DeepMind-Veteran David Silver sammelt 1 Milliarde Dollar in Seed-Finanzierungsrunde, um Superintelligenz ohne LLMs zu entwickeln

In einem Schritt, der einen potenziellen Paradigmenwechsel im Streben nach Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) signalisiert, sammelt David Silver, der renommierte Forscher hinter AlphaGo und AlphaZero, Berichten zufolge eine historische Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 1 Milliarde Dollar für sein neues Unternehmen Ineffable Intelligence. Das in London ansässige Startup, das mit einer Bewertung von etwa 4 Milliarden Dollar aus dem Stealth-Modus hervorgeht, setzt gegen die aktuelle Fixierung der Branche auf Large Language Models (LLMs) und zielt stattdessen darauf ab, Superintelligenz durch reines Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) zu erreichen.

Die Runde wird von Sequoia Capital angeführt, wobei Berichten zufolge Gespräche über eine Beteiligung von Tech-Giganten wie Nvidia, Google und Microsoft im Gange sind. Sollte dieser Deal zustande kommen, wäre er die größte Seed-Finanzierungsrunde in der Geschichte des europäischen Technologie-Sektors und unterstreicht das immense Gewicht, das Investoren Silvers Erfolgsbilanz und seiner konträren These zur Zukunft der KI beimessen.

Eine Milliarden-Dollar-Wette auf „unbeschreibliche“ Intuition

Die schiere Größenordnung der Kapitalspritze – 1 Milliarde Dollar für ein Unternehmen, das noch kein Produkt auf den Markt gebracht hat – spiegelt den eskalierenden Einsatz im globalen KI-Wettrüsten wider. Während Multi-Milliarden-Dollar-Runden für etablierte Akteure wie OpenAI und Anthropic alltäglich geworden sind, ist eine Seed-Runde dieser Größe beispiellos. Dies deutet darauf hin, dass sich Risikokapitalgeber auf eine kapitalintensive Divergenz in der KI-Entwicklung vorbereiten, die über die einfache Skalierung textbasierter Modelle hinausgeht.

Ineffable Intelligence hat seinen Hauptsitz in London, eine Entscheidung, die die Position Großbritanniens als wichtiges Zentrum für die Spitzenforschung im Bereich KI (Frontier AI Research) erheblich stärkt. Quellen, die dem Deal nahestehen, geben an, dass die Sequoia-Partner Alfred Lin und Sonya Huang persönlich nach London gereist sind, um den Deal zu sichern, was den harten Wettbewerb unter VCs unterstreicht, erstklassige technische Talente zu unterstützen, die große Labore wie Google DeepMind verlassen.

Die These: Erfahrung vor Imitation

David Silvers Ruf gründet auf einer spezifischen, leistungsstarken Geschichte: Er entwickelte die Systeme, die das vollbrachten, was zuvor für unmöglich gehalten wurde. Als leitender Forscher für AlphaGo beobachtete er, wie seine Schöpfung 2016 den 18-fachen Weltmeister Lee Sedol besiegte. Diesen Erfolg übertraf er anschließend mit AlphaZero, das Go, Schach und Shogi ohne jegliche menschliche Daten meisterte und ausschließlich durch Selbstspiel (Self-play) lernte.

Diese Geschichte bildet das intellektuelle Fundament von Ineffable Intelligence. Silvers zentrales Argument ist, dass der aktuelle Branchenstandard – LLMs wie GPT-4 und Gemini – grundlegend begrenzt ist, da er auf der Imitation menschlicher Daten beruht. Da LLMs mit den Texten des Internets trainiert werden, sind sie an das kollektive Wissen und die Denkfehler der Menschheit gebunden. Sie können Intelligenz annähern, aber sie können menschliche Fähigkeiten nicht ohne Weiteres transzendieren.

Ineffable Intelligence postuliert, dass wahre Superintelligenz Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning, RL) erfordert. In diesem Paradigma lernen Agenten nicht dadurch, dass sie über die Welt lesen, sondern indem sie mit ihr interagieren – Aktionen vorschlagen, Konsequenzen beobachten und ihre Strategien auf Basis von Belohnungen aktualisieren. Diese Methode, die oft als „System 2“-Denken oder „Suche“ bezeichnet wird, ermöglicht es einer KI, neuartige Lösungen zu entdecken, die Menschen vielleicht nie erdacht hätten, ähnlich wie AlphaGo den „Zug 37“ spielte – einen Zug, den kein menschlicher Spieler gemacht hätte, der aber dennoch den Sieg sicherte.

