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KI-Investor„Es war unendlich viel Geld am Markt, das war kompletter Wahnsinn“

Früher investierte Ludwig Ensthaler für Rocket Internet, jetzt hat er seinen eigenen Start-up-Fonds. Einer der ersten Deals war Aleph Alpha, der KI-Hoffnungsträger Deutschlands. Ist das noch immer so?Lisa Ksienrzyk, Horst von Buttlar 09.08.2024 - 10:10 Uhr
Foto: imago images

WirtschaftsWoche: Herr Ensthaler, Sie haben die Start-up-Schmiede Rocket Internet verlassen und im Frühjahr 2020 ihren eigenen Wagniskapitalfonds 468 Capital mitgegründet. Das war im Rückblick wohl nicht die ideale Zeit, oder?
Ludwig Ensthaler: Das waren die wildesten vier Jahre, die man erleben konnte. Wir haben seither keine normale Phase am Markt erlebt. Der Fonds ist am Tag des ersten deutschen Lockdowns gestartet. Damals dachten wir, das wäre der größte Fehler unseres Lebens. Das Gegenteil war der Fall. Es war so unendlich viel Geld am Markt, das war kompletter Wahnsinn. Bis November 2021 ging die Achterbahnfahrt nach oben, im Frühjahr 2022 ist alles gekippt. Alle Kapitalgeber haben ihr Geld wegen des Ukrainekrieges und des Zinsschocks bei sich behalten, niemand hat investiert. Das ging das komplette Jahr 2022 so. Und dann kam ChatGPT im November und hat die Tech-Branche vor einem Crash gerettet. Erst jetzt sind wir erstmals an einem Punkt, der wieder ansatzweise normal ist – abgesehen von der Korrektur kürzlich.

468 Capital hat bereits 2020 in Aleph Alpha investiert, in die erste Finanzierungsrunde des deutschen KI-Hoffnungsträgers...
Künstliche Intelligenz war das einzige Ding, wofür Investoren damals kein Geld ausgeben wollten. Bei der zweiten Finanzierungsrunde 2021 mussten wir quer durchs Land telefonieren, bis wir genügend Investoren zusammenbekommen haben.

Neue Technologien werden immer in Hype-Zyklen gemessen. Wo befindet sich künstliche Intelligenz gerade in diesem Zyklus? An den Märkten werden die Investitionen zunehmend hinterfragt.
Unabhängig von den aktuellen Turbulenzen kann man sagen: Die Amerikaner fahren eher den Ansatz, dass es riskanter ist, nicht zu investieren als zu investieren. Alle US-Investoren und Unternehmen wie Alphabet und Microsoft wissen, dass sie kurzfristig zwar Enttäuschungen erleben werden, es mittel- und langfristig aber enorme Umsätze bringen wird. Das ist ein stabiler Megatrend, der nicht verschwinden wird. Die wollen ihren Platz an der Front sichern und ich glaube, das ist der richtige Ansatz. Ich sehe genug Start-ups, die mit KI-Produkten gerade viel Geld verdienen.

Ludwig Ensthaler

Foto: PR
Zur Person
Ludwig Ensthaler, 40, war viele Jahre bei Rocket Internet angestellt, der Start-up-Schmiede von Oliver Samwer, und investierte für den firmeneigenen Fonds Global Founders Capital vor allem in den USA. Im Frühjahr 2020 verließ er das Unternehmen, um gemeinsam mit Ex-Rocket-Vorstand Alexander Kudlich und Mesosphere-Gründer Florian Leibert den Wagniskapitalgeber 468 Capital zu gründen. Der VC fokussiert sich auf Technologien wie künstliche Intelligenz und brachte etwa den Spielzeughersteller Toniebox an die Börse.

Zum Beispiel?
Speak ist eine Sprachlern-App aus Südkorea und basiert auf ChatGTP. Das Start-up ist eine halbe Milliarde Dollar wert. Ich bin gespannt, wie Duolingo da mithalten will. Man braucht eigentlich nur zehn Programmierer, um solche Apps zu bauen und enorme Umsätze einzufahren.

Und was machen die Deutschen währenddessen?
Das ist die dritte große Tech-Welle innerhalb von 20 Jahren. Erst kam mobiles Internet, dann die Cloud und jetzt künstliche Intelligenz. Bei den letzten beiden Wellen waren die Deutschen zurückhaltend – und jetzt leider schon wieder. Deutschland hat so gute Tech-Fachkräfte wie nie! Der Mut und die Fähigkeit, Kapital zu allokieren, wären hier allerdings gefragt. Und das sehe ich leider nicht.

