Marvell setzt 115 Milliarden Dollar auf Licht: das Rennen um photonische Verbindungen

Das ist der jüngste und größte Schritt in einer Branche, die sich derzeit um ein einziges Problem neu ordnet. Weil KI-Cluster die elektrischen Verbindungen innerhalb eines Racks überwachsen, werden die Kabel zwischen Chips und Switches zum Engpass. Marvell will nach eigenen Angaben die Lösung selbst besitzen.

Der Preis ist bemerkenswert. EE Times meldete am 3. November, der Deal sei 115 Milliarden Dollar in Aktien wert, und beide Unternehmen würden von Nvidia unterstützt. Marvell liefert Netzwerkprozessoren, DSPs, Switches und kundenspezifische Beschleuniger, die in optischen Transceivern für Rechenzentren stecken. Lumentum bringt die Laser mit, die elektrische Signale in Licht umwandeln, dazu optische Circuitswitches, Indiumphosphid-Fertigung und Transceiver-Know-how. Das erklärte Ziel ist, die elektrische und die optische Signalkette gemeinsam zu entwerfen, statt die beiden Hälften bei getrennten Zulieferern zu kaufen. Das ist etwas anderes, als Standardbauteile zusammenzustecken. Deshalb beschreiben beide Unternehmen den Schritt als eine gemeinsame Designanstrengung und nicht als bloßen Zukauf eines Portfolios.

„Die KI-Infrastruktur durchläuft einen grundlegenden architektonischen Wandel hin zur optischen Konnektivität, und daraus entsteht eine Chance, wie sie einmal in einer Generation kommt“, sagte Marvell-Chef Matt Murphy laut EE Times. Lumentum-Chef Michael Hurlston bezifferte den adressierbaren Markt auf 550.000.000.000 Dollar, heißt es im selben Bericht.

Nicht jeder glaubt an diese Rechnung. Axel Rudolph, Cheftechnikanalyst bei der IG Group, sagte Reuters, der Deal sei eine enorme Wette. Anleger fragten zu Recht, ob Marvell zu viel zahle und sich auf einmal zu viel zumute, berichtete EE Times. Derselbe Artikel nennt die Übergabestelle zwischen siliziumbasierten Netzwerkkarten und lasergetriebenen Transceivern als einen der großen Engpässe der Konnektivität im Cloud-Computing. Ein engerer gemeinsamer Entwurf an dieser Stelle könnte sowohl Latenz als auch Leistungsaufnahme senken.

Warum die Kupferwand zählt

Die Physik ist nicht neu, der Maßstab schon. Elektrische Verbindungen verlieren über die Distanz an Qualität und verbrennen Leistung, wenn sie Bits durch Kupfer schieben. Optische Verbindungen transportieren mehr Daten weiter und mit weniger Verlust. Je größer die Cluster für KI-Training und Inferenz werden, desto wichtiger wird die Verbindung zwischen Beschleunigern, Switches und Speicher, verglichen mit der Rechenleistung selbst. Deshalb kauft ein Chiphersteller ein Photonikunternehmen. Deshalb fordern Analysten seit den frühen 2020er Jahren eine solche Kombination, schreibt EE Times.

Die Forschungspipeline zeigt denselben Druck aus der anderen Richtung. Semiconductor Engineering berichtete am 2. November, IBM Research habe Arbeiten veröffentlicht, die vier Koppler für große Distanzen zeigen. Sie arbeiten zwischen zwei supraleitenden Prozessoren vom Typ IBM Nighthawk R1 mit jeweils 120 Qubits. Die Arbeit „Meter-scale quantum interconnects between large quantum processors“ liegt auf arXiv unter 261.029.986. Sie argumentiert, dass modulare Quantenarchitekturen kohärente Verbindungen über Distanzen im Meterbereich brauchen, um Prozessormodule zu verbinden. Das ist ein Quantenergebnis und kein Produkt für KI-Netzwerke, doch es zeigt denselben Punkt: Sobald Systeme groß genug werden, entscheiden die Verbindungen darüber, was möglich ist.

