Sparxity sluit Serie A-financieringsronde af en brengt totale financiering voor sparse AI-computing op 90 miljoen dollar

Sparxity, het in Dresden gevestigde computerbedrijf dat voorheen bekendstond als SpiNNcloud, heeft een Serie A-financieringsronde afgesloten. Daarmee komt de totale financiering die het team heeft binnengehaald op 90 miljoen dollar. De investering ondersteunt de ontwikkeling van gespecialiseerde chips voor fijnmazige dynamische sparsiteit, een aanpak waarbij AI-berekeningen worden toegespitst op de delen van een model die voor elke taak nodig zijn.

De financieringsronde werd geleid door ICM HPQC Fund. Tot de investeerders behoorden Lockheed Martin Ventures, GlobalFoundries, GS Futures, Cloudberry Ventures, TGFS en het EIC Fund. Onder de angelinvesteerders bevinden zich Richard Socher en Nancy Xu, naast de aanhoudende steun van Atlantic en Silicon Catalyst. Sparxity maakte het bedrag van de Serie A-ronde niet afzonderlijk bekend, los van het totale financieringsbedrag.

Het bedrijf wil AI-modellen die steeds sparsere berekeningen uitvoeren, op grote schaal praktisch inzetbaar maken. De hardware van de volgende generatie is gericht op tot 44 keer snellere inferentie bij zeer ijle modellen. Daarmee bouwt het bedrijf voort op een bestaande commerciële activiteit op het gebied van sparse-computingsystemen.

Waarom sparse modellen andere hardware nodig hebben

In een dicht neuraal netwerk worden veel berekeningen uitgevoerd over een grote verzameling parameters. Sparse architecturen activeren selectief delen van een model, waardoor de totale capaciteit mogelijk toeneemt zonder dat elke parameter bij elke berekening hoeft te worden gebruikt.

Die kans benutten wordt lastiger wanneer de selectie zeer fijnmazig is en verandert afhankelijk van de invoer. Hardware moet het werk naar de juiste onderdelen leiden en de relevante gegevens efficiënt verplaatsen. Minder rekenwerk helpt alleen als de kosten van het vinden, inplannen en doorgeven van het resterende werk de winst niet tenietdoen.

In Sparxity’s technologieoverzicht staat deze uitdaging centraal. Het bedrijf wijst daarbij op fijnmazigere selectie van experts, geheugen en aandacht. Sparxity ontwikkelt chips en software in samenhang, zodat modelontwikkelaars sparse structuren kunnen gebruiken die lastig efficiënt uit te voeren zijn op hardware die vooral is ontworpen voor dichte berekeningen.

“Het volgende tijdperk van AI wordt niet alleen bepaald door de hoeveelheid rekenkracht die we kunnen leveren, maar ook door hoe intelligent en efficiënt we die inzetten”, aldus Hector Gonzalez, medeoprichter en CEO van Sparxity. Hij zei dat de financiering de ontwikkeling zal versnellen van speciale siliciumchips voor ultrasparse werklasten in heterogene datacenters.

Van miljoenen experts naar selectieve berekeningen

Een van de onderzoekslijnen achter de strategie is PEER, oftewel parameter-efficiënte expertretrieval. In Mengsel van een miljoen experts beschreef onderzoeker Xu Owen He een laag die een kleine selectie ophaalt uit een verzameling van meer dan een miljoen kleine experts. Experimenten met taalmodelleringsopdrachten onderzochten hoe deze aanpak de verhouding tussen modelprestaties en rekenkosten verandert.

Het principe is om een model toegang te geven tot meer mogelijkheden zonder bij elke invoer de hele verzameling te verwerken. Om deze efficiëntie op modelniveau om te zetten in een lagere latentie en een lager energieverbruik, is een systeem nodig dat het resulterende fijnmazige werk aankan.

He, voormalig onderzoeker bij Google DeepMind en strategisch adviseur van Sparxity, zei dat het gezamenlijk ontwerpen van modellen, distillatiepijplijnen en hardware rond sparsiteit verdere efficiëntiewinst in rekenkracht kan opleveren. Dat is het verband dat de nieuwe financiering moet helpen ontwikkelen: modellen die selectiever kiezen, gekoppeld aan hardware die deze keuzes kan uitvoeren.

Een commerciële basis vóór de volgende chip

Volgens Sparxity bestaat de basis uit drie chip-tape-outs, meer dan 70.000 geproduceerde chips en 12 geïnstalleerde racks. Het bedrijf meldt wereldwijd meer dan 30 klanten en een verviervoudiging van de omzet tussen 2024 en 2025, met aanhoudende groei in 2026.

De huidige systemen zijn geschikt voor zowel high-performance computing als AI. Het bedrijf meldt sparse oplossers die 10 keer sneller zijn, een 18 keer lager energieverbruik voor gebeurtenisgestuurde machine learning en 20 keer kortere optimalisatieruntimes voor geselecteerde werklasten. Deze resultaten hebben betrekking op specifieke toepassingen op de bestaande systemen; de inferentie die tot 44 keer sneller is, betreft een doelstelling voor technologie van de volgende generatie bij zeer ijle modellen.

Dit onderscheid is essentieel voor het financieringsverhaal. Sparxity produceert en implementeert al systemen, terwijl de Serie A-financiering een volgende stap ondersteunt: hardware ontwikkelen die specifiek is ontworpen voor dynamische sparsiteit bij AI-inferentie.

Jülich biedt een concreet voorbeeld van een implementatie

Het Jülich-supercomputercentrum beschrijft onafhankelijk een SpiNNaker2-systeem van twee racks van Sparxity, genaamd JUBIS, dat in april 2026 is geïnstalleerd. Het bestaat uit 4.320 chips en 656.640 ARM-kernen met neuromorfe versnellers.

JUBIS ondersteunt het project ‘Gebeurtenisgestuurde supercomputer voor AI en meer’ van Jülich. Dat project onderzoekt realtime-AI, neurowetenschappelijke simulaties en andere werklasten, zoals de emulatie van quantumcomputers. Het omvat ook benchmarking, prototyping van toepassingen en softwareontwikkeling om het systeem bruikbaar te maken binnen een bredere high-performance-computingomgeving.

Die implementatie laat zien waarom een computerarchitectuur meer vereist dan alleen een chipspecificatie. Onderzoekers hebben hulpmiddelen, interfaces en een manier nodig om het systeem in hun bestaande werk te integreren. Sparxity’s integrale aanpak bestrijkt het hele traject, van op maat gemaakte chips tot installaties met meerdere racks.

Een route naar Europese datacenters

Sparxity werkt ook samen met T-Systems aan een mogelijke route naar commerciële datacenters. In de aankondiging van Deutsche Telekom van 3 november wordt melding gemaakt van een ondertekende intentieverklaring om de technologie van Sparxity te combineren met de infrastructuur en operationele expertise van T-Systems.

De geplande aanpak begint met de huidige hardware, waarmee technische integratiemethoden worden ontwikkeld. Daarna volgt de inzet van chips van de volgende generatie, die voor 2028 gepland staat. De partners verwachten de komende maanden verdere details overeen te komen.

Voor Sparxity ondersteunt het nieuwe kapitaal de overgang van het aantonen van de mogelijkheden van sparse computing in gespecialiseerde systemen naar een grotere rol in AI-infrastructuur. Het bedrijf gaat ervan uit dat toekomstige verbeteringen voortkomen uit het vermijden van onnodig werk en uit het gezamenlijk ontwerpen van hardware, software en modellen, zodat die besparingen zich vertalen in bruikbare prestaties.