Die Entwicklung moderner Halbleiter ist komplex, kostenintensiv und zeitaufwendig. Während sich KI-Modelle in kurzen Innovationszyklen weiterentwickeln, benötigt die Entwicklung der dafür erforderlichen Hardware häufig mehrere Jahre.

Mit der Challenge „AI-Native Chip Design“ wollen die Bundesagentur für Sprunginnovationen SPRIND und die niederländische Innovationsagentur NADI, die sich derzeit in Gründung befindet, diesen Prozess grundlegend verändern.

Ziel ist es, Künstliche Intelligenz nicht nur als unterstützendes Werkzeug einzusetzen, sondern als zentralen Bestandteil der Chipentwicklung zu etablieren.

Von der Suche nach geeigneten Chiparchitekturen über die RTL-Generierung (Register Transfer Level) bis hin zur Verifikation sollen KI-Systeme komplexe Entwicklungsaufgaben weitgehend eigenständig übernehmen.

Zum Einsatz kommen sollen insbesondere Reinforcement Learning und autonome KI-Agenten, die unterschiedliche Designoptionen bewerten, Entscheidungen treffen und Entwicklungsprozesse kontinuierlich optimieren.

Die Vision: Leistungsfähige Chips sollen künftig innerhalb weniger Wochen statt über mehrere Jahre hinweg entworfen werden können.

Neue Chiparchitekturen für KI-Anwendungen

Im Mittelpunkt stehen neuartige, energieeffiziente Chiparchitekturen, die gezielt für die Anforderungen moderner KI-Systeme entwickelt werden.

Gesucht werden Lösungen, die bei Rechenleistung, Energieeffizienz und Skalierbarkeit deutliche Fortschritte gegenüber bestehenden Ansätzen ermöglichen.

Ein besonderer Fokus liegt auf den Anforderungen künftiger KI-Gigafactories sowie auf europäischen Technologiefeldern wie Datensicherheit, Biotechnologie, Robotik und Mobilität.

Die Challenge zielt ausdrücklich nicht auf schrittweise Verbesserungen bestehender Chipdesigns. Stattdessen sollen grundlegend neue Ansätze entstehen, die das Potenzial haben, die Entwicklung spezialisierter KI-Hardware zu verändern.

Am Ende sollen konkrete, produktionsfertige Chipdesigns stehen, die eine Grundlage für die anschließende Fertigung bilden können.

Bis zu 9,6 Millionen Euro pro Team

Die Challenge erstreckt sich über 20 Monate und zwei Wettbewerbsstufen. Eine unabhängige Fachjury unterstützt SPRIND und NADI bei der Auswahl und Bewertung der Teams.

Die finanzielle Unterstützung erfolgt über individuelle Festpreisverträge auf Grundlage der jeweiligen Kostenschätzungen.

Darüber hinaus unterstützen SPRIND und NADI die teilnehmenden Teams beim Zugang zu Expertinnen und Experten sowie möglichen Kooperationspartnern.

Für besonders erfolgreiche Teams wird nach Abschluss der zweiten Stufe außerdem eine Folgefinanzierung im zweistelligen Millionenbereich angestrebt. Diese soll die Umsetzung der entwickelten Designs in der sogenannten Tape-out-Phase ermöglichen, in der ein fertiges Chipdesign für die Halbleiterfertigung vorbereitet wird.

Die Folgefinanzierung ist bislang jedoch nicht zugesagt. Weitere Einzelheiten sollen zu einem späteren Zeitpunkt veröffentlicht werden.

Bewerbungsfrist

Bewerbungen für die Challenge „AI-Native Chip Design“ sind bis zum 30. November 2026 um 11:00 Uhr (MEZ) möglich.

Für interessierte Teams veranstaltet SPRIND am 17. November 2026 von 16:00 bis 17:30 Uhr ein Informationswebinar zur Challenge.

Die Ausschreibung richtet sich an Teams, die neue Ansätze für eine weitgehend KI-gesteuerte Entwicklung leistungsfähiger Halbleiter verfolgen.

Weitere Informationen zu den Teilnahmebedingungen und zur Bewerbung sind auf der offiziellen Challenge-Seite von SPRIND verfügbar.

Impulse für Europas KI-Hardware

Die Challenge verbindet zwei zentrale Innovationsfelder: Künstliche Intelligenz und Halbleiterentwicklung.

Während die Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen zunehmend von verfügbarer Rechenkapazität und Energieeffizienz abhängt, könnte der Einsatz autonomer KI-Systeme die Entwicklung spezialisierter Hardware erheblich beschleunigen.

Für das europäische KI-Ökosystem eröffnet dies die Perspektive, neue Chiparchitekturen schneller an technologische Anforderungen anzupassen und eigene Kompetenzen im Hardwaredesign auszubauen.

Ob sich Entwicklungszeiten tatsächlich von Jahren auf Wochen verkürzen lassen, soll die Challenge in der Praxis zeigen.