Mit 19 Jahren hat sie 120 Millionen Yuan an Kapital beschafft.

„Ich bin erst vor kurzem 19 Jahre alt geworden. Ich habe mich aus dem Informatikstudium an der Universität zurückgezogen und bin nun in den Unternehmensgründungsprozess eingestiegen. Mein Ziel ist es, hochwertige Code-Daten zu erstellen und die großen KI-Modelle zu unterstützen.“

Diese Worte stammen von Serena Ge, einem chinesischstämmigen Mädchen aus der Jahrgangsgeneration der 2000er. Heute ist sie Mitbegründerin und CEO des KI-Datenunternehmens Datacurve – das Unternehmen wurde erst vor einem Jahr gegründet, hat aber bereits eine Finanzierung in Höhe von 17,7 Millionen US-Dollar (etwa 126 Millionen Yuan) erhalten.

Still und leise erobert eine KI-Unternehmensgründungswelle der 2000er-Jahrgangsgeneration die Welt.

19-jährige Studentin gründet Unternehmen während des Studiums

Der „Schaufelverkäufer“ für KI

2006 wurde Serena Ge in China geboren und lebte später mit ihren Eltern in Kanada. Schon früh hatte sie den Wunsch, ein eigenes Unternehmen zu gründen.

Während ihrer Zeit in der High School entwickelte sie aufgrund ihrer Leidenschaft für Klettern eine individuell angepasste Kletter-App, die bei Kletterliebhabern großen Anklang fand. Danach führte sie ein Team von 23 High School-Schülern an, um eine Effizienzanwendung für Jugendliche zu entwickeln. Das Projekt erhielt die Unterstützung der kanadischen TD Bank.

Im Jahr 2022 begann sie ein Informatikstudium an der Universität von Waterloo in Kanada. Aber bald stellte Serena fest, dass die vorherrschende Atmosphäre an der Universität darin bestand, „nach dem Studium einen ansehnlichen und stabilen Job zu finden“, was mit ihrem Drang, sich für führende Technologien einzusetzen und die Zukunft selbst zu gestalten, nicht übereinstimmte.

Der Wendepunkt kam 2024. Mit ihrem KI-Agentenprojekt UncleGPT erhielt sie eine Einladung von der Startup-Inkubator Y Combinator und zog sich fast ohne zu zögern aus dem Studium zurück. In diesem Jahr gründete Serena zusammen mit ihrem asiatischen Kommilitonen Charley Lee das KI-Datenunternehmen Datacurve.

Diese Unternehmensgründung entstand aus ihrer Praktikumszeit als Machine-Learning-Engineerin im KI-Unicorn Cohere. Sie bemerkte, dass es für die Branche schwierig war, expertengerechte annotierte Daten zu erhalten – aus Kostengründen und anderen Gründen stellen KI-Annotierungsunternehmen keine hochqualifizierten Softwareingenieure für die grundlegende Datenannotierung ein.

„Die Gründe für die Engpässe bei den großen Modellen liegen in der fehlenden Fülle an sorgfältig ausgewählten, hochwertigen annotierten Daten.“ Serena meint, dass dies das Dataproblem ist, das Datacurve lösen will.

Im Gegensatz zu Scale AI, das auf ein großes Outsourcing-Team setzt, hat Datacurve ein interessantes Datenbeschaffungsmuster. Es nutzt ein „Bounty-Hunter-System“, um erfahrene Softwareingenieure dazu zu bringen, den schwierigsten Teil der Datenbeschaffung zu übernehmen.

Einfach ausgedrückt, auf Datacurves „Bounty-Plattform“ Shipd nehmen mehr als 1.400 Programmierer an Herausforderungen wie Algorithmen, Tests und UI/UX-Prozessen teil. Für jedes gelöste Problem erhalten die Nutzer zwischen 5 und 50 US-Dollar. Dieser Anreizmechanismus soll Qualität und Geschwindigkeit belohnen. Bisher hat das Unternehmen bereits Boni in Höhe von über einer Million US-Dollar ausgeschüttet.

„Dies ist ein Nutzerprodukt, nicht einfach nur eine Datenannotierungsarbeit“, sagt Serena. Der wichtigste Anreiz für die Ingenieure, daran teilzunehmen, ist nicht das Geld. Tatsächlich ist die Vergütung für Datenannotierung immer niedriger als für Softwareentwicklung und andere Dienstleistungen. Daher liegt das Kernkompetenz des Unternehmens darin, ein gutes Nutzererlebnis zu bieten und mehr hochqualifizierte Programmierer einzubinden.

Das Unternehmen erklärt, dass mit der ständigen Entwicklung der großen Sprachmodelle Künstliche Intelligenz nicht nur einfache Datenannotierung benötigt, sondern auch eine große Menge an Trainings- und Evaluierungsdaten. Das Unternehmen verbessert die Genauigkeit der Datengenerierung und -markierung über eine spielerische Plattform und liefert so hochwertige Daten.

