KI-Agenten liefern den Content für die Wett-Plattform unseres Sommercamp-Teilnehmers Vincent Betz. Der verbringt die meiste Zeit damit, Fehler zu beheben und die App weiterzuentwickeln.

Gründerszene

Bis zu 100 Stunden: So viel arbeitet Vincent Betz jede Woche. Seit einem Monat entwickelt er in Berlin seine App „Bettie“. Am Wochenende macht er früher Feierabend und telefoniert sonntags mit Familie und Freunden in München.

„Natürlich kommen sie manchmal nach Berlin und fragen, ob wir uns treffen“, sagt Vincent. Dann sagt er ihnen ab. „Die Menschen, die mich gut kennen, wissen, dass das nichts Persönliches ist. Diese zehn Wochen haben für mich Priorität eins, zwei und drei.“

Vincent ist Fellow unseres Sommercamps „Gründerszene sucht sie Supergründer“. Zehn Wochen lang bauen acht Teilnehmende mithilfe verschiedener KI-Modelle eigene Consumer-Apps. Vincent entwickelt einen sogenannten Prediction Market. Die Plattform funktioniert wie ein Online-Tippspiel für Sport-Events. Der 25-Jährige hat sie erweitert um News, Promi- und Alltagsthemen. Als Vorbild dient die Wett-App Polymarket mit hunderttausenden Usern. Nur dass sie bei „Bettie“ mit Spielpunkten auf Nachrichten-Ereignisse wetten, statt mit echtem Geld.

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KI-Workflow sucht nach Trend-Fragen

„Wird die CDU bei der Berlin-Wahl stärkste Kraft?“, „Welches wird das Jugendwort des Jahres?“, „Wird der FC Bayern Deutscher Meister?“: Für solche Fragen hat Vincent anfangs selbst nach Trends im Internet gesucht. Jetzt erstellt ein KI-Workflow sie automatisch.

Ein KI-System durchsucht Nachrichtenportale und soziale Netzwerke nach Trends. Daraus entstehen neue Wettfragen, die Vincent dann freigibt. Über das Netzwerk des Axel-Springer-Verlags, zu dem Gründerszene gehört, kann Vincent auf seiner Website News und Bilder von Marken wie „Bild“ und „Welt“ einbetten.

Als Nächstes automatisiert Vincent die Auflösung der Wetten: Die KI soll selbstständig anhand von News-Artikeln feststellen, wie ein Ereignis ausgegangen ist, etwa eine Landtagswahl oder ein Fußballspiel.

Die meiste Zeit im Office fließt aber in Kleinarbeit. „Wenn mich jemand fragt, was ich die Woche gemacht habe, lautet die ehrliche Antwort meistens: Fehler behoben“, sagt Vincent. „Hunderte Dinge funktionieren nicht auf Anhieb.” Mal streikt eine mathematische Formel im Hintergrund. Mal verrutscht das Design.

Für das Layout sammelt Vincent Screenshots von Websites, die ihm gefallen. Damit trainiert er Codex, das Vibecoding-Modell von OpenAI. Codex entwickelt damit das Layout für „Bettie“.

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Nächstes Ziel: Die User sollen wiederkommen

1500 Menschen haben „Bettie“ bereits besucht. Die meisten kommen über Social Media, sagt Vincent. Auf Linkedin und Instagram postet er Reels und teilt Artikel von Gründerszene über sein Projekt. Das Gaming-Portal „Sigma News“ berichtet über ihn. „Jetzt ist die Herausforderung, dass die User auch wiederkommen“, sagt Vincent.

Dafür setzt Vincent auf Ligen. Hierbei treten „Bettie“-User in Ranglisten gegeneinander an. Wer aufsteigen will, muss regelmäßig zurückkehren und Tipps auf Wetten abgeben. Die Plattform zeigt neue Fragen, aktualisiert Rankings und löst abgeschlossene Wetten auf. Auch Unternehmen könnten künftig eigene Ligen starten und Werbung machen für ihre Produkte. Die Idee: Nutzer kommen wegen des Wettbewerbs zurück und Marken zahlen für ihren Werbeplatz.

Ein Tipp prägt derzeit seine Strategie: „Man muss am Anfang nur tausend Leuten gefallen.“ Er kommt von Maxim Nitsche, Gründer der Lern-App Math42, der die Gründer besucht. Erst wenn diese erste Nutzergruppe regelmäßig zurückkommt, will Vincent den nächsten Schritt gehen. Bis zum Ende des Sommercamps sollen 10.000 Menschen auf „Bettie“ Wetten abschließen.

Der berühmte Entwickler führt er derzeit Gespräche, um für sein Startup eine Milliarde US-Dollar einzusammeln.

