Der Aufstieg der World Models: Europa geht mit AMI Labs voran

Das neu gegründete Startup AMI Labs aus Europa, das sich mit der Entwicklung von World Models beschäftigt, hat gerade 1,03 Milliarden US-Dollar eingesammelt. Mit einer Vorabbewertung von 3,5 Milliarden US-Dollar reiht sich das Unternehmen in die Riege der höchstdotierten KI-Projekte in Europa ein.

Das Hauptziel von AMI Labs unterscheidet sich grundlegend von typischen Startups für angewandte KI. Das Team betreibt Grundlagenforschung, um KI-Systeme zu schaffen, die die reale Welt begreifen und nicht nur Sprache verarbeiten.

Was genau sind World Models?

Um die Vision von AMI Labs zu verstehen, muss man den Begriff der World Models von herkömmlichen Sprachmodellen, den Large Language Models (LLMs) abgrenzen. Während klassische LLMs darauf trainiert sind, statistisch vorherzusagen, welches Wort als nächstes folgt, versuchen World Models, die Dynamik, die physikalischen Gesetzmäßigkeiten und die räumlichen Eigenschaften unserer Realität tiefgreifend zu verstehen. Ein World Model erstellt eine interne neuronale Repräsentation seiner Umgebung und nutzt diese, um komplexe Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu simulieren. Man kann sich das wie eine künstliche Imagination vorstellen, die es dem System erlaubt, die Konsequenzen von Handlungen mental durchzuspielen, bevor sie in der physischen Welt ausgeführt werden.

Text alleine ist eine unzureichende Basis, um Kausalitäten und die Physik der echten Welt zu begreifen. Deshalb scheitern Sprachmodelle bei Aufgaben, die physikalisches Verständnis erfordern, oft an fehlendem impliziten Wissen.

Weil World Models ein verankertes Verständnis der physikalischen Realität besitzen, gelten sie als vielversprechender Lösungsansatz gegen das Problem der Halluzinationen. Besonders in sicherheitskritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, wo fehlerhafte KI-Antworten lebensbedrohliche Folgen haben könnten, ist deterministische Zuverlässigkeit unabdingbar. Für die Robotik und autonome Fahrzeuge eröffnen World Models völlig neue Möglichkeiten.

Was für eine wachsende Bedeutung von World Models spricht

Die kürzlich abgeschlossene Finanzierungsrunde von AMI Labs in Höhe von 1,03 Milliarden US-Dollar bei einer Vorabbewertung von 3,5 Milliarden US-Dollar (ursprünglich wurden nur 500 Millionen Euro angestrebt) spricht für ein starkes Vertrauen der Investoren in die Grundlagenforschung abseits klassischer Sprachmodelle. Bemerkenswert ist das insbesondere, weil AMI Labs keine kurzfristigen Umsatzziele verfolgt und es Jahre dauern könnte, bis aus der Theorie kommerzielle Anwendungen entstehen.

Das Kapital verschafft dem Unternehmen den nötigen Spielraum, um die zwei größten Kostenfaktoren der KI-Entwicklung zu stemmen: Rechenleistung und die Rekrutierung von Spitzenkräften an Standorten wie Paris, New York, Montreal und Singapur. Die Beteiligung hochkarätiger Investoren und strategischer Partner wie Bezos Expeditions, Eric Schmidt, Mark Cuban sowie NVIDIA und Samsung verdeutlicht, dass die Tech-Industrie bereit ist, erhebliche Mittel in diese noch junge Technologie zu pumpen.

Was sonst noch für den baldigen Aufstieg von World Models spricht

Neben dem Erfolg von AMI Labs gibt es zahlreiche weitere Indikatoren, die zeigen, dass World Models als der nächste große Durchbruch der KI-Entwicklung gehandelt werden könnten:

• Auch andere von prominenten Wissenschaftlern gegründete Startups in diesem Bereich ziehen derzeit massiv Kapital an. So sicherte sich Fei-Fei Lis Startup World Labs kürzlich ebenfalls 1 Milliarde US-Dollar, während das europäische Unternehmen SpAItial eine ungewöhnlich hohe Seed-Finanzierung von 13 Millionen US-Dollar erhielt.
• Der Wettbewerb verschärft sich, weil Branchengrößen wie NVIDIA bereits an eigenen World Models für physikalische KI arbeiten. Auch bestehende Erfolge wie Google DeepMinds System GraphCast, das traditionelle Supercomputer bei Wettervorhersagen schlägt, gelten de facto als World Models für das Erdklima.
• Ähnlich wie GPT ein Foundation Model für Text ist, arbeitet die Forschung bereits an Foundation World Models für Robotik und Physik wie z. B. die Projekte Octo oder RT-2, die auf tausenden verschiedenen Robotern trainiert werden, um universelles Wissen über physikalische Manipulationen zu erlangen.
• In hochkomplexen Bereichen wird die Technologie bereits adaptiert. Startups wie Wayve und Waabi nutzen End-to-End World Models für autonomes Fahren, um seltene und gefährliche Verkehrssituationen gefahrlos in einer neuronalen Simulation zu trainieren. In den Biowissenschaften werden zudem sogenannte Virtual Cells entwickelt, mit denen die Reaktion von Zellen auf Medikamente am Computer simuliert werden kann.

Solange KI die Welt nicht kausal und physisch wie ein Kleinkind begreift, wird sie in ihren analytischen Fähigkeiten limitiert bleiben. World Models könnten sich als das fehlende Puzzlestück auf dem Weg zur Artificial General Intelligence (AGI) erweisen.