Der Stromverbrauch von KI-Servern ist in den letzten Jahren explosionsartig gestiegen – mit dramatischen Folgen für Energiehaushalte und Umweltbilanz. Nun verspricht das Stuttgarter Startup Qant mit photonischen Chips eine technologische Wende: Licht statt Strom als Rechensubstrat soll die Effizienz von KI-Rechenzentren revolutionieren. Wie realistisch ist dieser Durchbruch wirklich – und wie steht es um die Marktreife dieser Innovation?
Photonik statt Elektronik: Ein disruptiver Paradigmenwechsel
In klassischen elektronischen Chips fließen elektrische Ströme durch Transistoren, was zwangsläufig zu Wärmeverlusten und hohen Energiebedarfen führt. Je komplexer KI-Modelle – insbesondere Large Language Models (LLMs) – werden, desto größer wird der Ressourcenhunger dieser Hardware. Laut einer Studie von OpenAI und dem ML Energy Initiative Report benötigt das Training eines einzelner LLMs wie GPT-4 mehrere Hundert Megawattstunden Energie – das entspricht dem Jahresverbrauch von mehr als 100 Haushalten.
Das deutsche Startup Qant, eine Ausgründung des Technologiekonzerns Trumpf sowie des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), setzt hier auf einen radikal neuen Ansatz: Photonische Chips, bei denen keine Elektronen, sondern Lichtimpulse zur Informationsverarbeitung verwendet werden. Photonische Schaltungen sollen bestimmte mathematische Operationen – wie Matrixmultiplikationen – mit Licht wesentlich effizienter und nahezu verlustfrei durchführen können. Gerade diese Operationen sind zentral für KI-Rechenprozesse.
Diese Technik hat das Potenzial, die Grenzen herkömmlicher Halbleitertechnologie nicht nur zu verschieben, sondern gänzlich zu überwinden: Ohne ohmschen Widerstand benötigen photonische Recheneinheiten kaum Kühlung, erzeugen minimal Wärme und reduzieren damit massiv die Betriebskosten von Rechenzentren. Nach internen Tests von Qant lassen sich durch die photonische Co-Prozessor-Architektur bis zu 90 Prozent Energieeinsparung bei inferenzbasierten KI-Anwendungen gegenüber traditionellen GPUs erreichen.
Wie funktioniert photonische Rechenhardware technisch?
Im Zentrum der photonischen Rechentechnologie stehen sogenannte „Optical Neural Networks“ (ONNs). Anders als klassische Neuronale Netze, die elektrisch simuliert werden, nutzen ONNs optische Elemente wie Wellenleiter, Spaltmodulatoren und photonische Interferometer zur Berechnung. Dabei werden Lichtsignale über integrierte Glas- oder Halbleiterstrukturen geführt, konstruktiv oder destruktiv überlagert und so mathematisch verarbeitet.
Ein großes Plus: Bestimmte lineare Algebra-Operationen lassen sich mit Licht in nur einem Durchlauf, also ohne sequentielle Taktung, realisieren. Das führt nicht nur zu höheren Rechengeschwindigkeiten, sondern auch zu deutlich geringerem Energieverbrauch. Gleichzeitig ist die Latenzzeit photonischer Systeme extrem gering – ein Vorteil bei Echtzeitanwendungen, etwa bei autonomen Fahrzeugen oder Industrieautomatisierung.
Qants System basiert auf einem hybriden Design, bei dem photonische Module als spezielle Co-Prozessoren in bestehende elektronische Architekturen integriert werden. Die photonische Verarbeitung erfolgt in sogenannten Multiply-Accumulate-Einheiten (MACs), die in Verbindung mit konventionellen Controllern arbeiten. Die resultierende Architektur vereint die Präzision der Elektronik mit der Effizienz der Photonik.
Marktreife und erste Anwendungsszenarien
Photonische Chips sind keine bloße Zukunftsmusik: Qant arbeitet bereits mit Partnern aus der Industrie und Forschung – darunter NVIDIA, das Fraunhofer Institut für Angewandte Optik und Feinmechanik sowie die Universität Stuttgart – an konkreten Pilotprojekten. Aktuell läuft ein erstes Testprogramm in Rechenzentren, bei dem der photonische KI-Beschleuniger in inferenzbasierte Bild- und Sprachverarbeitungssysteme eingebettet wird.
