Das $875M Bet des Positron: Der wirkliche Kampf besteht in der Erinnerung – nicht in FLOPS.

Der Positron ist ein Startup für Inferenzchips, das bis zum Jahr 2023 nicht existierte.$875 Millionen diese Woche – bei einer Bewertung von $5 Milliarden.Um das nächste Generation-Silicon auf den Markt zu bringen. Das markiert einen wichtigen Schritt.Etwa ein Fünffachen-Anstieg seit Februar – damals war das Wertvollte etwa 1 Milliarde Dollar.Nach seiner Serie-B-Phase. Das Geld zielt nicht darauf ab, Nvidia zu überwinden. Es handelt sich dabei um eine Wette auf eine engere, interessantere Idee: Bei der Inferenz ist die Einschränkung, die bestimmt, wie viel Geld ein KI-Modell erzielt, nicht mehr der Rechenleistung – sondern der Speicherkapazität.

Der Unterschied zwischen Training und Inferenz ist das ganze Argument. Training ist die einmalige Aufgabe, ein Modell zu erstellen – es bedeutet viele Wochen an komplexen mathematischen Arbeiten auf Tausenden von Prozessoren. Inferenz hingegen bezieht sich auf jeden Eingabebefehl, den der Chatbot erhält, sowie auf jedes Token, das er generiert – und das geht endlos weiter. Wenn die Modelle an echte Nutzer ausgerollt werden, folgt die Investition der Branche dem stetigen Umsatz.Laut den Prognosen von Deloitte wird die Anzahl der Inferenzaufgaben bis 2026 etwa zwei Drittel des Gesamtverbrauchs an KI-Computing ausmachen – und dieser Markt wird rund 50 Milliarden Dollar wert sein.Genau dort wird entschieden werden, wie der nächste Schritt in diesem Zyklus aussehen wird. Es geht nicht hauptsächlich um den Kampf um die Anzahl der FLOPS-Werte.

Die Inferenz ist durch die Grenzen des Speicherbusses begrenzt. Eine GPU kann viel schneller rechnen, als sie die Daten in ihre arithmetischen Einheiten einspeisen kann. Deshalb bleibt das kostspielige Rechenverfahren ungenutzt, während der Speicherbus die Durchsatzleistung einschränkt. Jeder Token muss aus dem Speicher entnommen werden – daher werden die praktischen Kosten pro Token sowie die Energieverbrauch pro Token von der tatsächlichen Verwendung des Speicherbandbreitens bestimmt, nicht von der angegebenen FLOPS-Leistung. Und hier liegt das Besondere an Positrons Ansatz: Es versucht nicht, bei der Geschwindigkeit mit Nvidia zu konkurrieren. Stattdessen wird auf die Art und Weise optimiert, wie die Inferenz tatsächlich abläuft.

Genau hier kommt die Kommoditmemorie ins Spiel. Die wichtigsten Komponenten von Nvidia verlassen sich auf hochbandbreitige Speicher – HBM – die schnellste Art von DRAM-Speichern, die eng an den Chip angebracht werden. HBM ist zwar schnell, aber knapp, teuer und mit begrenzten Liefermengen. Deshalb herrscht auf dem Markt eine Knappheit bei HBM. Positron hingegen verwendet normale LPDDR-Speicher – denselben Typ von Speichern, wie sie in High-End-Handys und Laptops verwendet werden – auf organische Substrate. Zwar ist HBM langsamer, aber reichlich vorhanden und viel günstiger – außerdem wird HBM nicht durch die Lieferkette von HBM begrenzt.

Die entscheidende Frage ist, ob diese billige Speichertechnologie tatsächlich die Aufgabe erfüllen kann. Hier liegt das Kernproblem von Positron.Die Nutzung des Speicherbandbreitens liegt bei über 90 %, sogar bis zu 93 %. Die besten HBM-Inferenzlasten verwenden im Durchschnitt nur 20 % bis 50 % des Bandbreitens.In praktischer Hinsicht bedeutet das, dass Nvidias Rubin möglicherweise eine Rohbandbreite von etwa 16 TB/s für den Speicher anzeigen kann – aber nur…Die geschätzten Werte von 2,5–8 TB/s sind nutzbar. Positrons Gesamtleistung liegt bei etwa 11 TB/s.Bei der angegebenen Nutzung liefert es etwa 10 TB/s effektiven Bandbreiten. Der Kampf wird auf andere Weise gewonnen: Mehr von dem, was man gekauft hat, wird tatsächlich genutzt.

