Die nächste Chipgeneration verändert alles

Die gängige Halbleitertechnik stößt zunehmend an ihre Grenzen. Weltweit läuft deshalb ein intensiver Wettbewerb darum, die physikalischen Grenzen von reinem Silizium zu überwinden.

Durch den KI-Boom steigt der Bedarf an Rechenleistung und somit an leistungsfähigeren Chips exponentiell an. Doch Silizium-Chips von heute auf morgen komplett zu ersetzen, ist nicht so einfach. Bei der Entwicklung der nächsten Chipgeneration geht es vielfach darum, das bewährte Halbmetall durch neue Materialien zu ergänzen (Ko-Integration). Gearbeitet wird aber auch daran, spezialisierte nicht-elektronische Architekturen (wie Licht oder Quanten) aufzubauen. Weltweit legen sich Universitäten, Start-Ups oder etablierte Unternehmen ins Zeug, die herkömmliche Silizium-basierte Halbleitertechnik durch neue Lösungen zu ergänzen oder zu ersetzen. Die wichtigsten globalen Initiativen unterscheiden sich in ihren technologischen Ansätzen deutlich.

Optisches & Photonisches Computing

Statt Elektronen durch Kupferleitungen zu jagen, nutzen verschiedene Akteure Photonen. Das eliminiert die resistive Hitzeentwicklung fast vollständig und erlaubt enorme Bandbreiten.

Zu den wichtigsten Treibern in diesem Bereich gehören unter anderem die Unternehmen Q.ant aus Deutschland, Lightmatter und Celestial AI (beide USA), sowie der chinesische Huawei-Konzern und Forschende an der Pekinger Tsinghua-Universität. Auch der NVIDIA-Konzern gilt als einer der wichtigsten Akteure.

Q.ant, eine Ausgründung des deutschen Laserspezialisten Trumpf, hat native photonische Co-Prozessoren (NPUs) entwickelt. Diese wurden am Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) in Garching in den Live-Betrieb integriert. Die Technologie erzielt bei Matrix-Multiplikationen (die Basis für KI) eine drastisch höhere Energieeffizienz und Rechengeschwindigkeit als klassische Chips. Das MIT-Spin-off Lightmatter hat die optische Verbindungstechnologie Passage und dem KI-Beschleuniger Envise entwickelt. Beide Entwicklungen dienen dazu, neuronale Netze mithilfe von Lichtinterferenzen, statt Transistoren zu berechnen. Zu den Partnern und Testern gehört unter anderem Microsoft.

Das Ende 2025 von Marvell übernommene Start-up Celestial AI hat Technologie entwickelt, mit der klassische Kupfer-Interconnects auf Chiplevel durch Lichtleiter ersetzt werden, um den Datentransfer zwischen Prozessor und Speicher (HBM) zu beschleunigen. Auch in Asien wird massiv in integrierte Photonik investiert, auch um US-Sanktionen bei klassischen High-End-Lithografien (wie EUV) zu umgehen, indem man Architekturen grundlegend Richtung Lichtrechner verändert. NVIDIA arbeitet eng mit dem Start-up Ayar Labs zusammen. Deren optische I/O-Chips (TeraPHY) sollen direkt in künftige GPU-Architekturen integriert werden, um die physischen Grenzen von Kupferanschlüssen zu sprengen.

Diamant-Halbleiter

Synthetischer Diamant gilt in der Physik als das "ultimative" Halbleitermaterial. Er leitet Wärme fünfmal besser als Kupfer und hält extremen Spannungen stand, weshalb er Silizium vor allem in der Leistungselektronik (E-Mobilität, Stromnetze) und im Quantenbereich ablösen soll.

Das Start-up Diamondfab, eine Ausgründung des französischen Forschungszentrums CEA, stellt Diamant-Wafersysteme her. Ziel ist es, Leistungstransistoren für kleinere Batterien und schnelle Ladegeräte zu bauen. Das japanische Start-up Power Diamond Systems entwickelt synthetische Diamant-Wafersysteme speziell für Hochspannungs- und Hochtemperaturanwendungen. Die Technologie soll die Effizienz von klassischen Silizium- oder neueren Siliziumkarbid-Chips (SiC) im Energienetz weit übertreffen.

Das britische Unternehmen Element Six, eine Tochter des Diamantenkonzerns De Beers, erforscht unter anderem GaN-on-Diamond (Galliumnitrid auf Diamant), um die enorme Hitzeentwicklung von Mobilfunk- und Radarchips zu vermeiden.

Neuromorphe und atomare Systeme

Hier verlässt man die klassische Von-Neumann-Architektur (Trennung von Prozessor und Speicher), was den "Flaschenhals" der Halbleiterindustrie aufbricht. Die Quantenpioniere IonQ (USA) und Quantinuum (USA/UK) setzen auf frei schwebende, einzelne Ionen (Atome) in Vakuumkammern, um Berechnungen durchzuführen. Sie bewegen sich weg von Laboraufbauten hin zur Halbleiter-Serienfertigung, indem sie photonische Netzwerke direkt auf Trägerchips integrieren. Das israelisch-schweizerische Start-up Raaam Memory Technologies, eine Ausgründung der Bar-Ilan Universität und der EPFL Lausanne, hat eine bereits patentierte Speichertechnologie (GCRAM) entwickelt, die den platzhungrigen SRAM-Speicher direkt auf dem Prozessor ersetzt. Unterstützt von NXP Semiconductors sorgt dies für deutlich dichtere und stromsparendere KI-Chips.