Zurzeit besteht das Team nur aus etwa 10 Personen und sucht noch nach neuen Mitarbeitern. Das Unternehmen gibt an, dass es bereits zwei Monate nach der Gründung einen Umsatz von über einer Million US-Dollar erzielt hat. Heute liefert es hochwertige Code-Daten an mehr als die Hälfte der Basis-Modell-Labore sowie an Unternehmen wie Facebook, Apple, Amazon und Google, um die nächsten Generationen fortschrittlicherer großer Sprachmodelle zu trainieren.

Soeben eine Milliarde Yuan finanziert

Mit der jüngsten Finanzierung trat Datacurve in den Fokus der Venture-Capital-Szene.

Kürzlich absolvierte das Unternehmen eine Serie-A-Finanzierung in Höhe von 15 Millionen US-Dollar, die von der Venture-Capital-Firma Chemistry VC geleitet wurde. Andere Investoren waren Y Combinator, Afore Capital, Homebrew und Investoren aus Unternehmen wie DeepMind, OpenAI, Anthropic, Vercel und Coinbase.

„Dies ist eines der am schnellsten wachsenden Startups, an dem wir je investiert haben. Erst letzte Woche unterzeichnete Datacurve seinen bislang größten Vertrag.“ Mark Goldberg, Partner von Chemistry, erinnert sich an sein erstes Treffen mit Serena und ist von ihrer Fleiß beeindruckt.

Früher absolvierte das Unternehmen eine Seed-Finanzierung in Höhe von 2,7 Millionen US-Dollar, die von Institutionen wie Y Combinator, Afore Capital und Pioneer Fund unterstützt wurde. Der ehemalige Chief Technology Officer von Coinbase, Balaji Srinivasan, war an der Investition beteiligt.

Insgesamt hat dieses Gründerteam aus der 2000er-Jahrgangsgeneration in nur einem Jahr eine Finanzierung in Höhe von 17,7 Millionen US-Dollar (etwa 126 Millionen Yuan) erhalten.

Es gibt ein berühmtes Sprichwort in der KI-Branche: „Je mehr Menschenarbeit, desto mehr Künstliche Intelligenz.“ Die meisten Datenannotierungsunternehmen haben große Outsourcing-Teams, um Daten zu extrahieren und werden manchmal als „Cyber-Foxconn“ bezeichnet. Aber in gewisser Weise konzentrieren sich die Datenannotierungsunternehmen auf den am stärksten nachgefragten Bereich der KI: Unabhängig von der technologischen Entwicklung benötigt die Modellierung immer „saubere“ Daten, und das ist der grundlegende Grund, warum die Datenannotierung nicht ersetzbar ist.

Heute sind Daten, Algorithmen und Rechenleistung die drei Eckpfeiler der KI. Wenn man sagt, dass Nvidia der „Schaufelverkäufer“ für Rechenleistung ist, dann sind die Datenannotierungsunternehmen die „Schaufelverkäufer“ für Daten.

Im Vergleich dazu ist ihr Wettbewerber Scale AI bekannter. Im Juni dieses Jahres investierte Meta etwa 15 Milliarden US-Dollar in Scale AI, und der Unternehmenswert stieg plötzlich auf über 29 Milliarden US-Dollar.

Hier muss man auch an Edwin Chen, ebenfalls chinesischstämmig, denken. Sein gegründetes Surge AI sucht derzeit nach einer ersten Finanzierungsrunde in Höhe von einer Milliarde US-Dollar, und der Unternehmenswert steigt auf etwa 24 Milliarden US-Dollar (etwa 171,2 Milliarden Yuan). Da er etwa 75 % der Unternehmensanteile hält, hat er einen Vermögen von 18 Milliarden US-Dollar und ist erstmals in der Forbes-Liste der reichsten Amerikaner aufgetaucht und wird zum jüngsten Milliardär dieses Jahres.

„Dies ist nur der Anfang. Wir werden das Kapital nutzen, um die Entwicklung der Basis-Modelle zu beschleunigen – indem wir den großen Sprachmodellen führende Trainingsdaten liefern, erweitern wir die Grenzen der KI-Fähigkeiten.“ Serena ist überzeugt, dass der Fortschritt der KI nicht nur von der Rechenleistung, sondern auch von der Qualität und Komplexität der Daten begrenzt wird.

Die Welt der KI: Die 2000er-Jahrgangsgeneration macht sich stark

Ohne dass man es merkt, ist es für die Gründer aus der 2000er-Jahrgangsgeneration keine Seltenheit mehr, Finanzierungen in Milliardenhöhe zu erhalten. Fast täglich passiert es.

