24.11.2023

Quantum Connect: Neues Ö-Konsortium für KI im Quanten-Computing

Mehrere Player wollen mit Quantum Connect eine Community für die Forschung an und Entwicklung von Quantum-Machine-Learning-Anwendungen aufbauen.
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Quantum Connect
© James Thew / AdobeStock

Durchbrüche beim Quanten-Computing werden immer wieder verkündet. Noch ist die Technologie aber nicht im Alltag angekommen, sondern bleibt in erster Linie ein Forschungsgegenstand. Die große Erwartung: Durch die potenziell massiv überlegene Rechenleistung von Quantencomputern gegenüber klassischen Supercomputern entstehen in der Künstlichen Intelligenz (KI) ganz neue Möglichkeiten. Mit Quantum Connect wurde in Österreich nun ein neues Konsortium gebildet, das sich diesem Themenbereich widmet.

„Österreichs erste nationale Quantum Machine Learning Initiative“

Dazu arbeiten das Wiener Machine Learning-Unternehmen Gradient Zero, das deutsche Quanten-Startup Anaqor, das deutschen Quanten-Cloud-Unternehmen QMware und und das Wiener Beteiligungsunternehmen PQML zusammen. Quantum Connect sei „Österreichs erste nationale Quantum Machine Learning Initiative“, heißt es in einer Ausendung: „Die Initiative zielt darauf ab, eine aktive Community aufzubauen, die sich der Erforschung und Entwicklung von Quantum-Machine-Learning-Anwendungen für den zukünftigen Einsatz in verschiedenen österreichischen Industrien sowie der öffentlichen Verwaltung widmet.“

Quantum Connect: „Kombination von Fähigkeiten ist für einzelne Unternehmen nur schwer zu erreichen“

Die Entwicklung von Machine Learning-Anwendungen, die von Quantencomputing profitieren können, erfordere nicht nur Machine Learning-Fachwissen, sondern auch Kenntnisse über die spezifischen Quanten-Hardwareplattformen und die Verbindung von Infrastruktur, Quantenmathematik und Machine Learning, heißt es von Quantum Connect weiter. „Diese Kombination von Fähigkeiten ist für einzelne Unternehmen nur schwer zu erreichen, was die Notwendigkeit einer interdisziplinären Zusammenarbeit aller Stakeholder unterstreicht, um einen breiteren Zugang zu Quantum Machine Learning zu ermöglichen.“

Anaqor stellt dazu seine Community-betriebene Quanten-Computing-Plattform PlanQK zur Verfügung. Von QMWare kommt der Zugang zur Quanten-Rechenleistung in der Cloud. Gradient Zero steuert seine Machine Learning-Expertise bei. So biete man „Machine Learning-Entwicklern direkten und einfachen Zugang zu einem voll funktionsfähigen Quanten-System“.

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Mistral.
© LinkedIn/Canva - Arthur Mensch, Co-Founder und CEO Mistral AI.

Drei Milliarden Euro. Das ist die Summe, die der französische Anthropic- und OpenAI-Herausforderer Mistral in seiner heute verkündeten Series-D-Finanzierungsrunde aufnahm. Es ist die größte VC-Runde für ein Tech-Unternehmen in der europäischen Geschichte – und das für ein gerade einmal drei Jahre altes Unternehmen.

Den Lead in der Runde übernahm mit Samsung – wenig überraschend – ein außereuropäischer Player. Dazu kommen große US-Investoren wie PSG Equity als Co-Lead, a16z und Nvidia, aber auch eine ganze Reihe europäischer Kapitalgeber, darunter der Scaleup Europe Fund der schwedischen EQT als weiterer Co-Lead.

Keine normalen Umstände

Drei Milliarden Euro. Eine Bewertung von 21 Milliarden Euro. Das sollte unter normalen Umständen ein Garant für den großen Durchbruch sein. Zum Vergleich: Meta (damals Facebook) genügten vor seinem Börsengang insgesamt 2,27 Milliarden US-Dollar VC-Kapital, um sich im Social-Media-Wettlauf klar an die Spitze zu setzen und zum Tech-Giganten zu werden.

Doch die Umstände sind nicht normal. Der KI-Wettlauf hat die Volumina an VC-Kapital vor allem in den USA auf ein nie dagewesenes Level gehievt. Anthropic, das Unternehmen hinter Claude, hat allein in seiner Series-H-Runde im Mai dieses Jahres 65 Milliarden US-Dollar aufgenommen und steht bei einer Bewertung von 965 Milliarden Dollar. OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, hat diesen März in seiner Finanzierungsrunde sogar 122 Milliarden US-Dollar eingesammelt und steht bei einer Bewertung von 852 Milliarden Dollar.

Beim insgesamt aufgenommenen Kapital steht Mistral (ca. 6 Mrd. Euro inklusive Kredite) in einem Verhältnis von etwa 1:19 zu Anthropic (mindestens 130 Mrd. US-Dollar) und 1:26 zu OpenAI (mindestens 180 Mrd. US-Dollar). Das wird im beinharten internationalen Tech-Wettlauf vermutlich nicht ausreichen.

Digitale Souveränität als Verkaufsargument

Und das weiß man auch beim französischen Scaleup. Der größte Trumpf, den es in der Hand hat, ist, dass es aus Europa kommt. Punkten kann das Unternehmen vor allem bei den Themen Digitale Souveränität und Datensicherheit. Und das wiederum sind Fragen, die im B2B- und vor allem im öffentlichen Bereich deutlich schwerer wiegen als im B2C-Bereich, den aktuell Anthropic, OpenAI und Google dominieren.

„Während der ersten Welle der generativen KI lautete die zentrale Frage: Wer kann das leistungsstärkste Modell entwickeln? Unternehmen und Regierungen stellen sich nun eine andere Frage: „Wie können sie die Leistungsfähigkeit der KI für ihre geschäftskritischen Anforderungen nutzen, ohne die Kontrolle über die Infrastruktur und den Informationskreislauf abzugeben?“, heißt es von Mistral in der Presseaussendung zur aktuellen Kapitalrunde.

Die Frage will man freilich mit dem eigenen Produkt beantworten. „Die Nachfrage nach dieser Kombination aus Leistung, Kontrolle, Auswahlmöglichkeiten und Unabhängigkeit nimmt weltweit zu“, ist man sich sicher. Und Mistral sei das weltweit einzige KI-Unternehmen, das den gesamten Stack entwickle, der dafür erforderlich ist: „Open-Weight-Modelle, die Infrastruktur und die Rechenkapazität, auf der sie laufen, und die Produkte, mit denen sie in den Unternehmen wirksam werden“.

Ausstehender Beweis

Dass diese Argumente angesichts des europäischen Diskurses durchaus valide sind, liegt auf der Hand. Ob die Rechnung am Ende auch betriebswirtschaftlich aufgeht, steht auf einem anderen Blatt geschrieben. Mistral bekommt durch die Mega-Runde genug Luft, um sich innerhalb Europas weiterhin im öffentlichen und im Unternehmenssegment zu etablieren. Doch dass das ausreicht, um das eingesetzte Kapital (mehrfach) zurückzuspielen, muss erst bewiesen werden.

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