentrumsnetzwerke für große KI-Cluster. Da grundlegende Modelle, Cloud-Dienstanbieter, neue Rechenleistungs-Clouds und große Unternehmen weiterhin ihre KI-Infrastruktur ausbauen, hängt die Betriebseffizienz von GPU-Clustern zunehmend von der zugrunde liegenden Netzwerkleistung ab. DriveNets gibt an, dass seine Ethernet-Basisnetzwerklösung horizontale, vertikale und clusterübergreifende Skalierung unterstützt und Front-End-Netzwerke sowie Speicherverbindungen abdeckt, um Engpässe, Zuverlässigkeitsprobleme und übermäßig lange Inbetriebnahmezeiten in großen GPU-Clustern zu beheben. Das Unternehmen erklärte, dass die neuen Mittel zur Erweiterung der Lagerkapazitäten, zur Unterstützung der KI-Netzwerkproduktpipeline und zur weiteren Entwicklung von Lösungen für heterogene KI-Infrastrukturen verwendet werden.
Das Unternehmen bediente in der Vergangenheit hauptsächlich große Telekommunikationsbetreiber, und sein Network Cloud-Produkt ist bereits in den Produktionsnetzwerken führender Betreiber wie AT&T und Comcast im Einsatz. Derzeit verlagert DriveNets seine entkoppelte Architektur, Standard-Hardware-Anpassung und hochzuverlässigen Betriebsfähigkeiten aus dem Carrier-Grade-Netzwerkbereich auf KI-Rechenzentren. Im Vergleich zu geschlossenen, proprietären Netzwerk-Stacks betont die offene Ethernet-Lösung die Zusammenarbeit mehrerer Anbieter und ermöglicht es Kunden, verschiedene KI-Beschleuniger, Switching-Chips, Server und Systempartner kombiniert einzusetzen. DriveNets gibt an, dass seine KI-Netzwerklösung eine End-to-End-Optimierung in Bereichen wie Kommunikationsbibliotheken, Transportprotokollen, Netzwerkkarten, Netzwerkarchitekturen und Systemorchestrierung ermöglicht, um die GPU-Auslastung zu verbessern und die Kosten pro Arbeitslast zu senken.
Die Zusammenarbeit in der Wertschöpfungskette ist ebenfalls ein wichtiges Signal dieser Finanzierungsrunde. DriveNets arbeitet an einer verstärkten Integration mit KI- und Halbleiterherstellern wie AMD und Broadcom und treibt die Markteinführung mit Systempartnern wie Dell und Supermicro voran. Die Beteiligung von AMD als neuem Investor spiegelt wider, dass KI-Beschleunigerhersteller dem offenen Netzwerk-Ökosystem mehr Bedeutung beimessen; die entsprechenden Aussagen von Broadcom zeigen ebenfalls, dass die zugrunde liegende Netzwerkarchitektur zu einem entscheidenden Faktor für die Wirtschaftlichkeit von KI-Systemen wird. Mit der kontinuierlichen Ausweitung von Trainings- und Inferenz-Workloads verlagert sich der Wettbewerb bei KI-Rechenzentren von der „Chip-Versorgung“ auf Netzwerk, Speicher, Server, Scheduling-Software und systemweite Lieferfähigkeiten. Eine unzureichende Netzwerkleistung kann dazu führen, dass teure GPUs im Wartezustand verharren, was die Kapitalausgaben für Rechenleistung verschwendet – genau deshalb sieht DriveNets „GPU wartet auf Netzwerk“ als zentrales Marktproblem.
Für die Informations- und Kommunikationsbranche zeigt diese Finanzierung, dass sich Rechenzentrumsnetzwerke vom traditionellen Cloud-Computing-Zeitalter in die Ära der KI-Cluster bewegen. Carrier-Grade-Netzwerk-Softwareunternehmen, Ethernet-Switching-Chip-Hersteller, Serverproduzenten und KI-Chip-Unternehmen teilen die Wertschöpfungskette der Infrastruktur neu auf. Die nächsten Variablen konzentrieren sich darauf, ob DriveNets seine Zuverlässigkeitserfahrung aus den Produktionsnetzwerken der Betreiber in die Lieferfähigkeit für große KI-Cluster umwandeln kann und ob offene Ethernet-Netzwerke in der Multi-Vendor-KI-Infrastruktur ausreichend ausgereifte Einsatzstandards bilden können. Sollten die entsprechenden Lösungen weiterhin umgesetzt werden, könnten Rechenzentrumsnetzwerke zu einem berechenbareren Teilsegment der KI-Infrastrukturinvestitionen werden.
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