Hinter dem sprunghaften Anstieg der Finanzierung wird die Investitionslogik des Agent-Segments neu gestaltet.

Im Jahr 2025 war AI Agent ein der am stärksten umkämpften Bereiche der Künstlichen-Intelligenz-Branche. Am 17. Juli veröffentlichte OpenAI seinen ersten AI Agent namens ChatGPT Agent, der eine gewisse Ähnlichkeit mit den generischen Agenten Manus und GensPark hat. So mussten sich alle Start-up-Unternehmen auf dem Gebiet der generischen AI Agenten erstmals direkt der Konkurrenz von etablierten Modellanbietern stellen.

ChatGPT Agent vereint die Merkmale von zwei eigenen Agenten von OpenAI: Aufbauend auf Operator wurde die Fähigkeit zur tiefgreifenden Recherche und Überlegung hinzugefügt, und aufbauend auf Deep Research wurde die Ausführungskompetenz integriert. Somit kann es Benutzern bei der Bewältigung komplexer und umsetzbarer Aufgaben helfen. Beispielsweise kann ChatGPT Anfragen wie "Prüfe meinen Kalender und berichte kurz über die bevorstehenden Kundenbesprechungen anhand der neuesten Entwicklungen" oder "Analysiere drei Wettbewerber und erstelle eine Präsentation" bearbeiten.

Einige Tage vor der Veröffentlichung von ChatGPT Agent durch OpenAI brachen die Verhandlungen zwischen dem Code-Programmiertool Windsurf und OpenAI zusammen. Google kaufte das Kernteam von Windsurf für 2,4 Milliarden US-Dollar, während das Unternehmen Cognition AI hinter dem Programmier-Agent Devin das verbleibende Windsurf-Team erwerben wird. Die hohen Kosten für die Personalakquisition und die "Zweiteilung" des M&A-Verfahrens wurden in Silicon Valley heiß diskutiert.

Darüber hinaus kam es zu heftigen Konkurrenzkämpfen zwischen Start-up-Unternehmen und etablierten Konzernen im gesamten Programmierbereich: Im Juni dieses Jahres absolvierte Anysphere, das Mutterunternehmen des beliebten Programmiertools Cursor, eine Finanzierung von 900 Millionen US-Dollar und erreichte einen Schätzwert von fast 10 Milliarden US-Dollar. Das Unternehmen Anthropic mit seinen großen Sprachmodellen brachte Claude Code auf den Markt und trat direkt in das Gebiet von Cursor ein. Mitte Juli veröffentlichte auch Grok4 seine Version, mit einer deutlichen Verbesserung der Code-Fähigkeiten, und Google stellte Gemini CLI vor, um sich direkt der Konkurrenz im Programmierbereich zu stellen.

Außerdem erhielt der Agent Glean im Bereich des Unternehmenssuchmaschinen 150 Millionen US-Dollar an Finanzierung und erreichte einen Schätzwert von 7,2 Milliarden US-Dollar. HarveyAI im Bereich der juristischen KI bekam 300 Millionen US-Dollar an Finanzierung und einen Schätzwert von 5 Milliarden US-Dollar. So ist auch der Bereich der vertikalen Agenten im Aufbruch begriffen.

Im Bereich der AI Agenten drängen etablierte Modellanbieter in die Branche ein und verschlingen den Lebensraum der Start-up-Unternehmen, unabhängig davon, ob es sich um generische Agenten oder Programmier-Agenten handelt. Mit der stetigen Verbesserung der Fähigkeiten der Basis-Modelle, können die Kernbarrieren der vertikalen Agenten diesen fortschreitenden Verbesserungen standhalten? Wie beurteilen die Anleger den Wert des AI Agenten-Marktes? In dieser Ausgabe von "Silicon Valley 101" hat der Moderator Hongjun die Managing Partnerin von Fusion Fund, Zhang Lu, und die Managing Partnerin von Cyber Creation Ventures, Zhou Wei, eingeladen, um ihre Investitionslogik zu erläutern.

Hier sind die Highlights des Gesprächs:

01 Die Finanzierungsboom im Bereich der AI Agenten: Star-Unternehmen tauchen auf

Hongjun: Welche Agenten-Unternehmen gehören in Deiner Meinung zu den Spitzenunternehmen?

