Beobachtetes Signal · 8. Sept. 2026 · Technical Release · Quelle: Trending Topics (DACH/CEE Innovation & Tech) · Relevanz: 4/5 · Sentiment: Positiv
KI-Start-up Magic beansprucht führende Pretraining-Effizienz für unter eine Million US-Dollar
Das von den Österreichern Eric Steinberger und Sebastian De Ro mitgegründete KI-Start-up Magic meldet einen Durchbruch bei der Pretraining-Effizienz. Laut eigenen Angaben erreicht das neue Rezept die Basismodell-Qualität von DeepSeek V4 Pro mit dem 50-fachen weniger Rechenaufwand, was auf Nvidia GB200-Systemen rund 500.000 US-Dollar kostet, und übertrifft führende Open-Weight-Modelle um das Zehnfache. Bei einer Skalierung auf etwa vier Millionen US-Dollar übertreffe Magic alle öffentlichen Basismodelle bei Perplexity-Evaluierungen, darunter DeepSeek V4 Pro, Kimi K2 und Nvidias Nemotron 3 Ultra, während geschlossene Modelle ausgeschlossen bleiben. Das Unternehmen hat über 460 Millionen US-Dollar eingesammelt, darunter eine 320-Millionen-Runde mit einer Bewertung von 1,5 Milliarden US-Dollar, und kooperiert mit Google Cloud für zehntausende GB200-Chips. Bislang hat Magic kein Modell veröffentlicht und alle Angaben basieren auf Eigenberichten.
Magics Ankündigung von Frontier-Level Pretraining zu Bruchteilen der bisherigen Kosten könnte die KI-Modelllandschaft revolutionieren, ist hochrelevant für die KI-Infrastruktur und beeinflusst das breitere Tech-Ökosystem.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Magic behauptet, sein Pretraining-Rezept erreiche die Qualität von DeepSeek V4 Pro mit 50-fach weniger Compute zu Kosten von rund 0,5 Millionen US-Dollar auf GB200-Systemen.
- Durch Skalierung auf rund 4 Millionen US-Dollar übertreffe Magic laut eigenen Angaben alle öffentlichen Basismodelle bei Perplexity-Evaluierungen.
- Das Start-up hat über 460 Millionen US-Dollar eingeworben, erzielt eine Bewertung von 1,5 Milliarden US-Dollar und partnerschaftet mit Google Cloud für GB200-Rechenleistung.
- Bisher hat Magic kein Modell veröffentlicht; die Leistungsbehauptungen wurden noch nicht unabhängig verifiziert.
- Magics Modell erreicht in einem kurzen RL-Durchlauf eine Lösungsquote von 72 % bei mathematischen Problemen (zum Vergleich: GPT-6 Astra bei 100 %, Kimi K3 bei 75 %).
Verknüpfte Unternehmen
11 verknüpfte Unternehmen“Magic ist ein von Eric Steinberger und Sebastian De Ro gegründetes KI-Startup, das eine hocheffiziente Vortrainingsmethode beansprucht.”
“Magics Rechenkosten beziehen sich auf Nvidias GB200-Systeme, und Nvidias Nemotron 3 Ultra dient als Vergleichsmodell.”
“Magic vergleicht sein Pretraining-Verfahren mit DeepSeek V4 Pro und V4 Flash.”
“Die Modelle Kimi K2 und Kimi K3 von Moonshot werden als Vergleichsmodelle herangezogen.”
“Magic zog den Inferenz-Anbieter Fireworks für eine unabhängige Überprüfung der Basiswerte hinzu.”
“Magic hat eine Partnerschaft mit Google Cloud zum Aufbau von Rechenkapazitäten mit zehntausenden GB200-Chips angekündigt.”
“Alphabet beteiligte sich an einer Finanzierungsrunde über 23 Millionen US-Dollar für Magic.”
“Jane Street beteiligte sich an einer 320-Millionen-US-Dollar-Runde von Magic.”
