Die Finanzierung von Halbleiter-Startups soll sich nach einem glanzlosen Jahr 2023 erholen

Black Semiconductor war das jüngste Chip-Startup, das Schlagzeilen machte, als es letzte Woche fast 275 Millionen US-Dollar – hauptsächlich von der deutschen Regierung – für seine Chiptechnologie der nächsten Generation einsammelte.

Dies war nur das jüngste Anzeichen dafür, dass Chip-Startups in der Lage sind, große Summen einzusammeln, da eine der grundlegendsten Technologien – vor allem dank künstlicher Intelligenz – wieder einmal die Aufmerksamkeit von Investoren auf der ganzen Welt auf sich zieht.

Die globale Risikokapitalfinanzierung für Halbleiterchips scheint in diesem Jahr auf dem besten Weg zu sein, sich nach einem vergessenswerten Jahr 2023 wieder zu erholen. Laut Crunchbase-Daten haben VC-gestützte Chip-Startups in diesem Jahr bisher in nur 175 Deals fast 5,3 Milliarden US-Dollar eingesammelt.

Diese Zahlen liegen deutlich über dem Tempo des letzten Jahres, als solche Startups bei 490 Deals weniger als 8,8 Milliarden Dollar erzielten. Im Jahr 2022 sicherten sich Chip-Startups bei 447 Deals fast 10,9 Milliarden Dollar.

Weitere große Runden könnten dem im Weg stehen, denn letzte Woche wurde berichtet, dass der Smartphone-Hersteller Samsung eine Runde von mindestens 300 Millionen Dollar für das in Toronto ansässige KI-Chip-Startup Tenstorrent anführt.

Chipboom in den USA

US-Startups spielen bei der Flut an Finanzierungen eine Schlüsselrolle. Laut Crunchbase haben inländische Startups im Vergleich zum gesamten letzten Jahr fast die gleiche Summe – etwa 1,2 Milliarden Dollar – in fast der gleichen Anzahl von Deals – 24 zu 22 – eingesammelt.

Es ist wichtig anzumerken, dass diese Zahl stark von PsiQuantum unterstützt wird, das sich auf die Entwicklung von Halbleiterprozessen und integrierten photonischen Geräten und Systemen konzentriert. Das Unternehmen erhielt in diesem Frühjahr ein Finanzpaket in Höhe von 620 Millionen Dollar von den Regierungen des australischen Commonwealth und von Queensland, um an einem Standort in Brisbane, Australien, einen Quantencomputer zu bauen. Die Runde ist eigentlich eine Mischung aus Eigenkapital, Zuschüssen und Darlehen.

Auch ohne diese Runde wären US-Startups dem Tempo des letzten Jahres voraus. Während viele der größten Runden dieses Jahr an chinesische Chiphersteller wie ChangXin Memory Technologies, Unisoc und AaltoSemi gingen, gingen einige große Finanzierungen auch an in den USA ansässige Halbleiter-Startups, darunter:

• Im März sammelte das optische Interkonnektivitäts-Startup Celestial AI unter der Leitung von Thomas Tulls US Innovative Technology Fund gewaltige 175 Millionen US-Dollar in der Serie C ein. Celestials photonische Gewebeplattform hilft bei der Trennung von Rechenleistung und Speicher, wodurch die Verarbeitung umfangreicher KI schneller und energieeffizienter wird.
• Im Februar sammelte das in San Jose (Kalifornien) ansässige Unternehmen Recogni, das seinen KI-Inferenzchip sowohl für die generative KI- als auch für die Automobilindustrie entwickelt, 102 Millionen US-Dollar in einer Serie C ein, die gemeinsam von Celesta Capital und GreatPoint Ventures geleitet wurde.
• Im März sammelte Eliyan, ein Entwickler von Chiplet-Verbindungen mit Sitz in Santa Clara (Kalifornien), in einer gemeinsamen Finanzierungsrunde unter der Leitung von Samsung Catalyst Fund und Tiger Global Management 60 Millionen US-Dollar ein.

„Semi war im Valley früher ein Schimpfwort, aber jetzt ist es sexy“, sagt Sriram Viswanathan, Gründungspartner von Celesta Capital mit Sitz in San Francisco. Neben seiner Investition in Recogni umfasst das Portfolio des Deep-Tech-Unternehmens auch SambaNova Systems mit Sitz in Palo Alto, Kalifornien.

KI-Effekt

Der Grund für dieses erneute Interesse der Anleger ist natürlich der Haupttreiber vieler Dinge in der Technologiewelt: die künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz ist der treibende Grund dafür, dass der Chipgigant Nvidia mittlerweile ein über 3 Billionen Dollar schweres Unternehmen ist. Und obwohl die Aktien von Astera Labs – das Daten- und Speicherkonnektivitätslösungen für einige der größten Chiphersteller der Welt, darunter Intel und Taiwan Semiconductor Manufacturing, bereitstellt – von ihren Höchstständen abgekommen sind, liegen sie immer noch deutlich über ihrem IPO-Kurs vom März. Insbesondere der Börsengang von Astera wurde als Vorreiter sowohl für die Halbleiter- als auch für die KI-Branche angesehen.

Beide Unternehmen zeigen, dass ein erhebliches Interesse öffentlicher Investoren am Chipmarkt besteht – und das führt normalerweise dazu, dass sich das Interesse von Risikokapitalgebern an den privaten Märkten aufbaut.

„Obwohl das volle Potenzial der KI-Kommerzialisierung noch nicht voll ausgeschöpft ist, treibt die ‚FOMO‘ des KI-Rennens jede Menge heißes Geld in die Wertschöpfungskette von KI-Anwendungen über Dateninfrastruktur bis hin zu Halbleitern“, sagte Lorin Gu, Gründungspartner von Recharge Capital mit Sitz in New York, einem Investor des Chipherstellers für drahtlose Geräte Airoha Technology.

„Angesichts der Tatsache, dass KI-Anwendungen im großen Maßstab oft eine Umrüstung oder den Neubau einer Infrastruktur erfordern, besteht derzeit eine starke zyklische Nachfrage nach Halbleitern“, fügte Gu hinzu.

Zwar sei der Wettbewerb in diesem Bereich für Investitionen gestiegen, doch sei man auch hinsichtlich der Finanzierung kreativer geworden: Es gebe mehr Hybrid-Deals und Investoren würden die Risiken und Investitionsausgaben für die Branche detaillierter analysieren, sagte Gu.

Viswanathan fügte hinzu, dass der Halbleiter- und Hardwarebereich im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz in letzter Zeit mit Kapital überschwemmt worden sei und etwas „überhöht“ sei.

Trotz des Zuflusses an Geld und Investoren in diesem Bereich sagte Viswanathan, dass es auf Silizium- und Hardwareebene Chancen gebe. Dazu gehören Start-ups, die die KI-Inferenz – die Fähigkeit eines Modells, neue Daten zu verwenden, um Vorhersagen zu treffen und Schlussfolgerungen zu ziehen – effizienter machen wollen.

Man darf jedoch nicht vergessen, dass die Chipherstellung kostspielig sein kann und dass die Branche von einigen wenigen großen Akteuren wie Nvidia dominiert wird.

Während die Akteure im KI-Bereich möglicherweise nach einer Alternative zu Nvidia suchen, kann es für Startups schwierig sein, auf diesem Markt voranzukommen.

Dennoch scheint es zumindest im Moment so, als seien die Anleger bereit, dieses Risiko einzugehen.

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Weiterführende Literatur:

Illustration: Dom Guzman