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KI-Chip-Start-ups sammeln weiter: Agrani Labs will 108 bis 110 Millionen US-Dollar

Agrani Labs steht kurz vor dem Abschluss einer Runde über 108 bis 110 Millionen US-Dollar. Die Bewertung liegt bei rund 350 Millionen US-Dollar, berichtete The Economic Times am 3. November.

KI & ModelleAnalyseLena BrandtVeröffentlicht: 4. November 20263 Min. LesezeitQuellen 28
KI-Chip-Start-ups sammeln weiter: Agrani Labs will 108 bis 110 Millionen US-Dollar

Agrani Labs will 108 bis 110 Millionen US-Dollar

Peak XV Partners führt die Runde von Agrani Labs über 108 bis 110 Millionen US-Dollar an. Mehr als die Hälfte davon soll von der Firma kommen.

Mehr Geld für Inferenz und eigene Chips gibt Cloud-Anbietern und Geräteherstellern mehr Alternativen zu Nvidia. Die Start-ups müssen aus ihren Entwürfen aber Serienfertigung und unterschriebene Kundenverträge machen. AI Funding Tracker vermerkt, dass Investoren auf Kundenverträge und einen Weg an den öffentlichen Markt achten. Die Gesprächspartner der Zeitung erwarten außerdem, dass Google, HCL Tech, Samsung Ventures und Stargazer einsteigen. Stargazer ist das Investmentvehikel der Gründer von Groww. An der Runde wird seit mehreren Monaten gearbeitet. Sie soll im kommenden Monat schließen.

Das liegt deutlich unter den Runden von mehr als 500 Millionen US-Dollar, die sieben Start-ups im Jahr 2026 abschlossen.

Bei rund 350 Millionen US-Dollar ist die berichtete Bewertung von Agrani ein Bruchteil der 2,9 Milliarden US-Dollar von FuriosaAI oder der 6,2 Milliarden US-Dollar von Tenstorrent.

FuriosaAI und Tenstorrent zeigen den Sprung

FuriosaAI schloss eine Series D über 620 Millionen US-Dollar bei einer Post-Money-Bewertung von 2,9 Milliarden US-Dollar ab. Das ist fast das Vierfache der 735 Millionen US-Dollar, die nach der Series-C-Brücke im Juli 2025 gemeldet wurden. Der National Growth Fund aus Südkorea steuerte 370 Milliarden KRW bei, etwa 280 Millionen US-Dollar, und war damit der größte Investor der Runde. Tenstorrent sammelte am 19. Oktober 2026 eine Series E über 1,5 Milliarden US-Dollar bei einer Bewertung von 6,2 Milliarden US-Dollar ein. Das ist etwa das Doppelte der 2,6 Milliarden US-Dollar aus der Runde Ende 2024. Sieben private KI-Chip-Start-ups sammelten laut AI Funding Tracker im Jahr 2026 in einer einzigen Runde 500 Millionen US-Dollar oder mehr ein.

Der RNGD-Chip von FuriosaAI ging im Januar 2026 in die Serienproduktion. Das Unternehmen will 2026 20.000 RNGD-Beschleuniger herstellen.

Die breitere Finanzierungsbasis

Investoren steckten bis zum 10. Juni 2026 rund 10,7 Milliarden US-Dollar in Halbleiter-Start-ups, von der Seed- bis zur Pre-IPO-Runde. AI Funding Tracker nennt dafür Daten von Crunchbase. Damit lag das Jahr auf Kurs, 2025 zu übertreffen. Allein im zweiten Quartal kamen mehr als 6 Milliarden US-Dollar bei 80 Chip-Start-ups zusammen. 18 dieser Firmen sammelten 100 Millionen US-Dollar oder mehr ein, berichtete Semiconductor Engineering. Nano-core Chip teilte am 28. Oktober mit, mehr als 1 Milliarde RMB in einer Series C2 eingesammelt zu haben, mit JianTou Investment als Lead-Investor. Der Runde war im September eine Series C1 über 1 Milliarde RMB vorausgegangen. Nova Spectral AI sammelte 21,15 crore Rupien ein, etwa 2,25 Millionen US-Dollar, in einer von Shastra VC geführten Runde, um Bildsensoren für kurzwelliges Infrarot zu bauen.

