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Zuckerberg bot ihm 1,5 Milliarden für Jobwechsel – der KI-Experte sagte: „Nö“

Stellt euch vor, Mark Zuckerberg bietet euch 1,5 Milliarden Dollar an, damit ihr euren Job kündigt und zu ihm ins Team wechselt. Würdet ihr das Angebot annehmen? Wahrscheinlich ja, oder? Andrew Tulloch hat es nicht gemacht. Das ist mal ein Korb.

Aber wie kam es dazu?

Laut Wall Street Journal wollte Meta-Chef Zuckerberg das KI-Startup Thinking Machines Lab (TML) übernehmen, das von der ehemaligen OpenAI-CTO Mira Murati gegründet wurde. Das Startup gilt aktuell als eines der interessantesten Projekte im Bereich generativer KI und wurde bereits wenige Monate nach seiner Gründung mit rund 12 Milliarden Dollar bewertet.

Murati soll das Übernahmeangebot Zuckerbergs jedoch abgelehnt haben.

Daraufhin habe Zuckerberg versucht, sich auf anderem Wege Zugang zur KI-Kompetenz von TML zu sichern. Laut dem Bericht des Wall Street Journals startete er eine gezielte Abwerbekampagne, um zentrale Mitglieder des Startup-Teams für Meta zu gewinnen.

Besonders interessiert war Zuckerberg an Andrew Tulloch, Mitgründer von TML und einem der führenden ML-Ingenieure seiner Generation. Tulloch soll ein Vergütungspaket im Wert von bis zu 1,5 Milliarden Dollar angeboten worden sein – verteilt auf sechs Jahre und mit der Aussicht auf noch deutlich höhere Einnahmen, sofern sich die Meta-Aktien gut entwickeln würden.

Doch Tulloch lehnte ebenso ab wie sämtliche andere Teammitglieder von Thinking Machines Lab, die von Meta angesprochen wurden.

Meta dementierte die Berichte. In einem Statement gegenüber dem Wall Street Journal hieß es, Meta wollte TML nicht übernehmen und die Höhe des Jobangebots sei „ungenau und lächerlich“.

Wer ist Andrew Tulloch?

Wer ist dieser Mann, der nein zu mehr als einer Milliarde sagt? Andrew Tulloch beschreibt sich auf seinem LinkedIn-Profil schlicht als „Member of Technical Staff“ bei Thinking Machines Lab. Eine recht bescheidene Bezeichnung dafür, dass er laut Medienberichten Mitgründer eines milliardenschweren KI-Startups ist. Diese Zurückhaltung prägt seinen gesamten Lebenslauf: Selbst bei seinem vorherigen Arbeitgeber OpenAI gibt Tulloch denselben Titel an, obwohl er dort zusammen mit Murati maßgeblich an der Entwicklung der GPT-Modelle 4o und 4.5 beteiligt war.

Ein kurzer Blick zurück: Der gebürtige Australier absolvierte seinen Bachelor-Abschluss in Mathematik an der University of Sydney mit herausragenden Leistungen und erhielt dafür sogar die renommierte „University Medal“.

Darauf folgte ein Master in Mathematical Statistics und Machine Learning an der Universität Cambridge, den er ebenfalls mit Auszeichnung abschloss.

Tulloch startete seine Karriere bereits während seines Bachelorstudiums bei Goldman Sachs, wo er quantitative Modelle für das Handelsteam entwickelte. 2012 wechselte er, kurz nach seinem Abschluss, zu Facebook (heute Meta), wo er die nächsten elf Jahre verbrachte. Als „Distinguished Engineer“ spielte er dort eine entscheidende Rolle beim Aufbau der ML-Infrastruktur und war unter anderem an der Entwicklung des Frameworks PyTorch beteiligt.

2023 wechselte Tulloch von Meta zu OpenAI, wo er maßgeblich am Training der Modelle GPT-4o und GPT-4.5 mitwirkte. Bereits ein Jahr später gründete er zusammen mit Mira Murati das Startup Thinking Machines Lab. Das Unternehmen entwickelt flexible und multimodale KI-Systeme und verfolgt damit bewusst einen Gegenansatz zu den zentralisierten Modellen der großen Tech-Konzerne.

