Axelera AI ha chiuso un mega-round da oltre 250 milioni di dollari, uno dei più grandi mai visti in Europa per una startup dei semiconduttori AI. L’operazione è guidata da Innovation Industries con l’ingresso di nuovi investitori come BlackRock e SiteGround Capital, insieme a una base di sostenitori che include, tra gli altri, Bitfury, CDP Venture Capital, EIC Fund, Invest-NL, Samsung Catalyst Fund e Verve.
Il capitale, nelle parole della società, serve a scalare produzione, rafforzare la macchina commerciale e ampliare il Partner Accelerator Network (software house, system integrator, partner tecnologici) per portare più rapidamente le soluzioni in produzione presso i clienti.
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Come è nata e cosa fa Axelera
Axelera nasce formalmente nel luglio 2021, ma le sue radici risiedono in un percorso più lungo: nella timeline ufficiale l’azienda ricostruisce l’origine in Bitfury AI (divisione incubata nel 2014) e nella convergenza, nel 2021, tra il team guidato da Fabrizio Del Maffeo e ricercatori/ingegneri provenienti da IBM Zurigo (guidati da Evangelos Eleftheriou) e da realtà come ETH Zurich, imec, Qualcomm e Google.
Il prodotto è una piattaforma integrata hardware + software per l’inferenza AI (cioè l’esecuzione dei modelli) progettata con un approccio edge-first: portare capacità di calcolo vicino a dove i dati vengono generati, per ridurre colli di bottiglia di energia, raffreddamento e banda. L’obiettivo è rendere l’implementazione dell’AI “economicamente sostenibile” su larga scala, con elaborazione locale utile anche per privacy e requisiti di “AI sovrana”.
Axelera posiziona la propria offerta su acceleratori e SDK per portare LLM/VLM e computer vision “out of cloud” e nell’operatività (industria, retail, smart city, robotica, space, ecc.).
Cosa compra (davvero) un cliente
Non “un chip”, ma un kit completo:
- schede/acceleratori (es. form factor M.2 e PCIe) per inserire inferenza in sistemi edge e workstation
- Voyager SDK per far girare e ottimizzare modelli senza riprogettare l’intera pipeline
- ecosistema di partner per integrazione, verticalizzazioni e time-to-production
I founder, chi sono
I co-founder sono due:
- Fabrizio Del Maffeo (CEO): prima di Axelera è stato Head of AI in Bitfury e, in precedenza, VP e Managing Director di AAEON Technology Europe (gruppo Asus) nell’area AI/IoT computing.
- Evangelos Eleftheriou (CTO): IEEE e IBM Fellow, oltre 35 anni in IBM Research – Zurich; profilo fortemente “research-driven” su paradigmi emergenti come neuromorphic e in-memory computing, con ampia produzione scientifica e brevettuale.
Accanto ai co-founder, l’azienda evidenzia figure della founding team con responsabilità di prodotto e software: ad esempio Marco Barbato (founding team member, AI integrated systems) e Ioannis Koltsidas (VP AI Software, “founding engineer”, ex Google e IBM Research).
La sede
La sede operativa indicata sul sito è all’High Tech Campus (HTC5), Eindhoven, Paesi Bassi.
È un dettaglio non marginale: Eindhoven è uno degli snodi europei dell’hardware deep-tech e della filiera dei semiconduttori, utile per recruiting, supply chain e prossimità a partner industriali.
Perché Axelera è rilevante
Axelera diventa interessante per tre ragioni molto concrete, tutte legate a un fatto industriale: l’AI sta smettendo di essere solo un tema di modelli e sta diventando un tema di infrastruttura. Quando l’AI entra davvero nei processi – fabbriche, retail, città, logistica – il punto non è più soltanto “quanto è bravo” il modello, ma quanto costa farlo girare, quanta energia consuma, dove lo puoi eseguire e con quali vincoli operativi.
Il primo driver è fisico: energia, raffreddamento e banda stanno diventando il collo di bottiglia della scalabilità. Nel comunicato Axelera insiste sul fatto che data center e installazioni “sul campo” si scontrano con limiti reali di potenza e termica, oltre che di connettività. La promessa, quindi, è portare inferenza ad alte prestazioni dentro questi vincoli, invece di ignorarli. (cdpventurecapital.it)
Il secondo punto è di esecuzione industriale: questo round non viene presentato come semplice carburante per ricerca e sviluppo, ma come leva per produrre e distribuire. Significa scalare la produzione, rafforzare customer success e costruire un canale fatto di partner che portino la tecnologia in progetti reali. In questa logica, le citazioni di TSMC e Samsung come partner manifatturieri funzionano da segnale: non solo ambizione tecnologica, ma capacità di “shipparla” sul mercato. (cdpventurecapital.it)
Il terzo tema è strategico e molto europeo: sovranità e controllo. Nel testo si parla esplicitamente di dimensione “sovereign”: eseguire più AI localmente può aiutare su privacy, compliance e requisiti regolatori, e riduce alcune dipendenze critiche della supply chain e dello stack tecnologico. È una risposta a una domanda che in Europa sta crescendo: soluzioni AI più controllabili, tracciabili e compatibili con vincoli normativi. (cdpventurecapital.it)
Il mercato di riferimento
Axelera gioca nella parte “meno visibile” ma più grande del valore AI: l’inferenza.
Il mercato dell’inferenza è atteso oltre 250 miliardi di dollari entro il 2030; inoltre, “nel ciclo di vita di un modello” il costo dell’inferenza sarebbe molto superiore al training e l’utilizzo crescerebbe rapidamente anno su anno.
Traduzione operativa per imprese e PA: se l’AI passa dai pilot alla produzione, il tema diventa quanto costa far girare i modelli (e con quali vincoli energetici), soprattutto in scenari dove serve elaborare immagini/video e dati sensibili vicino alla sorgente.
Qui la scelta “edge-first” punta a settori dove:
- i dati sono massivi (video, sensori, robotica) e la banda è un costo
- la latenza è un vincolo (sicurezza, controllo qualità, smart city)
- privacy e sovranità contano (sanità, public safety, difesa)
In sintesi: Axelera ha ottenuto 250 milioni perché sta cercando di diventare una piattaforma infrastrutturale per l’inferenza—con una tesi chiara (efficienza energetica + go-to-market via partner) e con segnali di esecuzione (produzione, distribuzione, clienti) che gli investitori hanno deciso di finanziare su scala.
