Mit einem gesicherten Auftragsvolumen von über 1 Milliarde US-Dollar beschleunigt die Finanzierung den Ausbau des Lagerbestands, um der steigenden Nachfrage nach einer offenen, herstellerunabhängigen und heterogenen KI-Infrastruktur gerecht zu werden 

RA’ANANA, Israel, 2. Juni 2026 — DriveNets, ein führender Anbieter von groß angelegten Netzwerklösungen, gab heute bekannt, dass das Unternehmen eine Serie-D-Finanzierungsrunde in Höhe von 410 Millionen US-Dollar abgeschlossen hat und damit insgesamt 1 Milliarde US-Dollar an Kapital eingeworben hat. Mit einem Auftragsbestand von über 1 Milliarde US-Dollar und einem seit 2025 positiven Cashflow wird das Unternehmen die zusätzlichen Finanzmittel dazu nutzen, seine Lagerbestände aufzustocken, um seine wachsende Pipeline an KI-Fabric-Lösungen zu unterstützen und seine heterogenen KI-Infrastrukturlösungen auszubauen. Die Finanzierungsrunde wurde von Bessemer Venture Partners und Atreides Management angeführt. Zu den bestehenden Investoren Pitango und D1 Capital Partners gesellten sich die neuen Investoren AMD und Red Dot Capital.

Seit der Gründung des Unternehmens vor zehn Jahren hat sich die Network Cloud von DriveNets zum maßgeblichen Netzwerk für die weltweit größten Telekommunikationsunternehmen entwickelt. Die auf derselben technischen Grundlage aufbauende, Ethernet-basierte KI-Infrastruktur von DriveNets unterstützt groß angelegte KI-Infrastrukturen, die von Forschungslabors, Hyperscalern, NeoClouds und großen Unternehmen aufgebaut werden. Das Unternehmen arbeitet aktuell mit führenden KI-Anbietern wie AMD, Broadcom und anderen zusammen, um die Integration zwischen Netzwerk- und Rechenkomponenten in KI-Umgebungen mit mehreren Anbietern zu verbessern und so die Cluster-Leistung sowie die GPU-Auslastung zu maximieren, was zu einer erheblichen Verbesserung der Token-Ökonomie führt. Zudem arbeitet das Unternehmen bei den Markteinführungsaktivitäten mit Dell, Supermicro und anderen Systempartnern zusammen.

„Diese Finanzierungsrunde ist ein entscheidender Schritt für den Ausbau unseres Unternehmens, um der steigenden Nachfrage nach groß angelegter KI-Infrastruktur gerecht zu werden”, sagte Ido Susan, Geschäftsführer und Mitbegründer von DriveNets. „Die derzeit teuerste ungenutzte Ressource weltweit ist eine GPU, die auf das Netzwerk wartet. Wir setzen unser jahrzehntelanges Know-how im Bereich Hochleistungsnetzwerke ein, um unseren Kunden zu ermöglichen, eine höhere Auslastung zu erzielen, die Kosten pro Workload zu senken und ihre KI-Betriebsabläufe effizient zu skalieren – und zwar auf jedem KI-Beschleuniger ihrer Wahl.”

„Die KI-Infrastruktur tritt in eine neue Ära offener, integrierter Systeme ein, in der Rechenleistung, Netzwerktechnologie und Software gemeinsam skalieren”, sagte Vamsi Boppana, Senior-Vizepräsident für KI bei AMD. „Unsere Unterstützung der Serie-D-Finanzierungsrunde von DriveNets spiegelt unser gemeinsames Engagement wider, KI-Workloads mithilfe von AMD Instinct-Beschleunigern und der leistungsstarken Fabric von DriveNets auf einer offenen Infrastruktur effizient zu skalieren und damit offene, auf Standards basierende KI-Rechenzentren voranzubringen.”

Das Problem der teuersten ungenutzten Ressource angehen – eine GPU, die auf das Netzwerk wartet

Die KI-Fabric-Lösungen von DriveNets basieren auf Standard-Ethernet und unterstützen Scale-up-, Scale-out- und Scale-across-Architekturen sowie Front-End- und Speicheranbindungen für groß angelegte KI-Cluster.  Sie lösen zwei grundlegende Probleme, mit denen KI-Infrastrukturen heute konfrontiert sind: große GPU-Cluster, die aufgrund von Netzwerkengpässen und Zuverlässigkeitsproblemen nicht mit voller Effizienz arbeiten, sowie lange Cluster-Inbetriebnahmezeiten („idle Capex”), insbesondere in Umgebungen mit mehreren Anbietern.

Die leistungsstarke KI-Fabric von DriveNets beseitigt Netzwerkengpässe durch durchgängige Netzwerkoptimierungen über den gesamten KI-Stack hinweg, einschließlich gemeinsamer Kommunikationsbibliotheken, Transportprotokolle, Netzwerkkarten, der Netzwerk-Fabric und der Orchestrierung auf Systemebene. Einige dieser Optimierungen werden in Zusammenarbeit mit führenden Anbietern von KI-Beschleunigern entwickelt, wie beispielsweise die kürzlich veröffentlichte, validierte Referenzarchitektur für AMD-DriveNets-basierte Cluster, die die GPU-Auslastung maximiert, die Kosten pro Token senkt und eine schnelle Bereitstellung sowie eine effiziente End-to-End-Skalierung ermöglicht.