Woher soll das Geld kommen – von der Regierung, den Unternehmen, von Investoren?
Von uns allen. Konzerne sind in dieser Welle viel besser aufgestellt als in den vergangenen beiden – schon allein, weil die Menschen dahinter fähiger sind als früher. Die großen KI-Firmen der Zukunft werden die Big Seven sein plus vielleicht noch OpenAI. Ich bin mir ziemlich sicher, dass wir im Bereich KI bald die erste Firma mit einer 10-Billionen-Dollar-Bewertung sehen werden.

Kann Deutschland im KI-Wettrennen überhaupt mitspielen? Haben wir genug Talente bei KI-Unternehmen?
Wir suchen im Bereich KI nicht den nächsten Albert Einstein, der einen neuen Algorithmus ausklügelt, welcher der Konkurrenz dann zehn Jahre voraus ist. Die Innovationszyklen laufen heutzutage nicht mehr im Jahrestakt, sondern wechseln monatlich oder sogar wöchentlich. Dafür reichen sehr gute Leute, man braucht aber nicht zwingend die allerbesten.

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Aleph Alphas aktuelles Sprachmodell Luminous wurde vor fast zwei Jahren auf den Markt gebracht. Ist das Produkt also bereits zu alt?
Im Wettbewerb gegen die anderen KI-Modelle, ja. Aleph Alpha hat letztlich kein konkurrenzfähiges eigenständiges Sprachmodell mehr. Mittlerweile entwickelt das Start-up eine Art Baukasten um sein Sprachmodell herum. Kunden wie öffentliche Verwaltungen wollen nicht von einem einzigen Sprachmodell wie Llama oder Mistral abhängig sein, sondern mehrere miteinander mischen. Der Wettbewerb ist in diesem Feld geringer und letztlich ist es auch eine Geldfrage.

Aleph Alpha war die KI-Hoffnung des Landes, hat eine Finanzierung von 500 Millionen Euro eingesammelt, jetzt bröckelt das Image. Das Start-up von Jonas Andrulis steht mehr und mehr in der Kritik.
Es gibt zwei Kritikpunkte. Den einen Punkt kann ich nicht nachvollziehen: Das ist die Frage nach der Finanzierung in Höhe von 500 Millionen Euro rund um die Schwarz-Gruppe. Da wird hinterfragt, ob es diese Finanzierung wirklich in der Form gab. Ich kenne die Dokumente der Investmentrunde, die hat definitiv stattgefunden.

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Es flossen also 500 Millionen Euro Eigenkapital?
Ja. Es fließt eine große Summe an Geld, die über zehn Jahre hinweg in Forschung und Entwicklung investiert wird. Und es gab eine Vertragszusage für die Produkte von Aleph Alpha. Diese Strukturen sind international üblich, ich habe sie oft erlebt.

Und der andere Kritikpunkt?
Es heißt, dass viele Kunden unzufrieden sind, weil sie sich einfach mehr versprochen haben. Die Firma ist vier Jahre alt, sie hat viel mediale Aufmerksamkeit bekommen. Jonas Andrulis wurde von den Medien zum neuen Hoffnungsträger stilisiert, Aleph Alpha hat damit auch gespielt. Das hat natürlich zu hohen Erwartungen geführt.

Aleph Alpha befindet sich also nicht in einer Krise, die das Überleben der Firma in Frage stellt – so wie manche Branchenexperten behaupten?
Nein, überhaupt nicht. Die Firma verdient Geld und hat viel Geld auf dem Konto. Es müsste schon sehr viel passieren, damit Aleph Alpha in zwei Jahren nicht mehr existiert. Ob das Unternehmen am Ende kommerziell so erfolgreich sein wird wie erhofft, das steht in den Sternen. Das gilt doch für alle Start-ups. Für den ganzen Hype, den sie auch selbst kreiert haben, bekommen sie jetzt eben einen auf die Zwölf.

Ein dritter Kritikpunkt war, dass sich Lidl als signifikanter Anteilseigner zu sehr einmischen würde.
In den Aufsichtsratstreffen ist Lidl konstruktiv. Bisher habe ich solche Einflussnahme nicht wahrgenommen. Dafür ist das Team von Aleph Alpha auch zu selbstbewusst.