Tabelle: Unterschiedliche Wege zur Superintelligenz

Die folgende Tabelle skizziert die grundlegenden Unterschiede zwischen dem vorherrschenden LLM-Ansatz und Silvers RL-fokussierter Methodik.

Die „Ära der Erfahrung“

Silver hat diese Vision bereits früher in akademischen Kreisen artikuliert und zusammen mit dem RL-Pionier Richard Sutton eine Arbeit mit dem Titel „Era of Experience“ (Ära der Erfahrung) verfasst. Sie argumentierten, dass der nächste Sprung in der KI nicht dadurch erfolgen wird, dass Modelle mit mehr Token gefüttert werden, sondern durch Agenten, die „die Grundlagen allen Wissens selbst entdecken“.

Die Herausforderung für Ineffable Intelligence wird darin bestehen, den Erfolg von AlphaZero – das in den geschlossenen Umgebungen mit perfekter Information von Brettspielen agierte – auf die unordentliche, offene Komplexität der realen Welt zu übertragen. Dies ist wahrscheinlich der Grund, warum der Kapitalbedarf so hoch ist. Der Aufbau von „Weltmodellen“ (World Models) oder Simulationen, die robust genug sind, um universelle RL-Agenten zu trainieren, erfordert massive Rechenressourcen, die mit den Infrastrukturkosten für das Training der größten LLMs konkurrieren.

Der Exodus der Architekten

Silvers Weggang von Google DeepMind ist Teil eines breiteren Trends hochkarätiger Abgänge aus etablierten KI-Laboren. Während die Bürokratie innerhalb der Tech-Giganten wächst, spalten sich die Wissenschaftler, die die grundlegenden Technologien entwickelt haben, ab, um einzigartige, kompromisslose Visionen von AGI zu verfolgen.

Diese Bewegung hat eine neue Klasse von „Super-Seed“-Startups hervorgebracht – Unternehmen, die von KI-Koryphäen gegründet wurden, die traditionelle Venture-Phasen überspringen und sofort Milliarden einsammeln, um die notwendigen Rechencluster zu erwerben.

Tabelle: Die neue Grenze der KI-Spinoffs

Die folgende Tabelle vergleicht Ineffable Intelligence mit anderen hochkarätigen Unternehmen, die von ehemaligen Forschern großer Tech-Konzerne geleitet werden.

Marktimplikationen und Zukunftsausblick

Der Start von Ineffable Intelligence setzt die derzeitigen Marktführer im KI-Bereich unter immensen Druck. Wenn Silver recht behält, werden die abnehmenden Erträge der Skalierung von LLMs bald offensichtlich werden, und die Branche könnte sich massiv in Richtung RL-basierter Ansätze bewegen. Dies würde die „Skalierungsgesetze“ (Scaling Laws) der Rechenleistung in eine andere Richtung validieren – nicht für die Verarbeitung von Text, sondern für die Simulation von Erfahrung.

Für Europa ist dies ein Wendepunkt. Ein Talent wie Silver zu halten und eine Investition von 1 Milliarde Dollar für ein in London ansässiges Unternehmen zu sichern, wirkt dem Narrativ entgegen, dass jede bahnbrechende KI-Entwicklung zwangsläufig in San Francisco stattfinden muss.

Der vor uns liegende Weg ist jedoch mit technischen Risiken behaftet. Bestärkendes Lernen ist bekanntermaßen schwierig außerhalb von Spielumgebungen zu stabilisieren. Wenn Ineffable Intelligence erfolgreich ist, wird es nicht nur einen besseren Chatbot bauen; es wird ein System erschaffen, das zu unabhängigen wissenschaftlichen Entdeckungen und strategischer Planung fähig ist, die die menschlichen kognitiven Grenzen überschreiten. Wenn es scheitert, wird es eines der teuersten Experimente in der Geschichte der Informatik sein.

Während die Verhandlungen für die Runde abgeschlossen werden, deutet die Beteiligung strategischer Geldgeber wie Nvidia darauf hin, dass die Hardware-Infrastruktur bereits darauf ausgerichtet wird, Silvers Vision zu unterstützen. Das Rennen um AGI hat sich effektiv in zwei Bahnen gespalten: diejenigen, die das Internet lesen, um zu lernen, wie Menschen denken, und diejenigen, die Spiele gegen sich selbst spielen, um zu lernen, wie man besser denkt, als Menschen es jemals könnten.