de.wedoany.com-Bericht: Das brasilianische Start-up NeoSpace hat eine Klasse von Large Data Models (LDMs) eingeführt, die darauf abzielen, nicht-textuelle Daten wie Finanztransaktionen, Konsumaufzeichnungen und Industrieinformationen zu verarbeiten, die für herkömmliche Sprachmodelle nur schwer zu analysieren sind.
In den letzten Jahren wurden erhebliche Mittel in Large Language Models (LLMs) investiert, eine Architektur, die darauf trainiert ist, Texte zu verstehen und zu generieren. Zu den repräsentativen Produkten gehören ChatGPT, Gemini und Claude. Diese Systeme haben künstliche Intelligenz in ein Massenwerkzeug verwandelt, das Berichte verfassen, Fragen beantworten und mit menschenähnlicher Sprachgewandtheit konversieren kann. In großen Unternehmen wie Banken, Versicherungen, Einzelhandel und Telekommunikation sind jedoch die über Jahrzehnte gesammelten Kundendaten noch nicht effektiv nutzbar. Dies liegt daran, dass LLMs für die Verarbeitung von Wörtern und nicht für fragmentierte Daten wie Transaktionen, Tabellen und Zeitreihen konzipiert sind.
NeoSpace, gegründet von Felipe Almeida, Bruno Pierobon, Gustavo Debs und Thiago Teixeira, versucht, diese Herausforderung durch das Training von Large Data Models (LDMs) zu lösen. Das Unternehmen erregte im März auf der Hauptbühne der NVIDIA GTC 2026 Aufmerksamkeit. Almeida erklärte, dass die täglich verwendeten Modelle nur für Textinformationen geeignet seien und bei der Einführung anderer Datentypen versagen. Diese Modelle könnten zwar einen Bericht über eine bestimmte Bank verfassen, aber nicht Millionen von Finanztransaktionen analysieren, um Kundenabwanderung, Kaufverhalten oder Kreditausfallrisiken zu identifizieren.
Almeida betrieb zuvor das Unternehmenssoftware-Unternehmen Zup, das 2020 für etwa 575 Millionen Brasilianische Real an die Itaú-Bank verkauft wurde. In der Zusammenarbeit mit großen Unternehmen stellte er fest, dass die digitale Transformation zwar zu einer massiven Datenerfassung führte, es aber immer noch an der Fähigkeit mangelte, diese in Entscheidungen umzusetzen. Transaktionen wie Kreditkartenkäufe enthalten mehrdimensionale Attribute wie Zeitpunkt, Betrag, Ort, Zahlungsmethode, Ratenanzahl, Händlerkategorie und Kaufhistorie. Multipliziert mit den Daten von zig Millionen Nutzern über Jahre hinweg übersteigt dies die Verarbeitungskapazität traditioneller Analysetools. Laut Almeida kann sein Modell Veränderungen sogar erkennen, bevor sie im Verhalten sichtbar werden. Beispielsweise könnte ein Kunde, der bisher immer den vollen Betrag zahlte, plötzlich Ratenzahlungen für wiederkehrende Ausgaben wählen, was auf eine Veränderung seiner finanziellen Situation hindeuten könnte. Die Technologie wurde bereits in den Bereichen Banken, Versicherungen, Telekommunikation, Luftfahrt sowie Öl und Gas getestet. Telekommunikationsunternehmen können sie zur Vorhersage von Kundenabwanderung nutzen, Fluggesellschaften zur Optimierung von Routen und Treibstoffverbrauch, und Öl- und Gaskonzerne zur Identifizierung von Gebieten mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit vor dem Bohren. Almeida gab an, dass die Leistungssteigerung in einigen Szenarien zwischen 8 % und 10 % liege, in anderen bis zu 30 % betrage, diese Daten jedoch nicht unabhängig geprüft seien.
Die langjährige Zusammenarbeit von NeoSpace mit der Itaú-Bank bildete eine wichtige Grundlage für seine frühe Entwicklung. Als einer der Kunden von Zup führte Itaú nach der Übernahme von Zup die Finanzierungsrunde von 18 Millionen US-Dollar für NeoSpace an, wovon 15 Millionen US-Dollar direkt von der Bank kamen. Diese Investition wird eher als industrielle Bestätigung denn als traditionelle Finanzwette betrachtet, da die Bank die Technologie bereits vor der Investition zu testen begann.
NeoSpace gibt an, eine Infrastruktur mit 1.200 NVIDIA B200 GPUs (einem der derzeit fortschrittlichsten kommerziell erhältlichen Chips) aufgebaut zu haben und behauptet, eines der ersten Unternehmen weltweit zu sein, das diese Chips in großem Maßstab erhält. Diese GPUs befinden sich jedoch alle in Sydney, Australien, und nicht in Brasilien. Die Wahl dieses Standorts ist darauf zurückzuführen, dass die Steuerlast beim Import von GPUs die Hardwarekosten um 40 % erhöhen kann und Sydney über eines der wenigen Rechenzentren verfügt, das die nächste Generation von Chips mit Flüssigkeitskühlung unterstützen kann – eine Schlüsseltechnologie für effiziente Wärmeableitung. Almeida erklärte, diese Entscheidung offenbare einen oft übersehenen Engpass im KI-Wettlauf: den Zugang zu Hardware und die damit verbundene Steuerpolitik.
NeoSpace plant, seine nächste Phase auf den US-Markt auszurichten und wird durch eine neue Finanzierungsrunde, unterstützt von Wachstumsfonds und Risikokapital, lokale Geschäfts- und Technikteams aufbauen. Almeida ist der Ansicht, dass ein internationaler Geschäftsbetrieb aus Brasilien nicht praktikabel sei und das Unternehmen vor Ort in den USA operieren müsse. Das Unternehmen orientiert sich am globalen Expansionsmodell israelischer Firmen und beabsichtigt, sich als globales Unternehmen zu positionieren. Derzeit konzentrieren sich die meisten Branchenressourcen auf generative Modelle und Dialogagenten. NeoSpace setzt darauf, dass der nächste Wertschöpfungszyklus in Systemen liegt, die Unternehmensdaten verstehen und in operative Entscheidungen umsetzen können. Große Sprachmodelle haben die Art und Weise der Inhaltserstellung verändert, während Datenmodelle die Kernentscheidungsprozesse von Unternehmen wie Preisgestaltung, Kreditvergabe, Risikomanagement, Kundenbindung und Investitionsplanung verändern könnten. Almeida erklärte, dass derzeit kein anderes Unternehmen genau das Gleiche tue, erwarte jedoch, dass sich dies nicht lange halten werde. Daher arbeite das Unternehmen intensiv daran, Kunden und Anwendungsfälle zu sammeln, um sich einen Vorteil zu verschaffen, bevor der Wettbewerb auf dem Markt intensiver wird.
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