de.wedoany.com-Bericht: Am 1. Juni gab das israelische Unternehmen für Netzwerklösungen im großen Maßstab, DriveNets, den Abschluss einer Serie-D-Finanzierungsrunde in Höhe von 410 Millionen US-Dollar bekannt. Damit beläuft sich die gesamte Finanzierungssumme des Unternehmens auf 1 Milliarde US-Dollar. Die Runde wurde von Bessemer Venture Partners und Atreides Management angeführt, mit neuen Investoren wie AMD und Red Dot Capital sowie bestehenden Investoren wie Pitango und D1 Capital Partners, die weiterhin teilnahmen. Die Mittel werden für den Ausbau der Ethernet-Fabric-Fähigkeiten für groß angelegte KI-Bereitstellungen verwendet.
Der unmittelbare Hintergrund dieser Finanzierung ist, dass sich die KI-Infrastruktur von geschlossenen Systemen einzelner Anbieter hin zu offeneren Multi-Vendor- und heterogenen Rechenclustern wandelt. DriveNets gab an, über ein bestätigtes Geschäftsvolumen von mehr als 1 Milliarde US-Dollar zu verfügen und seit 2025 einen positiven Cashflow zu erzielen. Die neuen Mittel werden hauptsächlich für den Ausbau der Lagerbestände verwendet, um die wachsende Pipeline von KI-Fabric-Projekten zu unterstützen und die heterogenen KI-Infrastrukturlösungen zu erweitern. Die Ethernet-KI-Fabric baut auf der bestehenden Network-Cloud-Technik von DriveNets auf und richtet sich an Rechenzentrumscluster von Foundation-Modell-Laboren, Hyperscalern, NeoCloud-Anbietern und großen Unternehmen. Ziel ist es, unter einem standardisierten Ethernet-System die GPU-Auslastung zu verbessern, die Inbetriebnahmezeit von Clustern zu verkürzen und die Betriebskosten pro KI-Workload zu senken. Mit der zunehmenden Größe von KI-Training und -Inferenz ist der Netzwerk-Engpass zu einem wichtigen Faktor geworden, der die Effizienz von GPU-Clustern beeinflusst. Insbesondere in Cluster-Umgebungen, die aus verschiedenen Beschleunigern, Servern unterschiedlicher Hersteller und verschiedenen Speicherressourcen bestehen, wirkt sich die Netzwerk-Scheduling-Fähigkeit direkt auf die Anzahl der pro Sekunde generierten Tokens, die Kosten pro Token und die Gesamtenergieeffizienz aus.
Mit dieser Finanzierungsrunde gewann DriveNets auch AMD als neuen Investor, was zeigt, dass sich die KI-Rechenleistungs-Lieferkette um eine offene Infrastruktur herum neu formiert. Das Unternehmen gab an, derzeit mit KI-Anbietern wie AMD und Broadcom zusammenzuarbeiten, um die Integration zwischen Netzwerk und Rechenleistung zu verbessern, und gleichzeitig mit Systempartnern wie Dell und Supermicro die Markteinführung voranzutreiben.
Technologisch basiert die KI-Fabric-Lösung von DriveNets auf Standard-Ethernet, unterstützt horizontale, vertikale und clusterübergreifende Skalierungsarchitekturen und deckt sowohl das Frontend-Netzwerk von KI-Clustern als auch Speicherverbindungen ab. Für große KI-Rechenzentren reicht es nicht mehr aus, einfach die Anzahl der GPUs zu erhöhen, um alle Leistungsprobleme zu lösen. Leerlaufende GPUs im Cluster, Netzwerküberlastung, Zuverlässigkeitsschwankungen und verlängerte Bereitstellungszeiten führen zu hohen Kapital- und Betriebskosten. DriveNets versucht, durch ganzheitliche Netzwerkoptimierung verschiedene KI-Beschleuniger im selben Cluster für Training, Inferenz oder bestimmte Aufgabenphasen zusammenarbeiten zu lassen, um so die Gesamtclusterauslastung zu verbessern. Das Unternehmen betrachtet heterogene KI-Architekturen als wichtige zukünftige Richtung für die KI-Infrastruktur, bei der im selben Cluster KI-Beschleuniger verschiedener Anbieter, die für unterschiedliche Aufgabenphasen geeignet sind, eingesetzt werden und Leistung sowie Energieverbrauch durch Netzwerk-, Rechen- und Softwareoptimierung verbessert werden.
DriveNets bot bisher hauptsächlich Netzwerk-Cloud-Lösungen für große Telekommunikationsanbieter an, und seine Produktionsnetzwerke bedienen bereits Tier-1-Betreiber wie AT&T und Comcast. Diese Serie-D-Finanzierung verlagert den Geschäftsschwerpunkt des Unternehmens weiter in Richtung des Marktes für KI-Rechenzentrumsnetzwerke und spiegelt wider, dass sich KI-Infrastrukturinvestitionen von Chips, Servern und Rechenzentrumsräumen auf die Netzwerkebene ausdehnen, die die Effizienz großer Cluster unterstützt. Da Unternehmen und Cloud-Anbieter den Aufbau von Multi-Vendor-KI-Clustern beschleunigen, werden offene Ethernet-Fabrics, GPU-Auslastungsoptimierung und heterogenes Rechen-Scheduling zu entscheidenden Faktoren im Wettbewerb um KI-Infrastruktur.
Für die KI-Industriekette bedeutet die Finanzierung von DriveNets in Höhe von 410 Millionen US-Dollar nicht nur, dass weiterhin Kapital in KI-Infrastrukturunternehmen fließt, sondern auch, dass die Netzwerkarchitektur zu einer zentralen Variable für die KI-Ökonomie wird. Der Kostendruck großer KI-Systeme zwingt Rechenzentrumsbetreiber dazu, das zugrunde liegende Netzwerkdesign zu überdenken. Wer in der Lage ist, stabile und effiziente Verbindungen zwischen offener Hardware, Multi-Vendor-Beschleunigern und dichten GPU-Clustern herzustellen, wird eher eine Schlüsselposition beim Aufbau der KI-Infrastruktur der nächsten Phase einnehmen.
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