Die Zahl hinter dem Exodus
Google und DeepMind haben mehr als 40 Gründer dessen hervorgebracht, was die Branche Neolabs nennt, unabhängige KI-Forschungsfirmen, gegründet von Alumni eines größeren Labors, laut einer Analyse der Risikokapitalfirma Radical Ventures vom Juni 2026. Das ist mehr als die kombinierte Gründerzahl von OpenAI, Anthropic und Meta, wie Bloomberg am 25. September berichtete. Bereits Anfang desselben Monats trafen sich rund 15 aktuelle und ehemalige DeepMind-Forscher zum Frühstück in einem Fünf-Sterne-Hotel gegenüber dem britischen Google-Hauptsitz in London, um sich darüber auszutauschen, welche Investoren Schecks ausstellten.
Vier Ausgründungen, eine fehlende Zutat
David Silvers Ineffable Intelligence, das sich auf KI konzentriert, die ohne von Menschen erzeugte Daten lernt, sammelte Anfang 2026 rund 1 Milliarde Dollar ein. Jack Parker-Holders Emulate, das reale Systeme simuliert und vorhersagt, verhandelt über eine Runde von 700 Millionen Dollar. Nando de Freitas, ein Jahrzehnt lang bei DeepMind, sucht mindestens 100 Millionen Dollar für Revolution Labs, aufgebaut auf Diffusionsmodellen als Alternative zu Transformern. Thore Graepel, ein Mitentwickler von AlphaGo, der diesen Sommer erneut ging, sammelt zweistellige Millionenbeträge für Metis Reasoning, eine Wette auf strukturierte Suche und probabilistische Planung statt LLM-Skalierung.
| Startup | Gründer | Ansatz | Finanzierungsstatus |
|---|---|---|---|
| Ineffable Intelligence | David Silver | Lernen ohne menschliche Daten | Rund 1 Milliarde Dollar eingesammelt |
| Emulate | Jack Parker-Holder | Simulation realer Systeme | Verhandlung über 700 Millionen Dollar |
| Revolution Labs | Nando de Freitas | Diffusionsmodelle statt Transformer | Sucht mindestens 100 Millionen Dollar |
| Metis Reasoning | Thore Graepel | Strukturierte Suche und Planung | Sucht zweistellige Millionenbeträge |
Jedes der vier Unternehmen baut ausdrücklich auf einem Ansatz auf, der kein großes Sprachmodell ist. Das ist kein Zufall, sagt Janusz Marecki, ein ehemaliger leitender Wissenschaftler bei DeepMind und heute KI-Partner bei Ahren Innovation Capital. Er sagte Bloomberg, es gebe innerhalb von Google Druck von oben, andere Forschung fallen zu lassen und sich auf große Sprachmodelle zu konzentrieren, und Forscher, deren Arbeit nicht in dieses Mandat passe, sähen keinen Sinn mehr darin zu bleiben.
Google finanziert seine eigenen Abgänge
Das ist keine Geschichte davon, dass ein Konkurrent Googles Talente abwirbt. Alphabet war Gründungsinvestor bei Jeff Deans Discovery Loop, der Ausgründung, die am 5. August zusammen mit Demis Hassabis' Wechsel vom DeepMind-Geschäftsführer zum Alphabet-Chefwissenschaftler angekündigt wurde, und beliefert das Unternehmen mit Google-Cloud-Guthaben. Die Bewertungsgespräche für Discovery Loop sprangen innerhalb weniger Wochen von rund 10 Milliarden auf etwa 50 Milliarden Dollar, bevor das Unternehmen überhaupt ein Produkt ausgeliefert hatte. Google ist damit zugleich die Quelle der abwandernden Forscher und Anteilseigner an dem, was diese als Nächstes bauen.
Marecki verwies zudem auf den Preis, den Investoren inzwischen für dieses Talent zu zahlen bereit sind: Bewertungen, die früher beim Zehnfachen des Umsatzes lagen, erreichen jetzt das 200- bis 300-Fache, bei Unternehmen ohne ausgeliefertes Produkt und im Fall von Metis Reasoning noch ohne funktionierende Demo.
Was das bedeutet, wenn Sie sich auf DeepMinds Forschung verlassen
Nichts davon ändert, was diesen Quartal in Gemini ausgeliefert wird; Koray Kavukcuoglu, der die Produktionsmodelle ohnehin schon im Tagesgeschäft leitete, bleibt operativ verantwortlich, unabhängig davon, wer für ein Startup geht. Was sich ändert, ist, wo die nächste Generation nicht-LLM-basierter KI-Forschung stattfindet. Sollten diffusionsbasierte Alternativen zu Transformern oder Reasoning-Systeme auf Basis strukturierter Suche sich als bedeutsam erweisen, werden sie wahrscheinlicher aus einem zwei Jahre alten Startup mit einstelliger Mitarbeiterzahl kommen als aus dem Inneren von Google. Ein Unternehmen, das seine Roadmap darauf setzt, was Googles Forschungslabor als Nächstes tut, setzt auf ein Labor, das ausgerechnet jene Forscher weiterhin exportiert, die am ehesten etwas anderes ausprobieren.
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