Forschungscluster & Ökosysteme

Hinter zahlreichen Start-ups stehen meist große, öffentlich-private Forschungsplattformen, wie das Forschungszentrum IMEC (Belgien): Es gilt als das europäische Kernzentrum für Halbleiterforschung. Imec arbeitet federführend daran, wie man Graphen, photonische Schaltkreise und klassische CMOS-Silizium-Fertigung auf denselben Maschinen (z.B. von ASML) zusammenbringen kann, damit die neuen Technologien überhaupt in Massenproduktion gehen können.

Silicon Catalyst gilt als der weltweit wichtigste Start-up-Beschleuniger ausschließlich für Halbleiter. Hier werden aktuell gezielt Firmen wie Diamond Quanta (Diamant-Plattformen) oder Neurophos (Metaschnittstellen für optisches In-Memory-Computing) gefördert, um die nächste Welle nach dem Silizium-Zeitalter zu finanzieren.

Zeitlicher Fahrplan zur Kommerzialisierung

Die wirtschaftliche Perspektive hinter dem Wechsel von Silizium-Elektronik zu optischen oder neuartigen Halbleiter-Technologien ist extrem dynamisch. Es fließen derzeit Milliardeninvestitionen in diesen Markt, da die Tech-Giganten, allen voran Hyperscaler wie Amazon, Microsoft, Google und Meta, erkannt haben, dass der immense Stromverbrauch ihrer KI-Rechenzentren die wirtschaftliche Expansion ausbremst.

Viele neue Technologien verlassen gerade die Labore und gehen in die industrielle Skalierung über. Branchenexperten und Marktanalysen prognostizieren den zeitlichen Ablauf wie folgt:

• Ab Ende 2026 / 2027: Erste echte kommerzielle Einsätze in Hyperscale-Rechenzentren starten. Amazon Web Services (AWS) plant beispielsweise den Einsatz neuer Silizium-Photonik-Chips in ihrer Infrastruktur, sobald diese die Produktionsreife erlangen.
• 2027 bis 2029: In dieser Zeitspanne ist erstmals mit nennenswerten Umsätzen zu rechnen. So prognostiziert etwa Marvell Technology, das Celestial AI für 3,25 Milliarden US-Dollar übernommen hat, dass die photonischen "Photonic Fabric"-Systeme bis Ende des Geschäftsjahres 2028 einen Umsatz von 500 Millionen Dollar und bis Ende 2029 von 1 Milliarde Dollar erreichen werden.
• Ab 2030: Ab den 2030er-Jahren wird mit einer breiten Ablösung klassischer Chip-Architekturen im gesamten Markt gerechnet. Hierzu müssen die Fertigungskapazitäten voll ausgebaut sein. Allein der Markt für optische Komponenten in Rechenzentren soll laut Analysten von 7 Milliarden Dollar (2024) auf 24 Milliarden Dollar im Jahr 2030 ansteigen.

Return on Investment

Für die Betreiber von Rechenzentren werden sich Investitionen in neue Hardware über drei Faktoren rechnen:

1. Reduzierung der Investitionskosten (CapEx): Wenn GPUs über optische Verbindungen flexibel zusammengeschaltet werden können, müssen Rechenzentren weniger "Überschuss-Hardware" kaufen. Teure Komponenten wie GPU-Beschleuniger und Speicher (HBM) können effizienter und bedarfsgerecht geteilt werden.
2. Senkung der Betriebskosten (OpEx): Da Photonen im Gegensatz zu Elektronen in Kupferkabeln keine Wärme erzeugen, fällt ein beträchtlicher Teil der hohen Stromrechnungen für die Kühlung der Server-Racks weg.
3. Kürzere Time-to-Market beim KI-Training: Ein KI-Modell, dessen Training statt sechs Monaten nur noch zwei Monate dauert, bringt einem Tech-Konzern einen denkbaren Wettbewerbsvorteil. Lichtleiter eliminieren die Wartezeiten der Chips bei der Datenübertragung und verkürzen die Trainingszeit massiv.

Ein nicht zu unterschätzender Gegenspieler der neuen Technologien ist die traditionelle Halbleiterindustrie. Sie versucht, klassische Kupferverbindungen durch bessere Isolierungen und optimierte Signalverarbeitung noch ein paar Jahre länger am Limit zu betreiben. Da die bestehenden Fabriken für Silizium-Elektronik vollständig abgeschrieben sind, ist die Produktion "alter" Chips extrem günstig. Neue optische Architekturen müssen daher im Preis-Leistungs-Verhältnis anfangs so drastisch überlegen sein, dass sich das Risiko des Systemwechsels für die Betreiber lohnt.