Thinking Machines Lab beschäftigt inzwischen rund 50 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Schon vor dem offiziellen Marktstart erreichte das Unternehmen in der jüngsten Seed-Finanzierungsrunde eine Bewertung von über 12 Milliarden Dollar.

Loyalität schlägt Geld

Warum lehnte Tulloch das Angebot ab? Offiziell äußerte er sich bisher nicht dazu. Eine Anfrage von Gründerszene blieb bislang unbeantwortet. Aus seinem Umfeld heißt es, Tulloch stehe hinter Muratis Vision, sehe kritisch, wie stark Meta auf Werbung setze, und wolle sich die kreative Freiheit, die er aktuell genießt, nicht durch Geld nehmen lassen.

Allerdings könnte seine Entscheidung auch schlicht finanziell klug gewesen sein. Als Mitgründer von Thinking Machines Lab hält er vermutlich Anteile, die in Zukunft deutlich wertvoller werden könnten als das milliardenschwere Angebot von Meta.

Sollte TML in den nächsten Jahren ein erfolgreiches Produkt auf den Markt bringen oder auf einen strategischen Exit zusteuern, dürfte Tulloch finanziell erheblich stärker profitieren, als es ein Angestelltenvertrag – selbst bei Meta – ermöglichen würde. Externe Beobachter vermuten deshalb im Financial Express, dass seine Entscheidung womöglich weniger idealistisch, sondern eher eine kalkulierte Wette auf langfristig höhere Eigenkapitalwerte war.

Nicht der erste Versuch

Es ist kein Geheimnis, dass Zuckerberg schon länger gezielt auf der Suche nach KI-Talenten ist und dabei bereitwillig hohe Summen investiert. Besonders Mitarbeiter von OpenAI stehen auf seiner Wunschliste – und diese Strategie war zuletzt durchaus erfolgreich.

Laut Wall Street Journal kümmert sich Zuckerberg dabei sogar persönlich um die Rekrutierung.

So wechselten etwa Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov und Xiaohua Zhai von OpenAI zu Meta. Alle drei hatten zuvor eine wichtige Rolle beim Aufbau der OpenAI-Niederlassung in Zürich gespielt und sind nun Teil des neu gegründeten Superintelligence-Teams bei Meta. Medienberichten zufolge erhielten sie dabei sogar einen Signing-Bonus von rund 100 Millionen Dollar – eine Summe, die Beyer allerdings als „Fake News“ dementiert hat.

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Darüber hinaus verpflichtete Meta im Juli 2025 zwei weitere OpenAI-Forscher, die auf multimodale KI spezialisiert sind: Allan Jabri und Lu Liu sollen ebenfalls das Superintelligence-Team unterstützen, berichtete The Information unter Berufung auf eine informierte Quelle. Shengjia Zhao, einer der maßgeblichen Köpfe hinter ChatGPT und GPT-4, wechselte ebenfalls direkt von OpenAI zu Meta und übernahm dort die Rolle des Chief Scientist im Superintelligence Lab.

KI-Talente werden wie Top-Sportler gehandelt

Neben etablierten Experten aus dem Umfeld von OpenAI hat Zuckerberg auch junge, aufstrebende Talente im Blick. Ein Beispiel hierfür ist Matt Deitke: Der 24-Jährige brach sein PhD-Studium ab, um ein KI-Startup zu gründen.

Genau diesen Deitke wollte Zuckerberg unbedingt für Metas neue KI-Offensive gewinnen. Das erste Angebot belief sich laut einem Bericht der New York Times auf rund 125 Millionen Dollar in Aktien und Bargeld über vier Jahre. Deitke lehnte zunächst ab, da er sein Startup Vercept weiterführen wollte.