Letzte Woche absolvierte Axiom Math offiziell seine erste Finanzierungsrunde in Höhe von 64 Millionen US-Dollar (etwa 460 Millionen Yuan), die von B Capital geleitet wurde. Andere beteiligte Institutionen waren Greycroft, Madrona und Menlo Ventures. Der Unternehmenswert nach der Investition beträgt 300 Millionen US-Dollar (etwa 2 Milliarden Yuan).

Der Gründer von Axiom ist Carina Hong aus der 2000er-Jahrgangsgeneration. Sie wurde in Guangzhou geboren und aufgewachsen, besuchte die berühmte South China Normal University Affiliated High School und gewann mehrmals Preise bei Mathematikwettbewerben. Danach studierte sie an der Massachusetts Institute of Technology (MIT), absolvierte ihren Master an der Universität von Oxford und ist jetzt an der Stanford University promovierend tätig.

Kürzlich bekam Sola Solutions, gegründet von zwei 2000er-Jährigern aus MIT, der 22-jährigen chinesischstämmigen Jessica Wu und dem 23-jährigen Neil Deshmukh, eine Finanzierung von namhaften Venture-Capital-Firmen in Silicon Valley. Auf der Unternehmenswebsite steht, dass die Finanzierung eine Seed-Runde von 3,5 Millionen US-Dollar, geleitet von Conviction, und eine Serie-A-Runde von 17,5 Millionen US-Dollar, geleitet von a16z und mit Beteiligung von Conviction, umfasst, insgesamt 21 Millionen US-Dollar (etwa 150 Millionen Yuan).

Das KI-Datenannotierungsunternehmen Mercor strebt einen Unternehmenswert von etwa zehn Milliarden US-Dollar an. Das Unternehmen absolvierte bereits zwei Finanzierungsrunden, und der Unternehmenswert nach der Serie-B-Runde beträgt etwa zwei Milliarden US-Dollar. Die Gründer sind drei ehemalige Studenten aus der 2000er-Jahrgangsgeneration. Sie gründeten Mercor in ihrem zweiten Jahr an der Universität in ihrem Wohnzimmer und beschlossen später, aus der Harvard University und der Georgetown University auszusteigen, um sich voll und ganz dem Startup zu widmen.

Ähnliche Geschichten spielen sich auch in China ab.

Anfang dieses Jahres gründeten drei „Geeks“ aus der 2000er-Jahrgangsgeneration von der Tsinghua University – Min Yuheng, Cheng Yi und Li Yizhe – ein Robotikunternehmen namens Lingchufang Robotics. Jetzt hat das Unternehmen erfolgreich eine Finanzierung in Milliardenhöhe in der Angel+- und Angel++-Runde abgeschlossen, an der namhafte Institutionen wie Jijie Capital, Tongchuang Weiye, Lihe Tech, Shuimu Fund, Mizuho Lihe und Ralph Capital beteiligt sind.

Wir sehen, dass immer mehr junge Gesichter auftauchen, wie Chen Yuanpei, Mitbegründer von Lingchu Intelligence, Yang Fengyu, Gründer und CEO von UniX AI, und Jiang Zhenghao, Gründer von Chongxun Technology.

Die Zeit drängt. „Die KI wartet nicht. Verpasst man die Chance, verpasst man den Zug.“ Die meisten dieser Gründer haben schon in jungen Jahren mit Programmieren begonnen. Sie halten die Künstliche Intelligenz für eine einmalige Gelegenheit. Manche geben ihren Studienplatz an einer renommierten Universität auf, um ein Startup zu gründen, und manche verzichten sogar auf das Studium, um mit ihrem Traum in den KI-Sektor einzusteigen.

Auf diesen jungen Leuten sitzen viele erstaunliche Labels: Genie, Studienabbruch, fleißig, Geek, Ein-Mann-Unternehmen … Es ist nicht mehr ungewöhnlich, dass ein 20-jähriger CEO eines Unicorn-Unternehmens existiert. Es gibt viele 2000er-Jährige, die Teams von mehreren Dutzend oder sogar Hunderten von Menschen leiten. Wie ein Silicon-Valley-Investor sagte: „Heute ist es schon nicht mehr früh, wenn man mit 19 Jahren ein Unternehmen gründet.“ Sie trainieren nachts, programmieren tagsüber, verhandeln mittags über Finanzierungen und stellen abends Demos online – das ist der Alltag von Generation-Z-Gründern. Sie formen die Zukunft der KI mit erstaunlicher Geschwindigkeit neu.

Liu Yuan, Partner von ZhenFund, sagte einmal: „Die KI hat die Gründungsschwelle neu definiert. Die Technologie bringt alle auf die gleiche Stufe, und der größte Vorteil dieser jungen Generation ist, dass sie keine Lasten trägt, schnell lernt und noch schneller handelt.“

Die neuen Generationen kommen wie Wellen. Dies ist die Zeitchance für diese Generation.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account  „Touzijie“ (ID: pedaily2012), geschrieben von Wang Lu und mit Genehmigung von 36Kr veröffentlicht.