de.wedoany.com-Bericht: Drei ehemalige DeepMind-Forscher haben eine KI-Technologie, die professionelle Pokerspieler besiegt, auf den Aktienmarkt übertragen. Ihr KI-Labor EquiLibre Technologies in Prag erreichte nach einer Serie-A-Finanzierungsrunde eine Bewertung von 500 Millionen US-Dollar (etwa 8 Billionen Indonesische Rupiah). Diese Runde wurde von der Risikokapitalgesellschaft Creandum angeführt, deren Vizepräsident Cameron Sellers gegenüber TechCrunch bestätigte, dass es sich um die größte Einzelinvestition handelt, die das Unternehmen jemals in ein einzelnes Unternehmen getätigt hat.
Sellers erklärte, dass der potenzielle Markt für Finanzmarkttransaktionen einer der größten der Erde sei und die enormen Gewinne, die viele Fonds über Jahre erzielt hätten, die meisten Erfolge von Risikokapitalgebern in den Schatten stellten. Die Gemeinsamkeit zwischen Poker und der Wall Street bestehe darin, dass beide für Reinforcement Learning (RL) geeignet seien, eine KI-Trainingsmethode, bei der Modelle durch Belohnungen zum selbstständigen Lernen angeregt werden. Martin Schmid, CEO von EquiLibre, erläuterte, dass der Hauptvorteil des Handels in seinem einfachen Bewertungssystem liege. Schmid wies darauf hin, dass das Schöne am Handel und an den Märkten darin bestehe, dass die Bewertung sehr einfach sei: Wie viel Geld hat der Agent verdient.
Die KI-Agenten von EquiLibre sind keine Laborexperimente. In Zusammenarbeit mit der Quant-Firma Tower Research Capital wickeln ihre Algorithmen täglich Transaktionen im Wert von mehreren Milliarden US-Dollar auf dem S&P 500 und dem Nasdaq ab. Das Startup behauptet, dass seine Agenten seit dem Start auf dem Kryptowährungsmarkt im Jahr 2025 durchweg positive Ergebnisse erzielt hätten, und nun auch am Aktienmarkt. Bemerkenswert ist, dass sie eine „perfekte Bilanz ohne monatliche Verluste seit dem Start“ vorweisen, d.h. in jedem Investitionsmonat insgesamt profitabel waren.
Die Anwendung von KI auf quantitative Hedgefonds bringt das Startup in einen Bereich, der bereits stark automatisiert ist. Trotz seines Engagements im Finanzsektor betonte Sellers, dass sich EquiLibre klar als „in erster Linie ein Labor, kein Finanzunternehmen“ definiert. Schmid und die beiden anderen Mitgründer – CTO Rudolf Kadlec und CSO Matej Moravcik – haben keinen Finanzhintergrund. Schmid sagte, der Bau von etwas völlig Neuem mache an sich schon großen Spaß, und dies sei nicht auf eine Leidenschaft für effizientere Märkte zurückzuführen.
Die drei Gründer von EquiLibre waren Gastdoktoranden am ersten internationalen KI-Forschungsbüro von DeepMind in Edmonton, Alberta, Kanada. Dort entwickelten sie DeepStack – das erste KI-Programm, das professionelle Spieler im No-Limit Texas Hold'em besiegte. Sie arbeiteten auch mit mehreren Professoren zusammen, von denen einige heute Mitglieder des Beirats des bekannten Startups sind, darunter Rich Sutton, der 2024 den Turing Award für seine Beiträge zum Reinforcement Learning erhielt. Die Geschichte von DeepMind und seinen Alumni steht ebenfalls im Fokus; so hat Google einen kostenlosen Film, der diese Geschichte dokumentiert.
Um ihr eigenes Unternehmen zu gründen, entschieden sich die Gründer, in ihr Heimatland Tschechien zurückzukehren. Schmid erklärte, diese Entscheidung sei darauf zurückzuführen, dass viele ihrer früheren Kollegen von dort stammten. Es gebe viele Menschen, mit denen sie zusammengearbeitet hätten, und eine große tschechische Diaspora bei Google und anderswo. Sie seien Freunde, daher lud das Gründungsteam sie ein, gemeinsam nach Prag zurückzukehren und dem Unternehmen beizutreten. Diese Entscheidung half EquiLibre, im Jahr 2022 ein erstes Team aufzubauen, das heute 25 Mitarbeiter zählt. Schmid ist der Ansicht, dass der Standort weiterhin Vorteile biete, insbesondere bei der Mitarbeiterbindung. Er wies darauf hin, dass es in Prag viel einfacher sei, gute Talente zu halten, da nicht alle zwei Monate neue vielversprechende KI-Projekte wie in San Francisco auftauchten.
EquiLibre plant, seine Computer-infrastruktur aufzurüsten. Sie werden einen der größten Rechencluster in Mittel- und Osteuropa (CEE) einsetzen. Obwohl die Gesamtfinanzierungssumme bis heute nicht bekannt gegeben wurde, sagte Schmid, dass es zuvor zwei Finanzierungsrunden gegeben habe. Die Pre-Seed-Finanzierung wurde von Credo unterstützt, einer auf Mittel- und Osteuropa fokussierten Risikokapitalgesellschaft, die auch in ElevenLabs und UiPath investiert hat. Laut Dealroom-Daten betrug die Seed-Finanzierungsrunde von EquiLibre 10 Millionen US-Dollar, angeführt von Blossom Capital, bei einer Bewertung von 140 Millionen US-Dollar. Sellers bestätigte, dass die Bewertung von 500 Millionen US-Dollar in der Serie A einen großen Sprung darstelle.
Das Startup läuft jedoch Gefahr, von Wettbewerbern überholt zu werden. Handelsriesen wie Jane Street behaupten, bereits Reinforcement Learning in Kombination mit großen Sprachmodellen einzusetzen. Jane Street gibt zudem an, über „Zehntausende High-End-GPUs“ zu verfügen, während EquiLibre versucht, mit weitaus weniger Chips mehr Rechenleistung zu erzielen. Schmid sagte, sie hätten vor vier Jahren begonnen, glaubten, in Führung zu liegen, und betonte, dass dies kein Markt sei, in dem der Gewinner alles bekommt.