„Vor dem Hintergrund, dass KI-Systeme eine noch nie dagewesene Größenordnung erreichen, ist die Leistungsfähigkeit der zugrunde liegenden Netzwerkstruktur zu einem entscheidenden Faktor für die Wirtschaftlichkeit der KI geworden”, sagte Charlie Kawwas, Vorsitzender der Semiconductor Solutions Group bei Broadcom. „Die KI-Halbleiter- und Ethernet-Switching-Lösungen von Broadcom bieten in Kombination mit der leistungsstarken Fabric von DriveNets die Skalierbarkeit und Effizienz, die moderne KI-Workloads erfordern. Diese Zusammenarbeit verdeutlicht, wie offenes Ethernet zur Grundlage für KI-Rechenzentren der nächsten Generation wird.”

„Der Markt für KI-Netzwerke ist auf dem besten Weg, bis zum Ende des Jahrzehnts die 200-Milliarden-Dollar-Marke zu überschreiten, angetrieben durch den Wandel von Stacks einzelner Anbieter hin zu Multi-Vendor- und später heterogenen KI-Infrastrukturen. DriveNets tritt in diese Phase mit einer starken Kombination ein – der Zuverlässigkeit eines Tier-1-Dienstleisters, einem validierten AMD-Referenzdesign und der Lagerbestandslage, um einen von Lieferengpässen geprägten Markt zu beliefern. Dadurch ist das Unternehmen gut positioniert, da offenes Ethernet zur Grundlage der KI-Infrastruktur der nächsten Generation wird”, sagte Alan Weckel, Gründer und Technologieanalyst der 650 Group.

DriveNets – ein wegweisender Akteur im Bereich der heterogenen KI

Die jüngste Verlagerung der Ausgaben für KI-Infrastruktur vom Training hin zur Inferenz soll die Einführung heterogener KI-Architekturen vorantreiben, die die Infrastrukturkosten senken und die Energieeffizienz optimieren.

Eine heterogene KI-Architektur nutzt mehrere KI-Beschleuniger verschiedener Anbieter innerhalb desselben Clusters, wobei jeder Beschleuniger für eine andere Phase oder Aufgabe im Rahmen des KI-Trainings- oder Inferenzprozesses optimal geeignet ist. Die Rechenressourcen im Cluster werden so koordiniert, dass sie die bestmögliche Gesamtleistung und Energieausnutzung bieten, um die Kosten pro Million Token zu senken und die Anzahl der Token pro Watt zu maximieren.

Die KI-Fabric von DriveNets ist aufgrund ihrer Fähigkeit, eine Full-Stack-Optimierung für jeden KI-Beschleuniger im Cluster durchzuführen, in einzigartiger Weise darauf ausgerichtet, heterogene KI-Umgebungen mit Komponenten verschiedener Hersteller zu unterstützen, wodurch die Leistung und Auslastung des gesamten Clusters maximiert werden.

„Jeder Wandel in der Computing-Branche bringt einen neuen Netzwerkriesen hervor. Cisco hat das Internet vernetzt. Arista hat die Cloud vernetzt. NVIDIA hat die KI eines einzelnen Anbieters vernetzt. DriveNets vernetzt das, was als Nächstes kommt: heterogene KI”, sagte Adam Fisher, Partner bei Bessemer Venture Partners. „Aus diesem Grund hat BVP die Serie-D-Finanzierungsrunde von DriveNets in Höhe von 410 Millionen US-Dollar angeführt, einem bestehenden Portfoliounternehmen, das wir bereits seit seiner Serie-A-Finanzierung unterstützen.”

Informationen zu DriveNets

DriveNets ist ein führender Anbieter von groß angelegten Netzwerklösungen für KI-Infrastrukturen und Service Provider. Die dezentrale Netzwerkarchitektur des Unternehmens verändert die Wirtschaftlichkeit groß angelegter Infrastrukturen und maximiert gleichzeitig Leistung, Auslastung und betriebliche Effizienz. Die leistungsstarke KI-Fabric maximiert die GPU-Auslastung und beschleunigt die Bereitstellung durch eine durchgängige Optimierung des KI-Stacks, was zu einer höheren Anzahl von Tokens pro Sekunde und geringeren Kosten pro Token führt. Die Lösungen von DriveNets bilden die Grundlage für Produktionsnetzwerke globaler Tier-1-Betreiber wie AT&T und Comcast und ermöglichen die Skalierung herstellerübergreifender KI-Infrastrukturen in Labors für Grundmodelle, NeoClouds und Unternehmen. Weitere Informationen erhalten Sie unter https://www.drivenets.com

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