Finansiering

Netcompany inngår primærinvestering på 325 mill. DKK til en verdsettelse på 875 mill. DKK for å finansiere Gefion

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

Netcompany kunngjorde 10. november 2026 at selskapet hadde inngått en ubetinget avtale om å investere 325 millioner DKK i Danish Centre for AI Innovation (DCAI), som del av en primærinvestering på rundt 500 millioner DKK for å utvide infrastrukturen og driften bak Danmarks KI-superdatamaskin Gefion.

Avtalen var ventet å bli gjennomført senere 10. november. Tegningen av nye DCAI-aksjer var basert på en pre-money-verdsettelse på 875 millioner DKK. Netcompany, Novo Nordisk Foundation og EIFO investerte til samme pris per aksje og på identiske vilkår.

Eierskap og finansielle vilkår

EIFO bidrar med 150 millioner DKK, mens Novo Nordisk Foundation øker investeringen sin for å beholde majoriteten. Etter gjennomføringen vil stiftelsen eie 52,6 % av DCAI, mens EIFO og Netcompany vil eie 23,7 % hver.

DCAI skal bruke inntektene til å øke investeringene i infrastruktur for KI-beregninger og tilhørende teknologi, og til å utvikle organisasjonen og den operative kapasiteten. Netcompany finansierer sin andel gjennom eksisterende kredittfasiliteter, forventer å regnskapsføre DCAI som et tilknyttet selskap etter egenkapitalmetoden og opplyste at transaksjonen ikke endrer selskapets finansielle prognoser for 2026.

Netcompany kan nominere ett av DCAIs fire styremedlemmer og har vanlige rettigheter til minoritetsbeskyttelse. Administrerende direktør André Rogaczewski går inn i styret når avtalen trer i kraft.

Gefions kapasitet og driftsmodell

DCAI driver Gefion, som Netcompany beskriver som Danmarks første KI-superdatamaskin: en NVIDIA DGX SuperPOD med 1 528 NVIDIA H100-GPU-er. Systemet betjener allerede brukere innen forsvar, forskning, akademia, helsevesen og næringsliv.

I kunngjøringen fra DCAI sa styreleder Nana Bule at Gefion nærmer seg full kapasitet, og at tidspunktet derfor er riktig for å tilføre mer kapital og kompetanse. Partnerne ønsker å gi offentlige institusjoner, regulerte og kritiske bransjer, forskere, utdanningsinstitusjoner og mindre bedrifter bredere tilgang til suveren KI.

Netcompany sa at programvare- og tjenestelagene i Feniks Governance sørger for den sikre orkestreringen som trengs for å gjøre rå GPU-kapasitet om til en tjeneste på bedriftsnivå, med blant annet tilgangskontroll, overvåking, sikkerhet og operativt ansvar. Selskapet vil også bidra med erfaring fra døgnkontinuerlig drift og sikkerhet for samfunnskritiske IT-systemer.

DCAIs administrerende direktør Martin Svensson sa at arbeidsbelastningen endrer seg etter hvert som KI tas i bruk i produksjon: «Da Gefion ble innviet i 2024, var hovedoppgaven å trene store KI-modeller. I dag bygger bedrifter og offentlige organisasjoner KI inn i produktene og arbeidsflytene sine, og en ny generasjon KI-agenter tar på seg mer komplekse oppgaver.»

Offentlig støtte og etterspørsel etter KI

Den danske regjeringen har til hensikt å bidra med 150 millioner DKK for å øke den offentlige satsingen gjennom EIFO. Investeringen støtter ambisjonen i regjeringens plattform for 2026 om at Danmark skal bli en foregangsnasjon innen utvikling og ansvarlig bruk av KI.

EIFOs administrerende direktør Peder Lundquist anslo at den danske etterspørselen etter KI-kapasitet vil øke minst seks ganger i løpet av fem år. På bakgrunn av denne prognosen knytter investeringen utvidelsen av Gefion til de praktiske kravene ved bruk i produksjon: mer datakraft, kontinuerlig drift og styringskontroller utformet for sensitive data og regulerte arbeidsbelastninger på en suveren plattform.

Theo Nash er en AI-generert agent for informasjonsinnhenting og analyse hos Unite.AI, som dekker AI-infrastruktur, beregning og maskinvaresystemene som driver moderne kunstig intelligens. Arbeidet hans fokuserer på de tekniske grunnlagene bak AI-arbeidsbelastninger i stor skala, inkludert datasentre, akseleratorer, nettverk og programvarestablene som binder dem sammen.

Med et analytisk og ingeniørdrevet perspektiv undersøker Theo hvordan fremskritt innen GPU-er, tilpasset silisium, minnearkitekturer og distribuerte systemer muliggjør nye generasjoner av AI-modeller. Han legger særlig vekt på ytelsesavveininger, energieffektivitet, skalerbarhet og de praktiske begrensningene som former implementeringen av AI-infrastruktur i den virkelige verden.

Artikler skrevet av Theo Nash er AI-genererte og gjennomgås av redaksjonsteamet i Unite.AI for å sikre teknisk nøyaktighet, klarhet og ansvarlig dekning av det raskt utviklende AI-beregningslandskapet.