Der Mann, der den Computer das Brettspiel Go beibrachte, setzt jetzt alles auf eine Karte — und die KI-Industrie hält den Atem an. David Silver, 49, einer der einflussreichsten KI-Forscher der Welt, hat mit seinem Londoner Startup Ineffable Intelligence nach Informationen der Financial Times rund eine Milliarde Dollar eingesammelt. Angeführt wird die Runde von Sequoia Capital, die das Unternehmen mit vier Milliarden Dollar bewerten soll — noch bevor ein einziges Produkt auf dem Markt ist.
Es wäre die größte Seed-Finanzierung, die ein europäisches Startup je erhalten hat. Und sie basiert auf einer einzigen, radikalen Überzeugung: Dass die gesamte aktuelle KI-Architektur — die großen Sprachmodelle hinter ChatGPT, Claude und Gemini — eine Sackgasse ist.
Silvers Diagnose: LLMs können nichts Neues entdecken
Silvers Argument ist so schlicht wie provokant: Große Sprachmodelle lernen aus Texten, die Menschen geschrieben haben. Sie können zusammenfassen, kombinieren und extrapolieren. Aber sie können — so Silver — kein genuinely neues Wissen erzeugen. Sie sind, vereinfacht gesagt, hochentwickelte Recycling-Maschinen für menschliches Denken.
Für jemanden, der sein halbes Leben der Reinforcement-Learning-Forschung (also dem bestärkenden Lernen durch Versuch und Irrtum) gewidmet hat, ist das keine abstrakte Kritik. Silver war bei Google DeepMind maßgeblich an den Durchbrüchen beteiligt, die die Welt aufhorchen ließen: AlphaGo besiegte 2016 den weltbesten Go-Spieler. AlphaZero brachte sich selbst Schach, Go und Shogi bei — ohne je ein menschliches Spiel gesehen zu haben. MuZero ging noch weiter und lernte die Regeln der Spiele während des Spielens.
All diese Systeme hatten eines gemeinsam: Sie lernten nicht aus menschlichen Daten, sondern aus Erfahrung. Und genau diesen Ansatz will Silver jetzt auf die gesamte KI übertragen.
Die Vision: Eine KI, die endlos lernt
Ineffable Intelligence soll laut Silver „eine endlos lernende Superintelligenz" bauen, „die die Grundlagen allen Wissens selbst entdeckt." Das klingt nach Science-Fiction, aber der technische Unterbau ist konkret.
Im Zentrum stehen sogenannte World Models — interne Simulationen, mit denen KI-Agenten die Konsequenzen ihrer Handlungen vorhersagen können. Statt einmal trainiert und ausgeliefert zu werden, sollen diese Agenten sich kontinuierlich an ihre Umgebung anpassen, über Monate und Jahre hinweg. Ähnlich wie ein Mensch oder ein Tier durch Erfahrung lernt und nicht durch das Lesen von Büchern.
In einem gemeinsamen Paper mit dem legendären Informatiker Richard Sutton — dem Autor des Standardwerks über Reinforcement Learning — hatte Silver diese Vision bereits unter dem Titel „Era of Experience" skizziert. Die Kernthese: Erfahrung wird das dominierende Medium der KI-Verbesserung, und sie wird die Menge menschlicher Daten irgendwann bei weitem übersteigen.
Nicht allein mit seinen Zweifeln
Silver ist nicht der einzige Spitzenforscher, der die Grenzen der aktuellen Transformer-Architektur (auf der alle großen Sprachmodelle basieren) für real hält. Ilya Sutskever, der ehemalige Chefforscher von OpenAI, gründete mit Safe Superintelligence ein eigenes Unternehmen, das explizit nach Alternativen sucht. Jerry Tworek, der bei OpenAI die Reasoning-Modelle (also die Systeme für logisches Schlussfolgern) mitentwickelte, verließ das Unternehmen ebenfalls und gründete Core Automation — auch er sieht kontinuierliches Lernen als den fehlenden Baustein auf dem Weg zu echter KI.
Selbst Demis Hassabis, der CEO von Google DeepMind und damit Silvers langjähriger Chef, hat öffentlich erklärt, dass World Models die Zukunft sein könnten. Auf X wünschte er seinem „langjährigen Kollegen Dave Silver" ausdrücklich Erfolg: „So werden florierende Ökosysteme gebaut."
Die Dimension der Wette
Um die Größenordnung einzuschätzen: Als Arthur Mensch 2023 Google DeepMind verließ und das französische Startup Mistral gründete, galt die Seed-Runde von 105 Millionen Euro bereits als europäischer Rekord. Ineffable Intelligence übertrumpft das um den Faktor zehn.
Was allerdings auffällt: Noch hat Ineffable Intelligence weder ein Produkt noch einen konkreten Zeitplan veröffentlicht. Der gesamte Milliarden-Deal basiert auf Silvers Reputation und einer wissenschaftlichen These. Nvidia, Google und Microsoft sollen laut FT ebenfalls in Gesprächen über eine Beteiligung sein — ein Zeichen dafür, dass selbst die größten Profiteure der LLM-Ära sich absichern wollen.
Ob Silvers Ansatz funktioniert, wird sich erst in Jahren zeigen. Aber die Tatsache, dass immer mehr der brillantesten Köpfe der KI-Forschung — Sutskever, Tworek, Silver — aktiv neue Wege jenseits der Sprachmodelle suchen, ist ein Signal, das die Branche nicht ignorieren sollte. Die nächste große KI-Revolution könnte aus einer ganz anderen Richtung kommen als erwartet.
🎯 Was das für die Praxis bedeutet
1. LLMs bleiben dominant — vorerst: Für den heutigen Arbeitsalltag bleiben ChatGPT, Claude und Co. die relevantesten Werkzeuge. Aber sie könnten eine Übergangstechnologie sein, nicht das Endspiel.
2. Reinforcement Learning beobachten: Wer in KI investiert oder strategisch plant, sollte die Entwicklungen im Bereich bestärkendes Lernen und World Models im Blick behalten. Hier passiert etwas Grundlegendes.
3. Europa als KI-Standort im Aufwind: London bleibt durch DeepMind und jetzt Ineffable Intelligence ein globales Gravitationszentrum für KI-Forschung. Die Milliarden-Runde zeigt, dass europäische Standorte für Top-Investoren attraktiv sind.
4. Diversifikation zahlt sich aus: Unternehmen, die ihre gesamte KI-Strategie auf eine einzige Architektur (Transformer/LLMs) setzen, sollten zumindest gedanklich einen Plan B entwickeln.
