Startup verspricht 30-fache Energie-Effizienz Qant demonstriert KI-Modelle auf Lichtchips

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Das Photonik-Startup Qant demonstriert erstmals produktionsnahe KI-Modelle auf seiner zweiten Prozessorgeneration. Das Stuttgarter Unternehmen verspricht bis zu 30-fache Energie-Effizienz mit photonischen Chips.

Auf der Konferenz „ISC High Performance 2026“ in Hamburg führt Qant zwei KI-Modelle auf seiner Native Processing Unit (NPU, optischer Coprozessor) der zweiten Generation aus: ein Diffusionsmodell zur Bild-zu-Bild-Synthese sowie „Tirex“, ein Zeitreihen-Prognosemodell des österreichischen KI-Labors Nxai, das auf der „xLSTM“-Architektur (erweitertes rekurrentes Netzwerk für sequentielle Daten) basiert.

Qant-CEO Michael Förtsch zum Stand analogen Rechnens mit Licht

Photonische Chips sind ein Formel-1-Bolide… und nahezu startklar

Beide Modelle führen Forward Passes (gerichtete Signaldurchläufe) durch neuronale Netze aus. Konkret habe das Diffusionsmodell auf der Branchenmesse Bilder von Gästen in Pixelart verwandelt. Qant will mit der Demonstration einen neuen Reifegrad der photonischen Technologie unter Beweis stellen. Dabei laufe das Diffusionsmodell trotz großer Datenmengen gänzlich auf der NPU, eine GPU sei nicht gefordert, eine CPU komme nur für die Speicherverwaltung zum Einsatz. In anderen Einsatzbereichen nutze Qant NPUs und GPUs im Tandem.

Photonische Chips und KI – Potenziale und Fragezeichen

Diffusionsmodelle und Transformer erfordern viele parallelisierte Matrixoperationen. Die Pressemitteilung verweist entsprechend auf Erfolge mit linearer Algebra und Matrixberechnungen.

Gründer und CEO Michael Förtsch betont im Rahmen der Ankündigung gegenüber dem Analystenbüro John Peddie Research zudem, Qant baue gerade „keine Vektor-Matrix-Maschine“, hier blieben GPUs unschlagbar. Stattdessen konzentriere sich Qant „auf nichtlineare Funktionen“ und setze so auf „Algorithmen, die nur einen Bruchteil der Daten benötigen“. Etwa habe Qant bei der Bildklassifikation durch Einsatz eines „klügeren Algorithmus“ auf Basis einer Fourier-Transformation auf der NPU „die Datenmenge um den Faktor 6 bis 8 reduziert“.

Photonik „made in Germany“

Photonische Chips: Rechnen mit Licht für Cloud und KI

Qant gibt an, die auf der ISC demonstrierten Workloads zielten bei äquivalenten Matrixoperationen auf bis zu 30-fache Energieeffizienz gegenüber klassischen Prozessoren, wohlgemerkt als Zielsetzung und beschränkt auf die Performance des photonischen Co-Prozessors, nicht des ganzen Systems. In welchem Maße sich dabei die versprochenen Effizienzzugewinne bereits bei dieser Demonstration realisieren ließen, präziseren die Stuttgarter nicht. Ein weiteres Fragezeichen betrifft die Genauigkeit und die Beherrschbarkeit von Rauscheffekten.

PyTorch-Integration und wachsendes Ökosystem

Um die proprietäre Hardware für Entwickler nutzbar zu machen, setzt das Unternehmen auf Software-Integrationen. Das Compiler-Unternehmen Daisytuner hat nach Qant-Angaben im April 2026 einen Weg implementiert, Modelle direkt aus PyTorch für die Stuttgarter Hardware zu kompilieren. Die Anbindung an etablierte ML-Frameworks soll ein weiterer Faktor sein, der für die wirtschaftliche Reife des Qant-Ansatzes sprechen soll.

Erste kommerzielle Nutzung der Native Processing Unit aus Stuttgart

Rechnen mit Licht - Ionos und Qant vereinbaren Partnerschaft

Das Ökosystem um Qant wächst dabei weiter. Im Mai 2026 gab der deutsche Cloud-Provider Ionos eine kommerzielle Partnerschaft bekannt. Ionos wird Server mit photonischen NPUs als Cloud-Dienst anbieten. Mit dem Jülich Supercomputing Centre startete Qant im November 2025 eine auf vier Jahre angelegte Entwicklungspartnerschaft, die photonische Hardware in die modulare Supercomputer-Architektur des Zentrums integrieren soll. Qant rechnet mit einem breiten kommerziellen Einsatz seiner photonischen Coprozessoren für KI-Berechnungen bis 2030.

Qant fertigt seine Chips gemeinsam mit Ims Chips auf einer eigenen TFLN-Pilotlinie (Dünnschicht-Lithium-Niobat, ein Material mit besonders schneller optischer Schaltbarkeit) in Stuttgart. Im Juli 2025 schloss das Unternehmen eine Series-A-Runde mit zwei Tranchen über 80 Millionen Euro ab.

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