Das Packaging hat seine eigene Version dieses Problems. Ebenfalls am 2. November verwies Semiconductor Engineering auf eine Open-Access-Arbeit von Forschern des Materials Center Leoben, von PVA TePla und Advanced Semiconductor Engineering. Die Arbeit beschreibt, wie KI-Bildverbesserung Risse in den Extreme-Low-k-Schichten von Flip-Chips aufspürt. Es geht um die sogenannten White Bumps, die die klassische Fehleranalyse in modernen Packages nur schwer findet. Bessere Prüfung macht Verbindungen nicht schneller. Sie macht aber die aufwendigen Packages, in denen optische Engines sitzen, besser fertigbar.

Das Geld folgt dem Licht

Kapital bewegt sich auf mehreren Ebenen des Stacks. In Deutschland meldete Quint Computing am 3. November eine erste Finanzierungsrunde von 9.100.000 Euro unter Führung von Vsquared. Quantonation, Nucleus Capital, Faber, Vanagon Ventures und ZOHO.VC beteiligten sich, berichteten Tech.eu und HPCwire. Zur Runde kommt ein separater Pathfinder-Zuschuss von 2.200.000 Euro vom European Innovation Council. Das Erlanger Start-up wurde im Oktober 2025 von Michael Hartmann, Christopher Eichler und Jona Stinner gegründet. Es entwickelt eine supraleitende Chiparchitektur, die nach eigenen Angaben einen großen Teil der Fehler bereits auf Schaltkreisebene beseitigt. Ziel ist, Komplexität, Hardwareaufwand und Energieverbrauch nach vollständiger Umsetzung um den Faktor 100 zu senken.

„Das Rennen um kommerziell nutzbare Quantencomputer nimmt Fahrt auf“, sagte Eichler, Mitgründer und CEO, im Bericht von HPCwire. „Quint hat einen klaren Fahrplan, um die Entwicklung der nötigen Technologie zu beschleunigen.“ Das Unternehmen kommt aus der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und gehört zum Ökosystem des Munich Quantum Valley.

Auf der klassischen Seite zeigt sich die Nachfrage bereits in den Zahlen. ZTE-Aktien legten am 27. Oktober in Hongkong um mehr als 7 Prozent zu. Der chinesische Ausrüster meldete für das dritte Quartal einen Nettogewinn von 1.310.000.000 Yuan, 395 Prozent mehr als im Vorjahr, bei einem Umsatz von 38.810.000.000 Yuan, einem Plus von 34 Prozent, berichtete die South China Morning Post unter Verweis auf die Börsenmeldung. In den ersten neun Monaten wuchs der Umsatz im Bereich Computing um mehr als 70 Prozent und machte 38 Prozent des Gesamtumsatzes aus. Die Aktie schloss bei 19,94 HK$, ein Plus von 4,4 Prozent.

Gemeinsam ist all dem, dass sich der Engpass verschoben hat. Ein Jahrzehnt lang lautete die Frage, wie schnell ein Chip rechnen kann. Jetzt lautet sie, wie schnell Daten hinein und wieder herauskommen und wie viel Leistung dieser Weg kostet. Optische Verbindungen sind die Antwort, auf die sich die Branche geeinigt hat. Deshalb liest sich ein reiner Aktiendeal über 115 Milliarden Dollar für einen Laserhersteller strategisch und nicht exzentrisch.

Optik ist nicht der einzige Engpass mit neuem Namen

Auch das politische Wetter um die Infrastruktur dreht sich. The Verge berichtete am 3. November, OpenAI verwende nun den Begriff „compute campus“ statt Rechenzentrum. Die Formulierung tauchte zuerst in einer rund 900 Wörter langen Ankündigung des Grid Protectors Program auf, das mit einem Standort im Effingham County in Georgia beginnt. Der Ausdruck kam häufiger vor als „data center“, das zweimal erschien. Axios hatte am Montag berichtet, OpenAI plane die Umbenennung als Teil einer Politik- und PR-Offensive nach den Midterms, schrieb The Verge.