Daraufhin soll Zuckerberg Deitke persönlich getroffen und sein Angebot auf etwa 250 Millionen Dollar verdoppelt haben – mit bis zu 100 Millionen allein im ersten Jahr. Diese Summe war offenbar so außergewöhnlich hoch, dass Deitke bei anderen Forschern um Rat gefragt haben soll, bevor er schließlich zusagte.

Die New York Times vergleicht den Wettbewerb um KI-Spitzenkräfte mit dem Wettbieten um NBA-Stars: Junge KI-Forscher werden mittlerweile ähnlich gehandelt wie Steph Curry oder LeBron James – ausgestattet mit neunstelligen Vergütungspaketen über mehrere Jahre. Doch anders als in der NBA, wo die Gehälter durch den Salary Cap gedeckelt sind, gibt es bei Unternehmen wie Meta, Google oder OpenAI keine Obergrenzen – was den Konkurrenzkampf um diese Top-Talente noch extremer macht.

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Toni Kroos’ Hallenliga bekommt 15 Millionen – und will international werden

Kurz nach Start der dritten Spielsaison kommt die Icon League von Toni Kroos und Streamer Elias Nerlich mit neuen News um die Ecke: Die Hallenfußball-Liga hat sich 15 Millionen Euro in einer Series-A-Finanzierung gesichert. Angeführt wird die Runde vom Münchner VC HV Capital.

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„Die meisten Firmen haben nur PowerPoint-KI“

Zehn Jahre KI-Gespräche, unzählige Learnings: Unser Autor Fabian Westerheide erklärt, warum Digitalisierung kein Projekt ist – sondern ein Prozess, den viele Unternehmen noch immer missverstehen.

Fabian Westerheide ist Gründungspartner des KI-fokussierten Venture-Capital-Investors AI.FUND und investiert seit 2014 privat über Asgard Capital in KI-Unternehmen. Als Strategieberater für öffentliche und private Institutionen beschäftigt er sich mit der Frage, wie Künstliche Intelligenz in Organisationen ankommt – und warum sie dort oft scheitert. In diesem Beitrag teilt er seine wichtigsten Erkenntnisse aus zehn Jahren Gesprächen mit Mittelstand, Konzernen und Startups über digitale Transformation.

Es klingt fast absurd: Während Startups fieberhaft neue KI-Lösungen entwickeln, fehlt es in vielen Unternehmen noch an der Fähigkeit, sie überhaupt zu erkennen – geschweige denn zu integrieren.

Die Innovation ist da. Die Probleme sind da. Doch sie treffen selten aufeinander. Warum? Weil Aufmerksamkeit und Struktur fehlen und weil viele Unternehmen glauben, Digitalisierung sei ein Projekt. Dabei ist sie ein Prozess.

Und dieser Prozess beginnt mit einer simplen, aber oft ignorierten Frage: Wie genau kommt Künstliche Intelligenz eigentlich ins Unternehmen?

Die Realität: Die meisten Unternehmen sind noch bei „PowerPoint-KI“

Seit über zehn Jahren spreche ich mit Führungskräften aus Mittelstand, Konzernen und der Startup-Welt. Und so beeindruckend die technologischen Fortschritte auch sind – das größte Bottleneck ist selten die Technik. Es ist die Organisation selbst.

Viele Führungskräfte sagen mir offen: „KI ist wichtig – aber in meinem Alltag habe ich unter 10 Prozent Kapazität, mich darum zu kümmern.“

Während Gründerinnen und Gründer sich zu 180 Prozent auf KI fokussieren, bleibt das Thema in etablierten Unternehmen meist ein Randaspekt. Und das bei einem Thema, das eigentlich ganz oben auf der Agenda stehen müsste: Automatisierung – mehr Output mit weniger Ressourcen.

Fachkräftemangel? Überall. Skalierbarkeit? Fehlanzeige. Effizienz? Meist am Limit.

Die Lücke liegt also nicht im Warum, sondern im Wie.

