Quanten-Start-up IQM sichert sich üppige Finanzierungsrunde

Das deutsch-finnische Quanten-Start-up IQM hat eine Finanzierungsrunde in Höhe von 320 Millionen Dollar (rund 275 Mio. Euro) erhalten. IQM ist auf die Entwicklung und den Bau von supraleitenden Quantencomputern spezialisiert und gilt als einer der Marktführer in Europa. Aktuell baut IQM am Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) in München den europäischen Quantenrechner Euro-Q-Exa.

Größte Finanzierungsrunde außerhalb der USA

Nach Berechnungen des Fachportals CrunchBase handelt es sich bei der Investition in IQM um die größte Series-B Finanzierungsrunde, die jemals im Bereich der Quantentechnologien in Europa und außerhalb der USA durchgeführt wurde. Unter einer Series-B-Finanzierungsrunde versteht man die zweite große Investitionsrunde für ein Start-up, bei der Kapital aufgenommen wird, um die Expansion voranzutreiben. IQM will mit der Finanzierung sein Wachstum in den USA und anderen globalen Märkten beschleunigen.

IQM wurde 2018 von Wissenschaftlern aus Finnland und Deutschland gegründet, darunter Jan Goetz und Mikko Möttönen. Es begann mit dem Bau von Quantenprozessoren. Inzwischen hat sich das Unternehmen zu einem Anbieter von kompletten Quantencomputern entwickelt. Zu den wichtigsten Standorten gehören Büros in Espoo (Finnland), München, Paris, Madrid, Singapur und Palo Alto. 

Risikokapital von Cybersicherheitsexperten

Mit dem frischen Risikokapital steigt die bisherige Finanzierung auf insgesamt 600 Millionen US-Dollar. Angeführt wird die Finanzierungsrunde vom US-Investor Ten Eleven Ventures, der auf Cybersicherheit spezialisiert ist, und dem finnischen Risikokapital-Unternehmen Tesi.

Quantencomputer arbeiten ganz anders als traditionelle Rechner - und zwar mit sogenannten Qubits. Sie sind besonders gut geeignet, bestimmte Probleme zu lösen, die für klassische Computer äußerst schwierig oder nahezu unmöglich sind. Sie können etwa besser komplexe chemische Systeme simulieren. Auch bei der Verschlüsselung von Daten laufen Quantencomputer zur Höchstform auf, weil sie große Zahlen effizienter berechnen als klassische Algorithmen.

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