110 Millionen für sparsamere KI-Chips: Warum Velaura AI auch kleine Betriebe angeht
Nachrichten über Chip-Finanzierungen liest man leicht weg. Klingt nach Silicon Valley, klingt nach etwas, das mit einem Betrieb mit zwölf Leuten in Stuhr wenig zu tun hat. Bei dieser hier würde ich widersprechen — und zwar aus einem sehr handfesten Grund, auf den ich am Ende komme.
Wer ist Velaura AI?
Velaura AI ist ein US-Unternehmen, das bis vor Kurzem Auradine hieß. Es hat gerade 110 Millionen US-Dollar eingesammelt und wird jetzt mit über einer Milliarde Dollar bewertet. Angeführt hat die Runde Seligman Ventures, mit dabei waren unter anderem der Samsung Catalyst Fund und StepStone. Im Aufsichtsgremium sitzt Intel-Chef Lip-Bu Tan — was in dieser Branche ungefähr so ist, als hätte man den Bundestrainer im Vereinsvorstand.
Was macht die Firma eigentlich?
Und hier wird es interessant: Velaura baut selbst gar keine Chips. Sie entwickeln Baupläne und verkaufen die Lizenz daran — genau das Geschäftsmodell, mit dem die Firma ARM groß geworden ist, deren Technik heute in praktisch jedem Smartphone steckt. Man verdient einmal an einer Vorabgebühr und danach an jedem produzierten Stück.
Das Kernprodukt heißt Titan Core. Vereinfacht gesagt handelt es sich um spezialisierte Schaltkreise für genau die Rechenoperationen, die KI ständig braucht — vor allem sogenannte Matrixmultiplikationen, also das massenhafte Multiplizieren und Addieren riesiger Zahlentabellen. Wer eine Aufgabe nur einmal, aber immer wieder erledigt, kann dafür ein Spezialwerkzeug bauen statt einen Universalschraubenzieher zu benutzen. Genau das ist die Idee.
Die Zahlen, die zählen
- Zwei- bis vierfache Leistung pro Watt bei den entscheidenden Rechenoperationen — laut Hersteller ohne Einbußen bei der Geschwindigkeit.
- Bei einem KI-Server, der 1.000 Watt zieht, wären das 250 bis 500 Watt Ersparnis.
- Die zugrundeliegende Technik steckt nach Firmenangaben bereits in über 30 Millionen Chips.
- Gespräche laufen mit drei der vier größten Cloud-Anbieter.
Ein ehrlicher Hinweis dazu: Das sind Herstellerangaben aus einer Finanzierungsmitteilung. Unabhängig nachgemessen hat das bisher niemand öffentlich. Wir nehmen solche Zahlen grundsätzlich mit einem Aufschlag Skepsis — die Richtung stimmt trotzdem.
Warum Strom das eigentliche Thema ist
Die spannendste Aussage der Firma ist gar keine technische, sondern eine wirtschaftliche: Der Engpass beim KI-Ausbau ist nicht mehr die Nachfrage nach Rechenleistung. Es ist der Strom. Rechenzentren könnten ihren Verbrauch bis 2030 verdoppeln; für US-Rechenzentren kursieren Schätzungen, wonach sie 2035 rund ein Fünftel des nationalen Stromverbrauchs ausmachen könnten.
Das ist der Punkt, an dem uns bei Media Nord das Thema wirklich betrifft. Denn Rechenzeit ist kein Naturgesetz, sondern eine Ware mit einem Preis — und dieser Preis wandert direkt in die Abos, die Sie und wir monatlich bezahlen.
Was heißt das für Ihren Betrieb?
Ganz konkret: In jedem KI-Werkzeug, das Sie nutzen — vom Textassistenten über die Telefon-KI bis zur Bilderkennung — stecken Stromkosten. Aktuell werden die zu einem erheblichen Teil von Investorengeld subventioniert. Das wird nicht ewig so bleiben.
Was wir davon halten: Meldungen wie diese sind das beste verfügbare Frühwarnsystem für die Preisentwicklung. Wenn die Effizienz schneller steigt als der Bedarf, bekommen Sie in zwei Jahren mehr Leistung fürs gleiche Geld. Wenn nicht, kommen Preiserhöhungen — und zwar in der Breite, nicht nur bei einem Anbieter.
Unser Tipp aus der Praxis
- Nicht auf einen Anbieter festnageln. Wer seine Abläufe so baut, dass das KI-Werkzeug austauschbar ist, kann bei einer Preisrunde wechseln. Wer alles fest verdrahtet, kann es nicht.
- Verbrauch kennen. Schauen Sie einmal im Quartal nach, welche KI-Abos tatsächlich genutzt werden. Karteileichen sind bei diesen Werkzeugen erstaunlich häufig.
- Nicht jede Aufgabe braucht das größte Modell. Für Standardtexte reicht oft die kleinere, günstigere Variante. Das ist die Effizienzfrage im Kleinen — und die können Sie heute schon selbst beantworten.
Unser Fazit
Velaura AI ist für sich genommen eine Randnotiz — eines von vielen Startups, die am Energieproblem der KI arbeiten. Interessant ist das Muster dahinter: Der Wettlauf verschiebt sich gerade von „Wer hat das klügste Modell?“ zu „Wer bekommt es am günstigsten zum Laufen?“. Für kleine und mittlere Betriebe ist das die deutlich bessere Frage, denn ihre Antwort landet irgendwann auf der eigenen Rechnung.
Quellen
- https://www.heise.de/news/Chip-Entwickler-Velaura-AI-sammelt-Millionen-fuer-energieeffizientere-KI-Chips-11418714.html
- https://techstartups.com/2026/08/18/velaura-ai-raises-110m-series-a-at-1b-valuation-to-tackle-ais-growing-power-problem/
- https://qz.com/velaura-ai-series-a-funding-round-ai-chips-power-efficiency-081826
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