Die Marvell-Aktie legte am Dienstag an der NASDAQ um zeitweise 1,96 Prozent auf 92,89 US-Dollar zu. Der Grund: Das Portal The Information berichtete, dass der Chipkonzern in fortgeschrittenen Verhandlungen über die Übernahme des Startups Celestial AI steht. Eine offizielle Ankündigung könnte noch am selben Tag erfolgen.
Der Deal soll als Kombination aus Barzahlung und Aktien strukturiert werden. Insgesamt könnte die Transaktion inklusive erfolgsabhängiger Zahlungen, die an das Erreichen bestimmter Produktmeilensteine geknüpft sind, einen Wert von über 5 Milliarden US-Dollar erreichen. Weder Marvell noch Celestial AI äußerten sich bislang öffentlich zu den Berichten.
Frontalangriff auf Broadcom?
Mit einer Marktkapitalisierung von 78,54 Milliarden US-Dollar konkurriert Marvell bereits heute mit dem größeren Rivalen Broadcom im Geschäft mit kundenspezifischen Chips und Netzwerktechnologien. Die potenzielle Übernahme von Celestial AI würde das Portfolio gezielt im Hinblick auf die anhaltend hohe Nachfrage nach KI-Rechenleistung verstärken.
Das Startup hat sich auf Photonik-Technologie spezialisiert. Dabei werden Lichtsignale anstelle elektrischer Signale genutzt, um besonders schnelle Verbindungen zwischen KI-Computing-Chips und Speicherchips herzustellen. Diese Technologie gilt als Schlüssel für die nächste Generation von KI-Rechenzentren.
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Hochkarätiges Backing und frisches Kapital
Celestial AI verfügt über prominente Unterstützung: Eine Einheit von Advanced Micro Devices (AMD) gehört zu den Investoren. Im März 2024 sammelte das Startup 250 Millionen US-Dollar Risikokapital ein und erreichte damit ein Gesamtvolumen von 515 Millionen US-Dollar an eingeworbenen Mitteln.
Bemerkenswert: Lip-Bu Tan, CEO von Intel, sitzt im Verwaltungsrat von Celestial AI. Diese Verbindung unterstreicht die strategische Bedeutung, die der Photonik-Technologie im Wettbewerb um KI-Infrastruktur beigemessen wird.
Könnte dieser Deal Marvell den entscheidenden Vorsprung im KI-Chipmarkt verschaffen? Die Übernahme würde dem Konzern Zugang zu einer Technologie geben, die den Engpass zwischen Rechenleistung und Datentransfer adressiert – einem der größten Hindernisse für noch leistungsfähigere KI-Systeme.
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