Wie es nicht funktioniert: KI als Projekt behandeln

Viele Unternehmen versuchen, KI mit klassischen Projekten zu integrieren: eine kleine Taskforce, ein Proof-of-Concept, ein hübsches Dashboard. Doch das reicht nicht. Denn: KI ist keine Software, die man einfach einführt. KI ist ein Denkmodell – ein neuer Layer in der Unternehmenslogik.

Digitale Transformation ist kein Meilenstein. Sie ist eine neue Betriebsweise.

Was es wirklich braucht

1. Bildung – nicht als Maßnahme, sondern als Kulturtechnik

In fast jedem Unternehmen gilt: 80 Prozent der Mitarbeitenden beschäftigen sich nicht mit KI. Sie wissen nicht, was es ist, was sie damit machen können – oder ob es ihren Job gefährdet. Wer Transformation will, muss die Menschen mitnehmen. Nicht mit Hochglanz-Slides, sondern mit echten Formaten. Zum Beispiel durch:

personalisierte Lerneinheiten für unterschiedliche Rollen
Workshops mit realen Use Cases aus dem Alltag
Sessions speziell für Betriebsräte, um Sorgen abzubauen
Townhalls und Deep Dives, die Führung sichtbar machen
Lernangebote auf Abruf – von Grundlagen bis Integration

Der Unterschied zwischen Pilot und Produktivbetrieb ist oft ganz simpel: Wer versteht, was er tun soll, kann auch umsetzen.

2. APIs statt PowerPoints – Prozesse denken, nicht Tools

Transformation gelingt nicht durch Tool-Auswahl, sondern durch Prozessveränderung. Die entscheidende Frage lautet nicht: „Welche KI sollen wir kaufen?“ Sondern: „An welcher Stelle in unserem Prozess entsteht aktuell keine Wertschöpfung – obwohl sie möglich wäre?“

Gute Unternehmen denken in APIs, nicht in Abteilungen. Sie identifizieren, welche Bereiche sie selbst entwickeln – und ergänzen alles andere modular aus dem Ökosystem.

Dazu braucht es:

eine offene Architektur,
Zugriff auf API-first-Lösungen,
ein Team, das versteht, wie sich Legacy-Systeme transformieren lassen
und die Bereitschaft, Dinge neu zu denken – statt nur zu optimieren.

3. Eine Innovationseinheit mit echtem Mandat

Jede erfolgreiche digitale Transformation hat irgendwo eine Einheit, die Innovation wirklich operationalisiert. Ob als Stabsstelle, Tochterfirma oder Accelerator – entscheidend ist, dass sie:

Technologien in reale Anwendungsfälle übersetzt,
aktiv Startups und Partner scoutet.
Budget und Entscheidungsspielraum hat und
dass sie außerhalb des Tagesgeschäfts neue Wege gehen darf.

REWE Digital zeigt beispielsweise, wie das funktioniert: Mit eigenen Ausgründungen (z. B. Fulfillment Tools, Commerce Tools), Venture-Aktivitäten, Startup-Hubs und einer modernen Cloud-Architektur hat REWE die digitale Transformation nicht nur intern geschafft – sondern sich ein Innovations-Ökosystem aufgebaut, das heute neue Wertschöpfung erzeugt.

Ähnlich agieren BMW, Bosch, Volkswagen und Siemens – mit unterschiedlichen Modellen, aber einer gemeinsamen Erkenntnis: Innovation entsteht selten aus der Linie. Man muss Raum schaffen – für Kreativität, Prototypen und auch für Fehler.

4. Ökosystem statt Eigenbau

Gerade in „versteckten“ Bereichen wie Buchhaltung, Logistik, Einkauf oder Personalprozessen zeigt sich: Nicht alles muss selbst entwickelt werden. Im Gegenteil – die besten Lösungen kommen oft von außen: aus Startups, Plattformen oder spezialisierten Softwareanbietern.

Was es dafür braucht:

aktives Partner-Scouting,
Präsenz auf Tech-Events, Messen und Demo-Days,
Company Building – aber abseits der Hauptstruktur sowie
Open Innovation statt Silo-Denken.

