Bei der Weiterentwicklung von KI werden die benötigte Rechenleistung und der damit verbundene Energieverbrauch immer mehr zum Problem. Die Antwort könnte im sogenannten »Photonic Computing« liegen und die ersten Serienmodelle kommen aus Deutschland.
Keine Wärme durch Lichtberechnungen
Zum Trainieren und Betreiben von KI-Systemen wird eine extrem große Rechenleistung benötigt. Aktuelle Chips werden dabei voll ausgereizt, was alleine schon riesige Mengen an Energie voraussetzt. Zusätzlich wird dabei aber auch viel Wärme erzeugt, weshalb ebenfalls energiehungrige Kühlsysteme eingesetzt werden müssen.
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Eine Lösung für dieses Problem sehen viele in sogenannten »photonischen Prozessoren«, die mit Licht statt mit Elektronen arbeiten. Da diese keine Abwärme erzeugen, verbrauchen sie auch deutlich weniger Energie (via Golem).
Während weltweit intensiv an der Technologie geforscht wird, gibt es mit dem Q.ANT Native Processing Server (NPS) schon jetzt einen kommerziell erhältlichen photonischen Prozessor. Q.ANT ist ein 2018 in Stuttgart gegründetes Unternehmen.
Der NPS wurde unter anderem vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördert und im Sommer 2025 im Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) in Garching bei München erstmals in Betrieb genommen.
Mit dem NPS verspricht Q.ANT eine bis zu 30-fache Energieeffizienz und eine bis zu 50-fache Leistungssteigerung für komplexe Berechnungen. Der Stromverbrauch pro Workload soll um bis zu 90 Prozent gesenkt werden können.
Diese Zahlen sind natürlich extrem vielversprechend und könnten zukünftige Datenzentren deutlich leistungsfähiger machen. Der Sprung, den die Entwicklung von KI durch solche Zentren machen könnte, ist kaum absehbar.
Bevor es so weit ist, gilt es aber, die Technologie praxistauglich zu machen. Q.ANT ist aktuell dabei, eigene Fertigungsanlagen für photonische Prozessoren aufzubauen und nutzt die im Leibniz-Rechenzentrum gesammelten Daten für zukünftige Iterationen des NPS.
Bis 2030 soll Photonic Computing laut Q.ANT in den Mainstream der Computerarchitektur integriert werden und ein »Eckpfeiler der KI-Infrastruktur« werden, wie der CEO und Gründer Michael Förtsch erklärt hat. Bei diesem Tempo könnte das Unternehmen zu einem echten Konkurrenten für Nvidia, Samsung, TSMC und Co. werden.
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