Zhang Lu: Meine persönliche Definition von AI Agent lautet: Es ist ein Produkt, das komplexe Aufgaben, keine einfachen Einzelschrittaufgaben, bearbeiten kann und eigenständig Entscheidungen treffen kann.

Es kann eine relativ komplexe, mehrschrittige Aufgabe von Anfang bis Ende, also end-to-end, bewältigen. Natürlich müssen die Teams, die die Agenten entwickeln, ihm eine Toolbox zur Verfügung stellen, wenn er Tools während des Prozesses nutzen soll. Bei vertikalen Agenten benötigt man auch ein Wissensrepository. Dies ist unsere grundlegende Definition von Agenten, und wir nutzen diesen Standard, um zu bewerten, welche Unternehmen für uns als Investoren interessant sind. Beispielsweise hat Devin von CognitionAI viel Aufmerksamkeit erregt, was eher einem generischen Agenten entspricht. Außerdem gibt es Rabbit OS, das eher einem Agenten-Betriebssystem (Operating System, OS) entspricht. Eine von uns finanzierte Firma namens You.com ist auch einer der Wettbewerber von Glean und wurde kürzlich zum Unicorn ernannt. Es ist ein sehr gut funktionierender vertikaler Agent, der in mehreren vertikalen Bereichen tätig ist. Im Gesundheitswesen sind auch einige Unternehmen aufgetaucht, wie beispielsweise Clarity, das ebenfalls sehr gut abschneidet. Im Code-Bereich gibt es Cursor und Windsurf. Wenn Du mich fragst, welches Unternehmen am besten abschneidet, dann würde ich Claude Code von Anthropic wählen. Es ist wirklich hervorragend.

Quelle: VCG/Getty Images

Am 9. Juli trat in den USA ein neuer Spieler auf den Markt: Grok 4. Ich denke, dass der Zeitpunkt, an dem wir über AI Agenten diskutieren, sehr gut gewählt ist. Nachdem Grok 4 veröffentlicht wurde, haben wir in unserem gesamten Team damit gearbeitet, und wir waren von vielen der Benchmark-Parameter sehr beeindruckt. Natürlich wurde das Code-Modell bei der Veröffentlichung nicht offiziell vorgestellt, aber aus internen Quellen habe ich erfahren, dass xAI inzwischen etwa 70 - 80 % seines Codes mit ihrem eigenen internen Code-Modell geschrieben hat, und die Qualität ist sehr hoch. Angesichts der bisherigen Leistungsfähigkeit von Grok 4 bin ich sehr gespannt auf das Code-Modell und möchte es mit meinem Lieblingsmodell, Claude Code, vergleichen, um zu sehen, welches in Bezug auf Anwendungsgebiete und Leistung besser abschneidet.

Ich habe mit vielen Ingenieuren und Entwicklern gesprochen. Kürzlich habe ich mit einer Gruppe von Forschern gesprochen, und ich habe festgestellt, dass etwa 70 - 80 % von ihnen Claude Code nutzen. Claude Code bietet eine sehr benutzerfreundliche Programmierumgebung, ist einfach zu bedienen und übertrifft in Bezug auf Komplexität und Automatisierung der Codeerstellung die anderen Modelle. Selbst wenn Cursor und Windsurf bereits so viel Umsatz und Finanzierung haben, ist die Iterationsgeschwindigkeit in diesem Bereich dennoch sehr hoch, wenn neue Programme und Modelle erscheinen.

Hongjun: Beim Diskutieren von Agenten habe ich festgestellt, dass die meisten Diskussionen sich auf Agenten in verschiedenen Bereichen beziehen. Ich habe, basierend auf meinem einfachen Verständnis, AI Agenten in drei Kategorien eingeteilt.

Die erste Kategorie ist AI Coding, also die Unternehmen, die derzeit große Finanzierungen erhalten, wie Cursor, Windsurf (deren Kernteam von Google erworben wurde) und das von Dir erwähnte Claude Code. Die zweite Kategorie sind generische AI Agenten, wie der sehr diskutierte Manus, sowie viele vertikale Agenten, wie Cresta AI und Harvey AI. Auch viele von Dir finanzierte Unternehmen im Gesundheitswesen gehören hierher. Ich denke, wir können diese Agenten in drei Kategorien einteilen und uns aus Sicht eines Investoren anschauen, wie wir diese Kategorien bewerten.