Bloomberg/Getty Images

Jeff Dean hat 27 Jahre lang dabei geholfen, Google aufzubauen. Nun führt der berühmte Google-Ingenieur Gespräche über die Finanzierung seines eigenen Startups, Discovery Loop. Es geht um Kapitalgelder von einer Milliarde US-Dollar (866 Millionen Euro). Die Bewertung könnte dabei etwa zehn Milliarden Dollar (8,6 Milliarden Euro) betragen. Das sagen Insider.

Discovery Loop ist aktuell eines der meistdiskutierten Startups aus dem Silicon Valley. Auslöser war Deans Ankündigung, Google zu verlassen. Dort gilt er als Legende.

Zwar hat Dean keine Details zur Kapitalbeschaffung öffentlich bekannt gegeben. Ein Sprecher lehnte eine Stellungnahme ab. Doch hat Dean offen über das Ziel des Startups Discovery Loop gepostet: als gemeinnütziges Unternehmen, wie er auf X schrieb. Die Mission sei, „maschinelles Lernen, Wissenschaft und Technik zu automatisieren, um Entdeckungen und Fortschritt zu beschleunigen“.

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Google-Konzern investiert in Discovery Loop

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Wie Discovery Loop am 5. August mitteilte, wird die erste Finanzierungsrunde von Radical Ventures und Khosla Ventures angeführt. Beteiligt sind außerdem Lightspeed, Kleiner Perkins und Doerr Capital. Alphabet ist laut Google-CEO Sundar Pichai Gründungsinvestor und Cloud-Partner.

Die weiteren Gründer von Discovery Loop bringen jahrzehntelange Erfahrung mit. Sie waren an der Entwicklung einiger der wichtigsten Google-Produkte beteiligt. Sanjay Ghemawat arbeitete viele Jahre mit Dean zusammen. Er kam 1999 zu Google und entwickelte zentraler Technologien für verteiltes Rechnen.

Quoc Le gehörte zu den Gründungsmitgliedern von Google Brain. Er wurde zu einem führenden Forscher im Bereich Deep Learning und großer neuronaler Netze. Zudem trug er zu Fortschritten bei Sprachmodellen und anderen Basismodellen bei. Oriol Vinyals wiederum war leitender Forscher bei Google DeepMind. Seine Arbeit konzentriert sich auf Sequenzmodellierung und bestärkendes Lernen.

Dean veröffentlichte auf X ein Pitchdeck. Ein ehemaliger Produktmanager von Google bezeichnete es als „eine der beeindruckendsten Präsentationen, die je erstellt wurden“.

Eine Folie zeigt Produkte, an denen das Gründerteam mitgearbeitet hat, darunter Google Search, Ads, Gemini und Gmail. Eine weitere Folie hebt die wissenschaftlichen Leistungen der Gründer hervor. Sie zeigt Google-Scholar-Rankings, in denen Dean, Le und Vinyals zu den meistzitierten KI-Forschern zählen.

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Ex-Google-Entwickler gründen Startups

Das Team von Discovery Loop ist das jüngste Beispiel dafür, wie ehemalige Google-Mitarbeiter enorme Summen für neue KI-Startups einsammeln.

Der frühere DeepMind-Forscher David Silver sammelte in diesem Jahr 1,1 Milliarden Dollar (952 Millionen Euro) für sein neues KI-Labor Ineffable Intelligence ein. Die Bewertung lag dabei bei 5,1 Milliarden Dollar (4,4 Milliarden Euro). Das Unternehmen entwickelt KI, die aus Erfahrungen lernen soll. Die ehemaligen DeepMind-Forscher Misha Laskin und Ioannis Antonoglou wiederum erreichten Berichten zufolge für ihr Start-up Reflection AI bereits vor einer Finanzierungsrunde eine Bewertung von 25 Milliarden Dollar (21,6 Milliarden Euro).

Periodic Labs, das der ehemalige Google-Brain-Forscher Ekin Dogus Cubuk gemeinsam mit dem früheren OpenAI-Forscher Liam Fedus gegründet hat, sammelte mehrere Hundert Millionen Dollar ein. Sakana AI, gegründet von den ehemaligen Google-Forschern Llion Jones und David Ha, wurde im vergangenen Jahr mit 2,65 Milliarden Dollar (2,3 Milliarden Euro) bewertet.

Lest den Originalartikel auf Business Insider.

Amaury de Longvilliers arbeitet bei OpenAI und ist für Startups in Europa verantwortlich – Gründerszene hat er verraten, worauf er dabei achtet.

Amaury de Longvilliers sitzt in Marseille und ist per Video zugeschaltet. Gespannt hören ihm die Fellows von „Gründerszene sucht die Supergründer“ zu. Denn: De Longvilliers ist kein beliebiger Gesprächspartner. Er arbeitet im Go-to-Market-Team (GTM) von OpenAI und ist verantwortlich für Startups in Europa. Auch die Fellows von „Gründerszene sucht die Supergründer“ arbeiten mit Codex von OpenAI.