Die Machtgeschichte ist es, die die Wirtschaftsprozesse verstärkt. Die Aussagen von Positron’s Atlas-Chip-Lieferung…Drei Mal mehr Rechenleistung pro Watt als bei einer H100 – das bedeutet, dass ein System auf Basis der H200 etwa 2.000 Watt verbraucht, während ein System mit H200-Technologie etwa 5.900 Watt verbraucht.Es wird durch Luftkühlung gekühlt und passt in eine normale Rack-Plattform. Deshalb kann es in die installierte Basis älterer Data-Center eingesetzt werden – also in die 15–30 kW, luftgekühlten Racks, bei denen keine flüssigkeitsgekühlten Blackwell- oder Rubin-Systeme ohne Wiederherstellung funktionieren können. Das ist ein echter Kunde. Positron setzt dies um.Mehr als 50 Racks von Atlas in die Oracle Cloud einfügen.Für die Inferenz in Kombination mit Experten gilt, dass der leitende Verantwortliche dies so beschrieben hat.Zehn Millionen DollarmitJump Trading als Investor-Kunde.

Nun ist noch der Teil des Gewinns übrig, der noch nicht ausgezahlt wurde. Der Chip, den ich gerade verwendet habe, um die Geschichte zu erklären, gehört zu Atlas – und wird gerade versandt. Der Grund, warum Positron 875 Millionen Dollar benötigt, liegt darin, dass es sich um den zweiten Generationen-Chip von Asimov handelt: Ein Chip, der von TSMC hergestellt wird.Produktion wird Ende dieses Jahres beginnen und im zweiten Halbjahr 2027 fortgesetzt werden.mit dem angegebenen Ziel:Fünfmal so viele Tokens pro Watt wie bei Nvidias Rubin-Modell. Zudem mehr als zwei Terabyte direkt angeschlossenes Speichervolumen pro Akkuhersteller, im Vergleich zu Rubin’s 384 Gigabyte.Fünf Mal ist ein Ziel für den Weg – aber keine Ergebnisse. Es wurde noch nicht in irgendeiner Finanzauswertung berücksichtigt.

Dieser Abstand zwischen der Ankündigung und der Lieferung ist die Eigenschaft, die diese Geschichte benötigt. Ende 2025 hatte Positron…Rund 5,4 Millionen Dollar UmsatzDer eigene CEO der Firma betrachtet die Ambitionen als bescheiden. Er sagt, dass Positron „glücklich“ sein würde, eine solche Chance zu erhalten.Eine Zehntelseite davon – also etwa 5 Milliarden Dollar – aus dem Markt für Inferenzen.Wenn man das in Betracht zieht, dass der Wert der Firma 5 Milliarden Dollar beträgt, dann versteht man, dass der Preis nicht für das bezahlt wird, was die Firma verkauft hat – sondern für die Frage, ob Asimov pünktlich und mit der angegebenen Effizienz hergestellt werden kann. Es gibt bereits Probleme: Die Firma…Es gelang nicht, eine Auslastung im Fabrikhof von TSMC in Arizona zu erhalten.Apple und Nvidia erhalten Priorität – daher wird die Anfangsproduktion in Taiwan erfolgen. Die Herstellung in den USA wird vor 2028 nicht erwartet.

Das ist keine Grundlage, um Nvidia einzukaufen oder auszuschließen. Es handelt sich vielmehr um eine Einschätzung darüber, wohin die Wirtschaftlichkeit des Inference-Cycles führen wird – und hier sind der Anbieter und der Konkurrent größtenteils einer Meinung.Es wird berichtet, dass Nvidia in Erwägung zieht, den Speicher auf ihren Rubin Ultra-Chips zu reduzieren.Inmitten des Mangelns an HBM-Elementen zeigt das, dass sogar die etablierte Industrie die Inferenz als Problem bezüglich Speicherkapazität und Leistung betrachtet – und versucht daher, ihre Komponenten effizienter zu gestalten. Das ist sowohl eine Bestätigung dafür, dass Positron auf eine echte Einschränkung hinarbeitet, als auch eine Bedrohung für sie: Wenn die Effizienz der Speichernutzung der Schlüssel zur erfolgreichen Inferenz ist, dann ist der Marktführer mit dem Software-Lock sowie der größte Marktteilnehmer bereits auf diesem Weg unterwegs.

Für einen Investor ist das Wichtige nicht der neue Aktienkürzel – Positron ist eine Private-Company und somit etwas, das kein Retail-Konto besitzen kann. Es geht vielmehr um den Mechanismus dahinter. Der Aufwand bezüglich der Speicherkapazität, der HBM-Lieferungen sowie der Energie wird dazu führen, dass der AI-Markt mehr Gewinn macht als die FLOPS-Werte. Deshalb liegt der Streitpunkt dieses Marktes darin, wer am wenigsten Speicherkapazität und Energie nutzen muss, um den größten Nutzwert zu erzielen. Positrons 875 Millionen Dollar sind ein klarer und kohärenter Einsatz in diese Richtung. Ob es die 5 Milliarden Dollar einschließlich erwirkt, ist eine andere Frage – diese wird erst dann beantwortet werden, wenn Asimows Behauptung tatsächlich zu Einnahmen führt – oder nicht.