Quelle: Cursor

Zunächst bei AI Coding: Anthropics Update von Claude Code hat Cursor bereits beeinträchtigt. Was ist also die Schutzmauer für Cursor und andere Programmier-Agenten? Können sie der Konkurrenz durch große Modelle standhalten?

Zhang Lu: Ich denke, dass die Weiterentwicklung der Modelle Auswirkungen auf diese AI-Programmiertools hat. Cursor integriert beispielsweise GPT 4 und Claude als Programmierassistenten. Claude ist einer der Hintergründe von Cursor, aber es nutzen auch andere Modelle. Claude Code ist jedoch ein eigenständiges, direkt nutzbares Produkt.

Claude Code kann als direkter Wettbewerber von Cursor angesehen werden, und die Anzahl der Nutzer, die auf Claude Code umsteigen, ist beträchtlich. Ich habe auch mit einigen großen Technologieunternehmen (Unicorns) gesprochen, die zuvor eher Windsurf oder Cursor nutzten, aber nun zunehmend Claude Code verwenden. Einerseits kann die Verbesserung der zugrunde liegenden Modelle die Leistung von Programmierunternehmen, die diese Modelle integrieren, verbessern. Andererseits haben diese Programmierprodukte, da sie eigene Modelle und Produkte sind, eine höhere Integrationsstufe.

Das ist auch der Grund, warum wir überrascht waren, wie stark die Code-Fähigkeiten von Claude Code sind. Insbesondere bei der Analyse, Interpretation und Erstellung komplexer Codes sowie bei der Analyse langer Kontexte ist es sehr gut. Wir testen immer wieder, wie gut die Modelle skalieren. Kann es beispielsweise bei 100.000 oder 200.000 Tokens (der kleinsten semantischen Einheit im Text) noch große Projekte bewältigen? Claude Code kann das. Darüber hinaus ist die Programmierumgebung für Silicon Valley-Entwickler sehr gut. Die Integration von Plugins wie Slack und Notion funktioniert ebenfalls hervorragend. Ich denke, dass Claude Code nicht einfach eine integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) ist, sondern vielmehr eine Verstärkung der Code-Eigenschaften des Claude-Modells.

Das ist auch der Grund, warum ich erneut auf Grok 4 verwiesen habe. Wenn das interne Code-Modell von Grok 4 veröffentlicht wird und Dritten zur Verfügung gestellt wird, könnte es möglicherweise besser abschneiden als andere Code-Tools, die Grok 4 nur integrieren. Aber im Allgemeinen kann kein einzelnes Unternehmen den gesamten Markt ausfüllen. Die Branche entwickelt sich sehr schnell, aber wenn ein Unternehmen bereits tief in ein Programmiermodell integriert ist, besteht ein gewisser Umstiegskosten. Ein Team in einem meiner Unternehmen ist sehr an Windsurf gebunden und hat keine Absicht, auf eine neue Plattform umzusteigen, da die Integration mit Windsurf bereits sehr gut funktioniert.

Ich möchte noch einen weiteren neuen Spieler erwähnen: Gemini CLI, das Teil des Google Gemini-Projekts ist und ebenfalls ein AI-Programmierassistent ist. Es ist eher ein Terminal für die natürliche Sprachinteraktion und kein direkter Wettbewerber, aber es ist ein wichtiger Akteur auf dem AI-Programmiermarkt und bietet vielen Innovationsunternehmen eine gute Plattform.

Hongjun: Wie konnten AI Coding-Unternehmen wie Cursor, Windsurf und Devin trotz der Dominanz von Copilot wachsen? Was waren die entscheidenden Durchbrüche und Veränderungen in ihren Entwicklungsphasen?

Zhang Lu: Wir investieren weder in C-Ende-Unternehmen noch in AI-Code-Modelle. Aber Cursor hat eine sehr gute Benutzeroberfläche (User Interface, UI) und Benutzererfahrung (User Experience, UX), die speziell für AI-Programmierung optimiert ist. Im Vergleich zu Visual Studio Code (VS Code) ist die Integration von AI in Cursor nahtlos und einfach zu bedienen. Funktionen wie die automatische Vervollständigung, die automatische Codeerklärung und -bearbeitung sowie die Interaktion über natürliche Sprache funktionieren hervorragend und senken die Einstiegshürde erheblich.

