Meta, Google und OpenAI: Immer mehr Spitzenkräfte ge­hen und gründen eigene KI-Startups

Für immer mehr KI-Spitzenkräfte wird es offenbar lukrativer, den bisherigen Arbeitgeber zu verlassen und ein eigenes Startup zu gründen. Neben den teils enormen Finanzierungsrunden spielt dabei auch die Möglichkeit eine zentrale Rolle, die strategische Ausrichtung und die Forschung eigenständig festzulegen.

Von kleinen Startups und großen Geldsummen

Laut einem Bericht von CNBC ist die Abwanderung bei Google, Meta und OpenAI besonders ausgeprägt. Dank der hohen Investitionsbereitschaft können junge Unternehmen nicht selten bereits wenige Monate nach ihrer Gründung Finanzierungen in Höhe von mehreren hundert Millionen US-Dollar oder mehr einsammeln. Der entscheidende Vorteil liegt dabei in der unternehmerischen Freiheit, den eingeschlagenen Kurs selbst zu bestimmen.

So gab der ehemalige Google-DeepMind-Forscher David Silver am Montag bekannt, für sein erst wenige Monate altes Startup Ineffable Intelligence eine Startfinanzierung in Höhe von 1,1 Milliarden US-Dollar erhalten zu haben. Auch Tim Rocktäschel, ebenfalls zuvor bei DeepMind tätig, soll Berichten zufolge bis zu eine Milliarde US-Dollar für sein neues Unternehmen Recursive Superintelligence erhalten haben. Advanced Machine Intelligence (AMI), das neue Startup des ehemaligen Chef-KI-Entwicklers von Meta, Yann LeCun, steht diesen Summen in nichts nach: In einer Finanzierungsrunde Anfang März konnte das Unternehmen eine Milliarde US-Dollar für die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz einsammeln, die ein Verständnis der physikalischen Welt erreichen soll.

Immer mehr Experten zieht sich von großen Arbeitgebern zu kleinen Startups

Diese Entwicklung ist keineswegs neu. Bereits im vergangenen Jahr konnten junge Startups, gegründet von ehemaligen Mitarbeitern von OpenAI, DeepMind, Anthropic und xAI, innerhalb kürzester Zeit Finanzierungen in dreistelliger Millionenhöhe sichern. Gleichzeitig wechselten zahlreiche Fachkräfte aus ihren früheren Unternehmen zu den neuen Gründungen, da die umfangreichen Mittel es erlaubten, gezielt erfahrene Spezialisten einzustellen. „Der Wettlauf um die Vorherrschaft im KI-Bereich unter den größten KI-Labors hat eine Lücke für kleinere, agilere Unternehmen geschaffen“, erklärte Elise Stern, Geschäftsführerin des französischen VC-Unternehmens Eurazeo, das AMI Labs unterstützt hat, gegenüber CNBC.

An dem Forschen, was die Leidenschaft dafür ausmacht

Stern sieht einen wesentlichen Erfolgsfaktor kleiner Startups darin, dass sich die großen Marktführer zunehmend auf einen engen Wettbewerb konzentrieren und dadurch andere Forschungsfelder vernachlässigt werden. Diese würden nicht aus mangelnder Relevanz zurückgestellt, sondern weil sie im direkten Wettlauf keine kurzfristigen Vorteile bieten. Dadurch entstehe ein Vakuum, das kleinere Akteure gezielt ausfüllen können. Laut Dealroom investierten Risikokapitalgeber allein im vergangenen Jahr 18,8 Milliarden US-Dollar in KI-Startups, die erst seit Anfang 2025 gegründet wurden, während Unternehmen mit Gründungsdatum Anfang 2024 sogar 27,9 Milliarden US-Dollar einsammeln konnten.

Alexander Joël-Carbonell, Partner bei HV Capital, das ebenfalls in AMI Labs investiert hat, erklärte in dem Bericht, dass die zunehmende Fokussierung großer Unternehmen auch darauf zurückzuführen sei, ihre hohen Bewertungen rechtfertigen zu müssen und in zentralen Disziplinen nicht zurückzufallen. Dies schränke die Freiheiten von Spitzenforschern ein. „Innerhalb der großen Grundlagenforschungslabore lässt der Druck, Benchmark-Leistungen zu erbringen und schnelle Release-Zyklen aufrechtzuerhalten, nur wenig Raum für wirklich explorative Forschung, insbesondere außerhalb des vorherrschenden LLM-Paradigmas“, fügte er hinzu. Zudem mehren sich laut Einschätzung des Investors Zweifel unter KI-Forschern, ob eine weitere Skalierung großer Sprachmodelle (LLM) ausreicht, um die nächste Entwicklungsstufe der KI-Fähigkeiten zu erreichen.

Finanzielle Basis wackelt immer mehr

Auch innerhalb der etablierten Unternehmen rücken finanzielle Fragen zunehmend in den Fokus. So berichtete das Wall Street Journal, dass OpenAI interne Zielmarken beim Nutzer- und Umsatzwachstum verfehlt hat. Infolgedessen wächst innerhalb des Unternehmens die Unsicherheit, ob sich die geplanten Investitionen der kommenden Jahre tatsächlich finanzieren lassen.