Tom's Hardware meldete am 2. November, Chris Lehane, bei OpenAI für globale Angelegenheiten zuständig, habe die Midterms als „eine Art Kinotrailer für das, was Sie 2028 sehen werden“ beschrieben. Lehane sagte, das Unternehmen erwarte, dass KI ein großes Thema im Präsidentschaftswahlkampf wird. Kritiker, die The Verge zitiert, zeigten sich unbeeindruckt. „OpenAI reagiert offensichtlich auf die Unbeliebtheit von Rechenzentren“, sagte Holly Elmore, Gründerin und Geschäftsführerin von PauseAI US. „Sie als ‚compute campuses‘ umzubenennen mag Zuhörer ein- oder zweimal täuschen, aber nicht der Name ‚data center‘ ist unbeliebt.“

Für den Optikhandel zählt, dass der Ausbau inzwischen ein politisches Objekt ist und nicht nur ein technisches. Jeder zusätzliche Campus bedeutet mehr Strom, mehr Kühlung und mehr optische Verbindungen zwischen Gebäuden. Die Anbieter von Verbindungen bekommen die Aufträge, die Versorger die Rechnung, die Anwohner den Lärm.

Was als Nächstes zu beobachten ist

Drei Dinge entscheiden, ob die Wette auf das Licht aufgeht. Erstens, ob die gemeinsam entworfenen elektrischen und optischen Teile tatsächlich in Stückzahlen ausgeliefert werden. Die Integrationsarbeit könnte sich verzögern, wie es bei großen Halbleiterfusionen oft passiert. Zweitens, ob die Nachfrage hält. Die Zahlen von ZTE und der allgemeine Investitionszyklus in KI sprechen derzeit dafür, doch ein einzelnes Quartal ist kein Trend. Drittens, Standards und Lieferkette. Lumentums Indiumphosphid-Fertigung ist ein knappes Gut, und knappe Güter ziehen sowohl Aufschläge als auch Aufsichtsbehörden an.

Dazu kommt die stillere Forschungsebene. Die am 29. Oktober eingereichte arXiv-Arbeit von Nastaran Okati, Ricardo Olmedo und Moritz Hardt formalisiert „computational arbitrage“ auf Marktplätzen für KI-Modelle. Sie beweist, dass das Zuordnungsproblem im Allgemeinen NP-schwer ist, und zeigt dann, dass es sich unter einer Bedingung abnehmender Erträge effizient lösen lässt. Es geht um die Bepreisung von Inferenz, nicht um Photonen. Dennoch erinnert sie daran, dass die Ökonomie der KI-Infrastruktur noch immer öffentlich ausgearbeitet wird, Paper für Paper.

Und die Sicherheit ist nicht verschwunden. The Hacker News berichtete am 30. Oktober, TeamViewer habe eine Lücke mit der Kennung CVE-2026-111585 geschlossen, bewertet mit 8,8 von 10. Ein bösartiger Host-Rechner konnte den Viewer zum Absturz bringen oder unter Windows möglicherweise Code auf dem Rechner des Betrachters ausführen. Der Fix steckt in Version 15.83. Der Forscher Omri Dar von Remedio veröffentlichte am 29. Oktober einen technischen Bericht. TeamViewer erklärte, zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des Fixes seien keine Angriffe bekannt gewesen.

Nichts davon ändert die Richtung. Die Branche hat entschieden, dass die nächste Generation von KI-Daten überwiegend auf Licht läuft, wie EE Times es formulierte, und der Scheck ist geschrieben. Offen bleibt, wer am Ende die Laser hält.