Ich habe Programmierkurse besucht, obwohl ich kein Informatiker bin, sondern aus dem Bereich Materialwissenschaft und -technik komme. Trotzdem konnte ich mit Cursor Produkte entwickeln und es in Kombination mit ChatGPT oder Gemini für interessante Anwendungen nutzen. Das finde ich an Cursor sehr gut.

Was Windsurf betrifft, ich habe es nicht so oft genutzt, aber einige Freunde bevorzugen es, da es komplexere, mehrschrittige Aufgaben gut bewältigen kann und der Prozess relativ reibungslos verläuft. Es scheint für die Entwicklung von AI Agenten besonders geeignet zu sein.

Hongjun: Ich habe ein Interview mit dem Gründer von Cursor gesehen, in dem er diese Frage beantwortet hat. Ich denke, dass der Kern der Entwicklung von Start-up-Unternehmen die Anpassung an die Verbesserungen der zugrunde liegenden großen Modelle ist. Beispielsweise hat Copilot nach dem Update von Anthropic im Juli 2024 seine Code-Fähigkeiten nicht angepasst, während Cursor dies getan hat. Ich denke, dass die Entwicklung von Start-up-Unternehmen nicht linear verläuft, sondern dass es entscheidende Zeitpunkte gibt, an denen die Anpassung an die Verbesserungen der Basis-Modelle und die daraus resultierende Verbesserung der Benutzererfahrung den Durchbruch ermöglichen. Insgesamt war das Interview sehr anstrengend, sozusagen "heftig konkurrierend".

Zhang Lu: Die Konkurrenz ist sehr heftig. Der Schlüssel liegt in der starken Durchführungskompetenz und der schnellen Markteintritts und Umsatzsteigerung. Die Umsatzwachstumsraten sind heute viel höher als früher. Früher hat es vielleicht 2 - 3 Jahre gedauert, um von 0 auf ein paar hunderttausend US-Dollar Umsatz zu kommen. Letztes Jahr haben 70 - 80 % der von uns finanzierten Unternehmen ihren Umsatz um das 20-fache gesteigert, einige haben von 0 auf mehrere Millionen US-Dollar Umsatz kommen können, und ein Unternehmen hat von 500.000 US-Dollar auf über 100 Millionen US-Dollar Umsatz gebracht. Dies liegt an der hohen Konkurrenz. Wenn ein Unternehmen nicht schnell in den Markt eintritt und Umsatz generiert, ist es schwierig, seine Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten. Selbst wenn ein Unternehmen bereits einen hohen Umsatz hat, muss es weiterhin wachsen, um in diesem schnell sich entwickelnden und konkurrierenden Markt bestehen zu können. Es ist eine große Herausforderung, aber auch sehr aufregend.

02 ToB-Vertikale Agenten: Ein verstecktes Schlachtfeld mit niedrigen Kosten und hohen Barrieren

Hongjun: Würdet Ihr AI Coding eher als ToC (To Consumer, für Privatnutzer) oder ToB (To Business, für Unternehmen) einstufen?

Zhang Lu: Wir klassifizieren es eher als ToC.

Hongjun: Ich möchte gerne wissen, wie Ihr als Investor urteilt. Warum bevorzugen die meisten Investoren ToB-Agenten gegenüber ToC-Unternehmen? In welchem Bereich fallen sie in Eurer Einschätzung, und warum sind sie nicht in Eurer Investitionsliste? Sind sie investitionswürdig?

Zhang Lu: Langfristig sehen wir mehr Potenzial in ToB-Geschäften. Wenn der AI-Agenten-Markt aufkam, haben wir uns vor allem auf vertikale Agenten konzentriert. ToC-Unternehmen, die eher generische Agenten entwickeln, interessieren uns weniger.

Bei der Definition von ToB-Geschäften betrachten wir vor allem das Geschäftsmodell. Wird das Produkt direkt an Unternehmensnutzer, ob Klein- und Mittelunternehmen oder große Konzerne, verkauft? Darüber hinaus betrachten wir auch das zugrunde liegende Modell. Wird es einfach als "Wrapper" um ein großes Modell angeboten, oder kann es auch eigene vertik