Beispiele:

REWE rollt über die Startup Lounge neue Produkte direkt im Handel aus. BMW setzt auf das „Venture-Client-Modell“ – lieber Prototyp kaufen statt Equity.

Volkswagen trainiert 130.000 Mitarbeitende zu KI. Bosch investiert in Deep Tech für Nachhaltigkeit.

Das zeigt: Es gibt kein Patentrezept – aber viele gute Bausteine.

Gute Nachrichten: Es gibt für alles Anbieter – man muss nur hinschauen

Ob White-Label-Venture-Capital, KI-Workshops, Innovationsberatung oder Education-as-a-Service – der Markt ist voller Lösungen, die Unternehmen sofort nutzen könnten. Doch oft fehlt einfach jemand, der sich kümmert. Deshalb nochmal: Der größte Engpass ist nicht Technologie. Es ist Aufmerksamkeit.

Fazit: Wer heute KI will, muss dauerhaft Transformation können

Die wichtigste Erkenntnis aus über einem Jahrzehnt an Gesprächen, Projekten und Diskussionen lautet für mich: Digitale Transformation ist kein Sprint. Sie ist kein Projekt. Sie ist ein Betriebssystem.

Sie beginnt mit Bildung. Sie braucht Struktur. Sie lebt vom Ökosystem. Und sie endet nie.

Wer das akzeptiert, hat die besten Chancen – nicht nur, um KI ins Unternehmen zu bringen, sondern daraus eine echte, skalierbare Wertschöpfung zu schaffen.

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Neuer CEO bei McMakler: Investor setzt auf Neustart nach Machtübernahme

Nach monatelanger Führungsstreitigkeiten holt McMakler einen neuen CEO: Steve Simmons übernimmt die operative Leitung. Hinter dem Schritt steckt offenbar der nächste Umbau unter Kontrolle der Hauptinvestoren.

McMakler in Zukunft unter der Aufsicht eines neuen Chefs: Steve Simmons übernimmt die CEO-Rolle.

McMakler hat einen neuen Chef: Zum 1. November 2025 hat Steve Simmons die Rolle des CEO übernommen. Der erfahrene Manager folgt auf Benedikt Manigold, der nach rund zwei Jahren an der Unternehmensspitze ausscheidet und insgesamt fast acht Jahre in verschiedenen Führungsfunktionen bei McMakler tätig war.

Die Ernennung ist Teil einer strategischen Neuausrichtung, die von den Investoren Target Global und Kreos Fonds vorangetrieben wird. Auch im Beirat gibt es Bewegung: Max-Michael Mayer, Gründer des Proptechs Propertybase, wird dessen Vorsitzender.

Der Führungswechsel kommt nur wenige Monate, nachdem McMakler durch eine Notfinanzierung vor der Insolvenz bewahrt wurde. Im Sommer hatten Target Global und Kreos die Kontrolle über das Unternehmen übernommen, nachdem viele Altgesellschafter – darunter auch Gründer Felix Jahn – sich an der Kapitalerhöhung nicht mehr beteiligten.

Die neuen Mehrheitseigner nutzten die Gelegenheit, um die Unternehmensstruktur radikal zu verändern: Der Beirat wurde verkleinert, mit Investorenvertretern besetzt und erhielt weitreichende Vetorechte bei strategischen Entscheidungen, einschließlich der Geschäftsführungsposten.

Mit Simmons, der zuvor bei Propertybase und Lone Wolf Technologies tätig war, setzen Target und Kreos nun auf einen Manager mit internationaler Erfahrung in Umsatzsteuerung und Go-to-Market-Strategien. McMakler will damit offenbar die operative Führung professionalisieren und das Unternehmen nach Jahren der Krise stabilisieren.

Nach massiven Stellenstreichungen, einem noch laufenden Ermittlungsverfahren und einem tiefgreifenden Umbau steht das Proptech vor seiner nächsten Bewährungsprobe: den Weg in nachhaltiges Wachstum zu finden. Und das unter strenger Aufsicht seiner neuen Eigentümer.

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