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Relativity Networks sichert sich 22 Millionen US-Dollar, um Hochgeschwindigkeits-Faseroptik für Rechenzentren bereitzustellen
Branchenprognosen gehen davon aus, dass Rechenzentrum-Entwickler bis zum Ende des Jahrzehnts Investitionen in Höhe von bis zu 4 Billionen US-Dollar tätigen werden, doch die Standortwahl bleibt weiterhin stark durch politische Faktoren und Einschränkungen des Stromnetzes begrenzt. Während die Glasfaser-Geschwindigkeit meist als selbstverständlich vorausgesetzt wird, setzt ein Unternehmen darauf, dass schnellere Glasfasertechnologie die geografische Strategie hinter der Expansion von Rechenzentren grundlegend verändern könnte.
Am Dienstag gab Relativity Networks eine Finanzierung in Höhe von 22 Millionen US-Dollar über SAFE-Noten bekannt, angeführt von Rhapsody Venture Partners, Bell Ventures Inc. und Faster Than Glass LLC sowie weiteren Investoren. Eine SAFE-Note wandelt sich in Eigenkapital während der ersten bewerteten Finanzierungsrunde des Unternehmens um, ein Standardmechanismus für die Vor-Seed- und Seed-Finanzierung. Darüber hinaus sicherte sich das Unternehmen einen Folgeauftrag in Höhe von 40 Millionen US-Dollar von einem großen Hyperscaler, der auf Nennung seines Namens verzichtete.
Relativity Networks ist auf Hohlfaser spezialisiert, eine Nischentechnologie, die Daten 30 % schneller überträgt als herkömmliche Glasfasern. Im Gegensatz zu konventionellen Fasern, die Licht durch Glas leiten, führen Hohlfasern Licht durch einen Vakuumkern, wodurch die Übertragungsgeschwindigkeiten näher an das theoretische Limit des Lichts herangeführt werden.
Diese Verbesserung betrifft Mikrosekunden. CEO Jason Eisenholz weist darauf hin, dass Signale über herkömmliche Glasfasern etwa fünf Mikrosekunden benötigen, um einen Kilometer zurückzulegen. Der Wechsel zur Hohlfasertechnologie reduziert diese Latenz auf lediglich 3,5 Mikrosekunden.
Als KI-Workloads noch auf einzelne GPU-Racks beschränkt waren, war die Glasfaserlatenz vernachlässigbar. Mit zunehmender Skalierung wächst jedoch auch die physische Entfernung zwischen den GPUs. Moderne Rechenzentrums-Campus erstrecken sich oft über hunderte von Acres und mehrere Gebäude. Eisenholz identifiziert eine Schlüsselchance bei Multi-Campus-Implementierungen, bei denen bestehende Einrichtungen miteinander verbunden sind, um als eine einzige Einheit zu funktionieren.
„Die größten Systeme verteilen die Rechenleistung auf mehrere Campus, um verfügbare Stromkapazitäten zu nutzen“, erklärt er gegenüber TechCrunch. „Sie ziehen in bestehende Strukturen ein, müssen jedoch weiterhin als eine synchronisierte Maschine operieren.“
Dieser Ansatz bietet eine teilweise Lösung für die räumlichen Einschränkungen, die viele aktuelle Rechenzentrumsprojekte begrenzen. Durch eine Reduzierung der Latenz um 30 % können Entwickler Distanzen entwickeln, die um 30 % größer sind, bevor die Leistung nachlässt. Da Rechenprojekte wachsen, ist Eisenholz der Ansicht, dass dies einen bedeutenden Branchenwandel darstellt.
„Die erste KI-Ära optimierte die rohe Rechenleistung“, erklärt er. „Sie konzentrierte sich auf GPUs. Die zweite Ära optimierte das interne Netzwerk von Rechenzentren, um diese Rechenleistung zu nutzen. Die entstehende dritte Ära optimiert die Geografie.“
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