Die Welt der künstlichen Intelligenz erlebt eine neue Innovationswelle. Zwei ambitionierte Start-ups verfolgen unterschiedliche Ansätze bei der Entwicklung von KI, die sich deutlich von den aktuellen Standards der großen Technologiekonzerne unterscheiden. Flapping Airplanes hat 180 Millionen US-Dollar eingesammelt (rund 4,1 Milliarden Kronen), und der ehemalige OpenAI-Forscher Jerry Tworek will bis zu 1 Milliarde US-Dollar beschaffen (rund 20,6 Milliarden Kronen) für sein Projekt Core Automation.
Flapping Airplanes: Ein junges Labor mit großer Vision
Flapping Airplanes hat eine Bewertung von 1,5 Milliarden US-Dollar erreicht (rund 34 Milliarden Kronen) und verfolgt das Ziel, eine künstliche Intelligenz zu schaffen, die der menschlichen Intelligenz ebenbürtig ist, ohne dafür „die Hälfte des gesamten Internets verschlingen“ zu müssen. Das Start-up wurde von den Brüdern Ben und Asher Spector gegründet, die gerade einmal 25 und 26 Jahre alt sind. Ben ist Gründer des Unternehmens Prod, das sich schnell zu einem der bedeutendsten Talentinkubatoren im Silicon Valley entwickelt hat. Asher ist ein ehemaliger Debattiermeister und promoviert in Statistik an der Stanford University.
Der dritte Mitgründer ist Aidan Smith, ein ehemaliger Thiel Fellow, der während seines Studiums an der Georgia Tech drei Jahre lang bei Neuralink arbeitete. Zu den Beratern des Unternehmens gehören prominente Namen wie Andrej Karpathy (der „Vater“ des Vibe Codings) und Jeff Dean. Der Investmentfonds Sequoia Capital bezeichnete ihren Ansatz als „junges AGI-Labor“.
Das Problem sind die Daten, nicht die Rechenleistung
Flapping Airplanes setzt auf eine kontroverse Idee: Skalierung allein reicht nicht aus, um AGI zu erreichen (allgemeine künstliche Intelligenz). Wie David Cahn von Sequoia Capital erklärt, sind Daten heute das größte Hindernis für die weitere Entwicklung von KI, nicht die Rechenleistung. Es gibt nur ein Internet, und wir haben es bereits ausgeschöpft.
Nach Ansicht der Gründer sind aktuelle KI-Modelle extrem ineffizient. Der Name des Unternehmens Flapping Airplanes (flügelschlagende Flugzeuge) verweist auf ein stärker biologisch geprägtes Verständnis maschineller Intelligenz. Das Start-up konzentriert sich auf die Suche nach einer dateneffizienteren, von der Biologie inspirierten künstlichen Intelligenz.
Core Automation: KI, die aus der realen Welt lernt
Jerry Tworek, der OpenAI diesen Monat verlassen hat, möchte eine künstliche Intelligenz entwickeln, die kontinuierlich aus realen Erfahrungen lernt – eine Fähigkeit, die heutigen Systemen fehlt. Sein Plan konzentriert sich auf ein einziges Modell für kontinuierliches Lernen namens Ceres, mit Ambitionen, die von der Automatisierung von Fabriken bis hin zu einer möglichen Terraformung von Planeten reichen.
Tworeks Projekt Core Automation stellt eine radikale Abkehr vom aktuellen Ansatz der großen KI-Labore dar. Statt ein Modell mit riesigen Datensätzen aus dem Internet zu trainieren, möchte er ein System entwickeln, das fortlaufend durch die Interaktion mit der realen Welt lernt.
Eine Wette gegen 200 Milliarden Dollar schwere Giganten
Diese neue Welle von Start-ups stellt eine ernst zu nehmende konträre Wette gegen führende KI-Labore mit Budgets von mehr als 200 Milliarden US-Dollar (rund 4,6 Billionen Kronen) dar. Führende KI-Forscher stellen offen infrage, ob Skalierung allein zu AGI führen kann.
Flapping Airplanes ist überzeugt, dass junge Menschen schon immer grundlegende wissenschaftliche Durchbrüche ermöglicht haben – Albert Einstein war während seines „Wunderjahres“ gerade einmal 26 Jahre alt. Das Unternehmen vertritt zudem die Ansicht, dass KI-Forschung keine mystische Domäne für Experten ist, sondern ein Gebiet, das jeder intelligente und ambitionierte Mensch erlernen kann.
Investoren setzen Milliarden auf die Chance, dass eines dieser Teams den Code knackt, den die großen KI-Marktführer möglicherweise übersehen. Es ist ein hochriskantes Spiel, doch der potenzielle Gewinn – der Durchbruch zu echter allgemeiner künstlicher Intelligenz – könnte die gesamte Technologiebranche verändern.
Während sich der Großteil der KI-Branche auf die Skalierung aktueller großer Sprachmodelle konzentriert, setzen diese Start-ups auf Grundlagenforschung und langfristige Projekte mit einem Zeithorizont von 5–10 Jahren. Es bleibt die Frage, ob ihr Ansatz den erwarteten Durchbruch früher bringen wird als der traditionelle Weg massiver Skalierung.
Quellen: sequoiacap.com und theinformation.com