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Es gibt in Deutschland also gute Talente aus Universitäten, auch gute KI-Start-ups, aber wir bekommen die Firmen nicht groß, weil das Geld fehlt. Das alte deutsche Drama.
Genau. Was aber noch wichtiger ist: Deutschland muss sicherstellen, dass genug Rechenleistung vorhanden ist, also CPU-Kapazität, die mit günstiger Energie betrieben werden kann. Darauf können dann Start-ups und Konzerne aufbauen und ihre Modelle trainieren. Die Chips zu kaufen und kontinuierlich laufen zu lassen, verbraucht Energie und das kostet unheimlich viel. Meta gibt im Quartal mehrere Milliarden Dollar allein dafür aus.

Wenn Sie hier mit Unternehmern oder Politikern reden: Ist sich in Deutschland irgendwer über diese Anforderungen bewusst?
Ich glaube nicht, dass Politiker oder viele Konzerne diese Größenordnung erkannt haben. Investitionen von 100 Millionen Euro werden nichts bringen, das muss man ganz klar sagen. Mit diesem Geld würde ich eher Lizenzen bei Google kaufen.

Schneller schlau: So lernen Maschinen das Denken
Mit Kameras, Mikrofonen und Sensoren erkunden die Maschinen ihre Umwelt. Sie speichern Bilder, Töne, Sprache, Lichtverhältnisse, Wetterbedingungen, erkennen Menschen und hören Anweisungen. Alles Voraussetzungen, um etwa ein Auto autonom zu steuern.
Neuronale Netze, eine Art Nachbau des menschlichen Gehirns, analysieren und bewerten die Informationen. Sie greifen dabei auf einen internen Wissensspeicher zurück, der Milliarden Daten enthält, etwa über Personen, Orte, Produkte, und der immer weiter aufgefüllt wird. Die Software ist darauf trainiert, selbstständig Muster und Zusammenhänge bis hin zu subtilsten Merkmalen zu erkennen und so der Welt um sie herum einen Sinn zuzuordnen. Der Autopilot eines selbstfahrenden Autos würde aus dem Auftauchen lauter gelber Streifen und orangefarbener Hütchen zum Beispiel schließen, dass der Wagen sich einer Baustelle nähert.
Ist das System zu einer abschließenden Bewertung gekommen, leitet es daraus Handlungen, Entscheidungen und Empfehlungen ab – es bremst etwa das Auto ab. Beim sogenannten Deep Learning, der fortschrittlichsten Anwendung künstlicher Intelligenz, fließen die Erfahrungen aus den eigenen Reaktionen zurück ins System. Es lernt zum Beispiel, dass es zu abrupt gebremst hat und wird dies beim nächsten Mal anpassen.

Wenn 100 Millionen Euro zu wenig sind, wie viel Geld bräuchte man, um ein neues Sprachmodell zu bauen?
Es braucht mindestens zehn Milliarden Euro pro Jahr, um ein konkurrenzfähiges KI-Produkt zu entwickeln. Darunter wird es nicht funktionieren. Ob diese Größenordnung wahnsinnig ist oder nicht, darüber lässt sich streiten. Es hilft aber auch nichts, sich vor der Realität zu verschließen.

Deutschland hängt in dieser großen Tech-Welle hinterher, wie Sie selbst sagen. Wird unser Land damit früher oder später auch den Anschluss als Wirtschaftsstandort verlieren?
Ja, ich kann mir das gut vorstellen. Es kann auch passieren, dass deutsche Firmen lediglich Lizenzen kaufen, gar keine KI-Produkte selbst herstellen. So entsteht eine Abhängigkeit – letztlich wie beim Erdgas oder anderen Rohstoffen. Günstige, hochwertige Rechenleistung wird genauso wie alle anderen Grundstoffe der Wirtschaft ein elementares Gut werden.

Für Unternehmen werden die Anwendungsfälle entscheidend sein, die sind momentan noch nicht weit gefächert. Wie schauen Sie darauf?
Die Automatisierung von Callcentern ist beispielsweise in vollem Gange. Klarna setzt hier an oder das Start-up Parloa aus Berlin. Viele KI-Start-ups gehen in den Finanzbereich, automatisieren Steuern. Eine Sprache oder Mathematik mittels einer KI-App zu lernen, funktioniert immer besser. Derzeit gibt es noch Enttäuschung, spätestens im nächsten Jahr wird es aber sehr viele starke Anwendungsfälle geben.

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