Olix keräsi 312 miljoonaa dollaria 3,3 miljardin dollarin arvostuksella – Lontoolainen fotoniikka-AI-piiristartup haastaa Nvidian

Elokuun 3. päivänä 2026 lontoolainen AI-piiristartup Olix ilmoitti 312 miljoonan dollarin Series B -rahoituskierroksesta 3,3 miljardin dollarin arvostuksella – arvo yli kolminkertaistui vain kuudessa kuukaudessa, ja kyseessä on Euroopan historian suurin puolijohdealalle kerätty pääomasijoituskierros . Vain kaksi vuotta sitten perustetun yrityksen takana on 25-vuotias James Dacombe, ja se rakentaa valopohjaisia (fotonisia) AI-piirejä, joiden on määrä haastaa Nvidian asema tekoälyn päättelytyön markkinoilla.

Kierros ja sijoittajat

Series B -kierrosta johti newyorkilainen pääomasijoitusyhtiö Fundomo . Merkittäviä osallistujia olivat SoftBankin omistama piirisuunnitteluyhtiö Arm, kvantitatiivinen kaupankäyntiyhtiö Hudson River Trading sekä Netflixin perustaja Reed Hastings enkelisijoittajana . Aiemmat sijoittajat – Hummingbird Ventures, Crane, Plural, Creandum, Phoenix Court ja Transition – kasvattivat kaikki panostustaan . Mukana oli myös Britannian hallituksen Sovereign AI -rahasto, jolle Olix on yksi ensimmäisistä sijoituksista .

Olix on kerännyt nyt yhteensä yli 530 miljoonaa dollaria pääomaa, kun sitä ennen helmikuussa 2026 toteutunut 220 miljoonan dollarin Series A -kierros arvosti yrityksen noin miljardiin dollariin .

Keskeiset nimitykset

Rahoituksen yhteydessä Olix teki kaksi merkittävää rekrytointia:

• Matt Briers, fintech-yhtiö Wisen entinen talousjohtaja, joka johti yhtiön pörssilistautumista, aloitti Olixin talousjohtajana .
• Professori Nick McKeown, Stanfordin tietojenkäsittelytieteen professori, ohjelmistopohjaisen verkottumisen (software-defined networking) toinen keksijä ja modernin verkottumisen keskeinen vaikuttaja, liittyi hallitukseen .

Teknologia: Valopohjaiset sirut AI-päättelyyn

Olix ei rakenna toista GPU:ta. Yrityksen alusta on perustavanlaatuisesti erilainen kuin Nvidian lähestymistapa, ja se tähtää juuri siihen pullonkaulaan, jonka uskotaan rajoittavan tekoälyn päättelytehokkuutta: muistikaistaan .

Olixin arkkitehtuuri perustuu kahteen keskeiseen komponenttiin:

• X-1-optinen digitaalinen prosessorialusta: Sen sijaan, että käytettäisiin perinteisiä GPU:ita suuren kaistanleveyden muisteineen (HBM), X-1-alusta "levittää" mallin useille erikoistuneille siruille, jotka on yhdistetty optisella yhteenliitäntäverkolla . Tämä "hidas ja leveä" optinen lähestymistapa pyrkii ratkaisemaan Nvidia-pohjaisia järjestelmiä rajoittavat muistikaistahaasteet .
• DX-1-dekoodauskiihdytin: Fotoniikka-piiri, joka hylkää HBM-muistin kokonaan ja on suunnattu päättelymarkkinoille . Yritys kutsuu sirujaan optisiksi tensoriprosessointiyksiköiksi (OTPU) .

Olix kertoo, että sen lähestymistapa saattaa muuttaa perustavanlaatuisesti tapaa, jolla AI-malleja käytetään – erityisesti päättelytyössä, jossa virrankulutus ja muistikaista ovat kriittisiä.

Tuoteaikataulu ja varojen käyttö

Olix aikoo toimittaa ensimmäiset tuotteensa asiakkaille vuonna 2027, ja ensimmäiset asiakaskäyttöönotot ajoittuvat vuoden 2027 jälkipuoliskolle . Series B -rahoituksella yhtiö:

• Viimeistelee DX-1-dekoodauskiihdyttimen
• Laajentaa X-1-fotonista alustaa
• Rahoittaa valmistus- ja toimitusketjusitoumuksia tuotannon skaalaamiseksi

Olix laajentaa myös henkilöstöään toimistoissaan Lontoossa, Bristolissa, Austinissa, Torontossa ja San Franciscossa, ja palkkaa tiimejä piien, fotoniikan, kääntäjien ja järjestelmien pariin .

Miksi tämä on tärkeää

Olixin arvostuksen nopea kasvu – miljardista dollarista 3,3 miljardiin dollariin puolessa vuodessa – heijastaa sijoittajien valtavaa kiinnostusta Nvidian lähes monopoliaseman haastajia kohtaan AI-piirimarkkinoilla. Yrityksen fotoniikka-lähestymistapa perustuu näkemykseen, jonka mukaan AI-päättelyn tulevaisuutta ei määritä pelkkä laskentateho, vaan se, kuinka tehokkaasti data siirtyy prosessorien välillä .

On kuitenkin syytä huomata, että Olixin suorituskykyväittämät ovat yrityksen itse raportoimia eikä niitä ole vielä vahvistettu tuotantokäytössä . Ensimmäiset asiakastoimitukset vuonna 2027 ovat ratkaiseva testi sille, pystyykö fotoniikkalaskenta todella kilpailemaan vakiintuneiden GPU-arkkitehtuurien kanssa todellisissa käyttöympäristöissä.