“Atlassian beteiligte sich an einer 320-Millionen-US-Dollar-Runde für Magic.”
“Sequoia unterstützte eine Finanzierungsrunde von Magic über 320 Millionen US-Dollar.”
“CapitalG unterstützte eine Finanzierungsrunde von Magic in Höhe von 320 Millionen US-Dollar.”
Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
General Intuition verhandelt über 300-Millionen-Dollar-Finanzierung bei 2-Milliarden-Bewertung
Das New Yorker Startup General Intuition befindet sich in fortgeschrittenen Gesprächen über eine Finanzierungsrunde in Höhe von rund 300 Millionen US-Dollar, die das Unternehmen mit knapp über 2 Milliarden US-Dollar bewerten würde. Das Unternehmen, das vor acht Monaten nach einer Seed-Runde über 134 Millionen US-Dollar als Ausgründung aus Medal hervorging, entwickelt fundamentale World Models zum Training verkörperter KI-Agenten anhand interaktiver Gameplay-Videos. Zu den bekannten Investoren, die das Projekt unterstützen oder Interesse zeigen, zählen Jeff Bezos, Eric Schmidt, Khosla Ventures und General Catalyst. General Intuition nutzt den umfangreichen Datensatz von Medal mit jährlich rund zwei Milliarden Videos von zehn monatlich aktiven Nutzern. Mit den frischen Mitteln soll die Rechenkapazität massiv ausgebaut werden, um noch im Spätsommer oder Frühherbst ein erstes Produkt auf den Markt zu bringen. Die geplante Kapitalspritze beschleunigt das Wachstum in einem stark umkämpften Markt für World Models, in dem Player wie Runway, Decart und World Labs konkurrieren.
General Intuition sichert sich 320 Millionen US-Dollar für KI-Training mit Spieldaten
General Intuition hat in einer Finanzierungsrunde 320 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 2,3 Milliarden US-Dollar eingesammelt, um ein agentisches Foundation Model zu entwickeln. Das Modell wird mit Hunderten Millionen Stunden Gameplay und integrierten Spieleraktions-Labels von Medal trainiert. Das aus Medal hervorgegangene Startup demonstrierte, dass sein World-Model-Agent von Simulationen auf physische Roboter und Drohnen generalisieren kann. Die Runde wurde von Khosla Ventures angeführt, unter Beteiligung von General Catalyst, Jeff Bezos, Eric Schmidt, Nico Rosberg sowie Forschern von Google DeepMind und MIT. Die Mittel fließen primär in die Skalierung der Rechenleistung durch eine Partnerschaft mit CoreWeave sowie in den Ausbau des API-Zugangs. Zudem startete das Unternehmen Nerve, einen Job-Marktplatz zur Monetarisierung von Gamern und zum Aufbau einer Daten- und Teleoperations-Talentpipeline.
AMI Labs sammelt 1,03 Milliarden US-Dollar für die Entwicklung von Weltmodellen ein
AMI Labs, ein von Turing-Preisträger Yann LeCun nach seinem Weggang von Meta mitgegründetes KI-Startup, hat in einer Finanzierungsrunde 1,03 Milliarden US-Dollar bei einer Pre-Money-Bewertung von 3,5 Milliarden US-Dollar eingeworben. Das Ziel ist die Entwicklung sogenannter Weltmodelle – KI-Systeme, die aus realen Daten statt nur aus Sprache lernen. Unter der Leitung von CEO Alexandre LeBrun positioniert sich das Unternehmen als forschungsorientiertes Lab, das auf Konzepten wie JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) aufbaut. Die Runde wurde gemeinsam von Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital und Bezos Expeditions angeführt, ergänzt durch strategische Investoren und Business Angels. AMI plant mehrjährige Forschungsarbeiten, die Veröffentlichung von Papers und Open-Source-Code sowie die Priorisierung von Rechenleistung und Top-Talenten in Paris, New York, Montreal und Singapur. Kurzfristig sind keine Umsätze geplant.
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