„Wir sehen eine hohe Nachfrage nach energieeffizienten KI-Beschleunigungslösungen gerade aus Rechenzentren, die mit regulatorischen Nachhaltigkeitszielen und steigenden Strompreisen konfrontiert sind“, so Dr. Michael Förtsch, CEO von Qant, im Gespräch mit Tech & Infra. Förderprogramme wie das IPCEI Mikroelektronik oder das EU Chips Act bieten laut Förtsch zusätzliche strategische Unterstützung beim Übergang zur Serienfertigung.
Dennoch: Auf dem Weg zur breiten Markteinführung gibt es gewichtige Hürden, etwa in Bezug auf die Kompatibilität mit bestehenden Software-Stacks, die Miniaturisierung photonischer Module oder die Skalierung der Fertigung.
Was photonische Chips für die Zukunft von Rechenzentren bedeuten
Die industrielle Nachfrage nach energieeffizienter Hardware wächst rasant. Aktuellen Berechnungen zufolge könnte der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 auf mehr als 1.000 Terawattstunden pro Jahr steigen – fast das Dreifache des Verbrauchs von 2022 (Quelle: IEA, 2024). KI als Haupttreiber dieser Entwicklung macht neue Architekturen mit effizienteren Prozessen zwingend erforderlich.
Photonische Chips könnten nicht nur den Energieaufwand drastisch verringern, sondern auch neue Formen der Architektur ermöglichen, darunter edge-integrated AI-Prozessoren für dedizierte Anwendungen oder vollständig optische Netzwerke zur Datenverarbeitung. Bereits heute investieren Tech-Giganten wie Google, Intel und IBM Milliardenbeträge in optische Computing-Forschung und Patente.
Ein weiteres Beispiel für die wirtschaftliche Relevanz: Laut einem Bericht von McKinsey (2025) sinken die TCO (Total Cost of Ownership) eines Rechenzentrums mit optischen Co-Prozessoren um bis zu 45 Prozent, bei gleichzeitiger Steigerung der Performance um das 3- bis 5-Fache in inferenzlastigen Anwendungen.
Drei Handlungsempfehlungen für Betreiber und Developer
- Frühzeitig technologische Partnerschaften eingehen: Kooperieren Sie mit Photonik-Startups oder Forschungsinstituten, um erste Systemtests in realen Workflows durchzuführen und Erfahrungen mit hybriden Architekturen zu sammeln.
- IT-Infrastruktur modular denken: Planen Sie neue Rechenzentren so, dass photonische Co-Prozessoren ohne große Umbauten integriert werden können – etwa über PCIe-Erweiterungen oder Container-Technologie.
- Entwickler fit für Photonik machen: Fördern Sie Schulungen zu ONN-Architekturen, photonischer Signalverarbeitung und optischem Debugging – Spezialwissen, das künftig massiv an Bedeutung gewinnen wird.
Fazit: Licht als Schlüssel zur grünen KI-Infrastruktur
Mit photonischen Chips könnte der technologische Wettlauf um mehr Rechenleistung bei gleichem oder sinkendem Energiebedarf tatsächlich gewonnen werden. Qant erinnert mit seinem progressiven Ansatz an vergangene Meilensteine wie den Übergang von Röhren zu Transistoren oder von klassischen CPUs zu GPUs – disruptive Umbrüche, die ganze Industrien veränderten.
Für Betreiber, Entwickler und Entscheidungsträger in der IT-Infrastruktur ist jetzt der richtige Zeitpunkt, sich mit photonischer Hardware auseinanderzusetzen. Die Chancen sind real, die Technik entwickelt sich schnell – und der Druck, ökologisch und ökonomisch effizient zu arbeiten, nimmt stetig zu.
Wie sehen Sie die Zukunft optischer Rechensysteme? Diskutieren Sie mit uns in den Kommentaren und teilen Sie Ihre Erfahrungen aus dem Rechenzentrumsalltag!
