Drei Personen, verdient satte 2,7 Milliarden – von Nvidia übernommen
NVIDIA hat wieder in Aktion getreten.
Laut Berichten von The Information hat NVIDIA das amerikanische prädiktive KI-Unternehmen Kumo AI für mindestens 400 Millionen US-Dollar (etwa 2,7 Milliarden Yuan) erworben.
Interessanterweise wurde dieser Deal nicht offiziell angekündigt, sondern von Nima Badieyf, dem Leiter der Unternehmens-KI-Strategie von NVIDIA, versehentlich "preisgegeben".
Er schrieb in einem LinkedIn-Posting: "Willkommen, Kumo, im NVIDIA-Team", und löschte anschließend die Nachricht.
Aber es war bereits zu spät. Die LinkedIn-Profiles der drei Mitbegründer von Kumo zeigen, dass sie im vergangenen Mai NVIDIA beigetreten sind. Dies bedeutet, dass die Übernahme bereits abgeschlossen ist, NVIDIA hat es nur noch nicht offiziell bekannt gegeben.
01 50 Personen, 2,7 Milliarden Yuan verkauft
Schauen wir uns zunächst einige Schlüsselzahlen an. Kumo AI wurde 2022 gegründet und hat seinen Sitz in Mountain View, Kalifornien. Das Team besteht nur aus etwa 50 Personen.
Seit seiner Gründung hat das Unternehmen insgesamt 37 Millionen US-Dollar an Kapital beschafft, wobei der Hauptinvestor Sequoia Capital ist.
Nach Daten von PitchBook hatte das Unternehmen bei seiner Kapitalbeschaffung einen Schätzwert von etwa 250 Millionen US-Dollar. Jetzt wird es für 400 Millionen US-Dollar an NVIDIA verkauft, was einem Anstieg des Schätzwerts von etwa 60 % entspricht.
Was aber wirklich wertvoll ist, sind nicht die Einnahmen, sondern die Menschen.
Die drei Gründer von Kumo sind fast ein "Traumteam" auf dem Gebiet der Unternehmensdaten.
Der CEO, Vanja Josifovski, war früher CTO von Airbnb; der Chefwissenschaftler, Jure Leskovec, ist Professor für Informatik an der Stanford University; der Leiter der Technik, Hema Raghavan, war früher für die KI-Business von LinkedIn verantwortlich.
Alle drei sind jetzt bei NVIDIA.
Laut mehreren Quellen wird das Kumo-Team vollständig in die Unternehmens-KI-Abteilung von NVIDIA integriert, ohne aufgeteilt oder Personal entlassen zu werden.
Veränderung des Schätzwerts von Kumo AI bei Kapitalbeschaffung und Übernahme. Quelle: PitchBook, The Information
02 KI "Tabellen lesen" lassen: Konversionsrate um das Sechsfache steigern
In den letzten zwei Jahren war das Thema Large Language Model sehr beliebt, aber die wirklich wichtigen Unternehmensdaten wurden bisher nicht adressiert.
Diese Daten sind weder Texte noch Bilder, sondern Kundendaten, Bestellungen, Lagerdaten, Finanzberichte und Lieferkettenaufzeichnungen. Sie liegen in Datenbanken und sind oft auf Dutzende oder sogar Hunderte von Tabellen verteilt.
Das herkömmliche Vorgehen ist sehr aufwändig: Unternehmen müssen drei bis sechs Monate Zeit investieren, um Feature Engineering durchzuführen, mehrere Tabellen zu einer einzigen Tabelle zusammenzufassen und diese dann einem maschinellen Lernmodell zur Analyse zu übergeben. Dabei gehen viele Datenbeziehungen verloren.
Das herkömmliche Verfahren sieht vor, dass Unternehmen mehrere Monate brauchen, um drei Tabellen manuell zu einer großen Tabelle zusammenzufassen und diese dann an die KI zur Analyse zu geben.
Was Kumo macht, ist sehr einfach: Es ist nicht mehr notwendig, die Tabellen zusammenzufassen. Die KI kann direkt diese Tabellen lesen.
Es stellt sich jede Tabelle als ein Netzwerk vor. Jede Zelle ist ein Knotenpunkt, und die Beziehungen zwischen den Tabellen sind die Verbindungen. Die KI sucht direkt in diesem Netzwerk nach Mustern. Wenn Sie beispielsweise fragen: "Was ist der Grund für den Rückgang der Wiederholungskaufquote in den letzten drei Monaten?"
Kumo folgt selbst dem Netzwerk, sucht von der Bestelltabelle zur Kundentabelle und dann zur Beschwerdetabelle und gibt Ihnen die Antwort. Es ist nicht erforderlich, dass die Tabellen zunächst von Menschen sortiert werden. Es ist auch nicht notwendig, das Modell neu zu trainieren. Man kann einfach in einfacher Sprache fragen.