Börsengänge und etablierte Anbieter

Cerebras Systems legte den Preis für seinen Börsengang am 13. Mai 2026 auf 185 US-Dollar je Aktie fest, 25 US-Dollar über der Oberkante der Vermarktungsspanne. Das Unternehmen verkaufte 30 Millionen Aktien und nahm 5,55 Milliarden US-Dollar ein. Die Preissetzung bewertete Cerebras mit 39,82 Milliarden US-Dollar. 2025 erzielte das Unternehmen 510 Millionen US-Dollar Umsatz und 237,8 Millionen US-Dollar Nettogewinn, geht aus der Anmeldung hervor.

Nvidia ist auf beiden Seiten des Marktes aktiv. Am 24. Dezember 2025 vereinbarte das Unternehmen, 20 Milliarden US-Dollar für die Lizenzierung der Inferenztechnologie von Groq zu zahlen. Es würde außerdem den Großteil der Belegschaft von Groq übernehmen, darunter Mitgründer und CEO Jonathan Ross.

Zudem beteiligte sich Nvidia 2026 an der Series E über 500 Millionen US-Dollar von Ayar Labs, der Series G über 400 Millionen US-Dollar von SiFive und der Runde über 190 Millionen US-Dollar von Upscale AI.

Wie es weitergeht

Agrani Labs erwartet, dass die Runde im kommenden Monat schließt.

Nano-core Chip teilte mit, die ersten drei Chips hätten den Tape-out abgeschlossen. Das Unternehmen plant Kundenmuster und erste Serienlieferungen für Anfang 2027. FuriosaAI will seine Produktion von 2026 im Jahr 2027 mehr als verdoppeln.

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Quellen

28
  1. 01Chip startup Agrani Labs looks to raise $108 million from Peak XV, Google, Samsung with valuation jumpEN
  2. 02FuriosaAI raises $620 mn in Series D at $2.9 bn valuation to scale AI chipsEN
  3. 03Korea's state fund anchors FuriosaAI's US$620 million round in push for homegrown AI chipsEN
  4. 04AI Chip Startups 2026: Funding, Valuations and Top Companies - AI Funding TrackerEN
  5. 05AI inference chip startup Nano-core Chip raises over RMB 1 billion in Series C2 fundingEN
  6. 06Chip startup Nova Spectral AI raises Rs 21 crore to build low-cost image sensorsEN
  7. 07AMD Forecast Exceeds Estimates After AI Chip Demand SoarsEN
  8. 08AI inference startup Fal doubles its valuation to $16B as demand surgesEN
  9. 09AI inference startup Fal doubles its value to $16B in a $1.3B roundEN
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Alle Zahlen und Zitate in diesem Text stammen aus den unten genannten Quellen.

Die Materialien wurden vom Redaktionsteam mit Unterstützung von KI erstellt.

Lena Brandt

Lena Brandt

KI, Modelle und Technik

Lena Brandt schreibt für FLASH24 über Technik, KI und Modelle sowie Medien und Internet und stützt sich dabei auf Herstellerangaben, Studien und öffentlich zugängliche Datensätze, statt Pressemitteilungen ungeprüft zu übernehmen. Bei Modellvergleichen kontrolliert sie Benchmark-Werte, Trainingsdaten und Versionsnummern und rechnet Angaben zu Rechenleistung und Kosten selbst nach. Sie spricht mit Entwicklern und Forschern, wartet auf angekündigte Updates und vergleicht Releases, bevor sie eine Einschätzung abgibt. Privat beschäftigt sie sich mit 3D-Druck, alten Rechnern und der Frage, wie Modelle aus Internetmüll lernen – Themen, die regelmäßig in ihre Texte einfließen. Sie publiziert keine Zahlen, deren Quelle sie nicht selbst überprüfen konnte.

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