Seit Dezember letzten Jahres ist er bei dem KI-Konzern, davor war er erster Mitarbeiter beim Fintech Payflows und baute beim deutschen Startup Choco die Büros in Boston und London auf. Seine jetzige Aufgabe bei OpenAI: die vielversprechendsten europäischen Startups finden, die schnell wachsen. Bei diesen soll er dann die Sprachmodelle von OpenAI tief im Produkt verankern.

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De Longvilliers beschreibt seine Tätigkeit so: „Meine Rolle ist die eines Venture Capitalists. Ich identifiziere Startups, die schnell wachsen und viele große Sprachmodelle nutzen.“ Dann verhandle er Verträge und gewähre je nach Vertragsvolumen technische Vorteile – etwa die Anbindung an ein Team von KI-Entwicklungsingenieuren von OpenAI. Dabei unterstütze er nur die Startups, die sowohl strategisch passen als auch ein hohes Nutzungsvolumen mitbringen würden.

Was OpenAI bei Gründern sucht

Worauf OpenAI bei Startups achte, in die es investiere? Für de Longvilliers sei vor allem die Art der Execution – also der Ausführung – und weniger die Idee entscheidend. Er meint im Gespräch mit Gründerszene: „Wir schauen darauf, wie gut ihr euren Markt kennt, wie gut ihr das Problem kennt, und wie schnell ihr erkennt, dass ihr einen Impact haben könnt.“

Wichtig sei dabei laut ihm, dass Gründer besessen von dem Problem seien, das sie lösen wollen. Auch das Produkt früh zu Nutzern zu bringen, statt es monatelang im Stillen zu entwickeln, sei wichtig. Außerdem ergänzt er: „Resilienz ist das A und O. Was die stärksten Gründer unterscheidet, ist die Zeit, die sie brauchen, um sich von schlechten Nachrichten zu erholen.“

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Der Grund: „Bei dem Tempo, in dem die Branche sich bewegt, kann etwas, von dem du heute sicher bist, in einem Monat falsch sein.“ Gründer müssten deswegen anpassungsfähig bleiben – auch bei der Wahl ihrer KI-Modelle. Als er bei OpenAI angefangen habe, seien die eigenen Modelle vielen Aufgaben nicht gewachsen – und Modelle von Anthropic teilweise überlegen gewesen. Heute seien die OpenAI-Modelle laut ihm aber deutlich leistungsfähiger und günstiger zu betreiben. Diese Flexibilität bei Modellen würde er auch Gründern raten.

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Europa hat Chancen bei Applied AI

Die Frage, ob man nach San Francisco müsse, um erfolgreich zu sein, beantwortet de Longvilliers klar: „Man muss nicht ins Silicon Valley gehen, um erfolgreich zu sein. Es gibt viele sehr erfolgreiche Geschichten hier in Europa.“

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Der US-Markt sei zwar ein Vorteil – aber Europa habe auch einen eigenen unfairen Vorteil: „Wir haben hier einige der besten Ingenieure, auch im Bereich KI, und sie sind viel günstiger als in den USA.“ Was er damit meint? In San Francisco würden Startups um dieselben Talente wie die großen Tech-Konzerne Google, Meta und Co. konkurrieren. Dies würde zu einem Wettbieten bei Gehältern führen. In Europa gebe es hingegen weniger Konkurrenz um die besten Leute – und oft mehr Loyalität.  

Außerdem erklärt de Longvilliers: „Ich glaube fest daran, dass Europa gerade die Chance hat, bei angewandten KI-Layern nicht abgehängt zu werden“. Bei den grundlegenden Modellen liege Europa zwar zurück, die meisten Unternehmen nutzten amerikanische oder chinesische Modelle. „Aber das ist kein Grund, nicht die besten Applied AI Unternehmen aus Europa heraus zu bauen.“  

Es kommt auf die Distribution an

Bei dem Stichwort Applied AI kam dann eine Frage auf, die momentan viele Gründer beschäftigt: Wie es um „Wrapper“-Produkte – also eine Funktionserweiterung von großen KI-Modellen – stehe. Seien diese gefährdet, weil sie schnell zu kopieren und austauschbar seien? Nicht unbedingt, meint de Longvilliers. Als Beispiel nennt er die beiden Legal-Tech Startups Harvey und Legora. Diese würden zwar im Kern dieselben generativen Modelle nutzen, seien aber erfolgreich, weil sie sich konsequent auf juristische Daten spezialisiert und ihr Produkt tief in Kanzleien verankert hätten.

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„Wenn ihr das Gefühl habt, dass ihr einen Wrapper baut, dann ist eines entscheidend: die Distribution“, sagt er. Diese lasse sich von anderen nicht einfach kopieren. Wer eine starke Vertriebsorganisation habe und tief in einer Branche verankert sei, sei schwer zu verdrängen. Deswegen rät er: „Versucht nicht, die Großen frontal zu überholen, sondern eine präzise Nische zu besetzen.“

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