MiHoYo investiert in zwei Speicher-Rechen-Chip-Unternehmen

Chips

Der Spielehersteller miHoYo hat binnen einer Woche in zwei chinesische Unternehmen für Speicher-Rechen-integrierte Chips investiert. Beteiligt waren laut der Meldung Jiutian Ruixin aus Shenzhen und Mingxin Qirui aus Peking. Beide Firmen entwickeln sogenannte Compute-in-Memory-Chips, bei denen Rechenoperationen direkt im Speicher stattfinden, statt Daten zwischen Speicher und Prozessor hin- und herzuschicken.

Jiutian Ruixin wurde 2018 von der Ingenieurin Liu Hongjie gegründet und hat nach Angaben der Meldung bislang insgesamt 1 Milliarde Yuan an Finanzierung eingesammelt. Das Unternehmen setzt auf eine SRAM-basierte Speicher-Rechen-Architektur und bietet laut der Meldung unter anderem HBF-SSDs, die Chipserie ADA300, die Inferenzkarte ADA400 sowie KI-Inferenzserver an. Allein 2026 habe das Unternehmen drei Finanzierungsrunden abgeschlossen, zuletzt im Oktober mit Beteiligung von Zhiwei Capital und dem strategischen Investmentarm von miHoYo. Frühere Investoren umfassen laut einer Offenlegung von Yiwei Capital unter anderem die Investmentsparte von Meituan, Xpeng Motors über Xinghang Capital, einen Fonds namens Changcun-Industriefonds, Yuanhe Puhua und die Omnivision Group.

Mingxin Qirui aus Peking gab am 19. Oktober den Abschluss einer Series-A-Runde von mehr als 400 Millionen Yuan bekannt. Investoren waren laut der Meldung Boyuan Capital, miHoYo und der Chiphersteller GigaDevice. Gegründet wurde das Unternehmen von der Akademiemitglied Liu Ming.

MiHoYo-Mitgründer Liu Wei hatte im Mai angekündigt, in den kommenden drei Jahren bis zu 100 Milliarden Yuan in große KI-Modelle zu investieren. Bei einer Veranstaltung zur Personalrekrutierung an der Shanghai Jiao Tong University sagte er laut der Meldung, er sei zuversichtlich, dass miHoYo in zwei bis drei Jahren eine bedeutende Rolle unter chinesischen Entwicklern großer Sprachmodelle einnehmen werde. Das Fachmedium The Information hatte laut der Meldung berichtet, miHoYo suche nach Chips, um wettbewerbsfähigere KI-Modelle zu trainieren. Die beiden aktuellen Investitionen betreffen allerdings keine GPUs, sondern Speicher-Rechen-integrierte Chips.

Quelle: Huxiu Artikel