Im April dieses Jahres hat Kumo sein neues Modell KumoRFM - 2 veröffentlicht.
Nach den öffentlichen Testergebnissen ist die Leistung des Modells im Stanford RelBenchV1-Benchmark etwa 5 % höher als die des besten herkömmlichen überwachten Lernmodells; im SAP SALT-Unternehmens-Test erreichte die Genauigkeit nach der Feinabstimmung 89 %, während AutoGluon etwa 77 % erreichte.
Vergleich der Genauigkeit im SAP SALT-Unternehmens-Benchmark. Quelle: Offizielle Ankündigung von Kumo
Das Modell kann auf 500 Milliarden Zeilen Daten skaliert werden, mit einer Verarbeitungsgeschwindigkeit von 5 GB/s und einer Abfragekapazität von 20 Millionen Abfragen pro Sekunde.
Anoop Muraleedharan, der Senior Director für Daten und Analysen bei Databricks, hat angegeben, dass nach der Implementierung von Kumo die Rate, mit der potenzielle Kunden in Verkaufschancen umgewandelt werden, von 1,2-fach auf 6-fach gestiegen ist, und die Anzahl der hochwertigen Verkaufsleads hat sich verdoppelt.
Die aktuellen Kunden umfassen Unternehmen wie Databricks, DoorDash, Reddit, Snowflake und Sainsbury's.
03 Der wahre Zweck von NVIDIA: Kunden kaufen
Viele denken, dass NVIDIA ein KI-Unternehmen kauft, aber tatsächlich kauft es zukünftige Bestellungen für Grafikkarten (GPU).
Das Unternehmensprädiktive KI hat eine Eigenschaft: Jede Vorhersage erfordert eine Inferenzberechnung, und jede Inferenz verbraucht GPU-Ressourcen.
Die Fähigkeit von KumoRFM - 2, 500 Milliarden Zeilen Daten zu verarbeiten und 20 Millionen Abfragen pro Sekunde zu bewältigen, beruht im Wesentlichen auf einer großen Rechenleistung.
Wenn Kumo in Zukunft in die NVIDIA AI Foundry und die NIM-Inferenzplattform integriert wird, werden alle Unternehmen, die Kumo nutzen, langfristige Kunden für NVIDIA-Grafikkarten werden.
Diese Logik wurde von NVIDIA bereits mehrmals bestätigt.
In den letzten Jahren hat NVIDIA mehr als 100 KI-Unternehmen erworben oder investiert, darunter Run.ai (700 Millionen US-Dollar), Poolside (Investition von 500 Millionen bis 1 Milliarde US-Dollar) und OpenAI (30 Milliarden US-Dollar).
Hauptsächlich Übernahmen und Investitionen von NVIDIA im KI-Bereich in den letzten Jahren. Quelle: Zusammenfassung aus öffentlichen Berichten
Scheinbar richtet NVIDIA sich auf die Entwicklung von KI-Anwendungen, aber im Kern erweitert es den Bedarf nach Grafikkarten. Je mehr KI-Anwendungen es gibt, desto mehr Grafikkarten werden verkauft.
04 Wer verdient am meisten? Drei Unternehmen
Der Markt für Unternehmensprädiktive KI wächst schnell.
Laut einer Branchenschätzung von Precedence Research wird der globale Markt für die gesamte Kette der KI-Prädiktivanalyse im Jahr 2025 etwa 54 Milliarden US-Dollar betragen und wird voraussichtlich 2028 die Marke von 110 Milliarden US-Dollar überschreiten, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von etwa 28,5 %.
Größe und Prognose des globalen Marktes für KI-Prädiktivanalyse (2025 - 2028). Quelle: IDC
Aber diejenigen, die in diesem Markt wirklich viel Geld verdienen, sind nicht Start-ups wie Kumo, sondern Plattformunternehmen. Der Grund ist einfach.
Kumo verkauft nur Vorhersagefähigkeiten. Die Unternehmen, die wirklich viel verdienen, verkaufen Entscheidungssysteme, Prozesse und Effizienz.
In diesem Bereich gibt es einige der global am meisten profitablen Unternehmen.
Erstes Unternehmen: Palantir.
Im ersten Quartal 2026 betrug der Umsatz 1,63 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 85 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Der Umsatz aus dem US-amerikanischen Geschäftsfeld betrug 595 Millionen US-Dollar, was einem Anstieg von 133 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Die Jahresumsatzprognose liegt zwischen 7,65 und 7,66 Milliarden US-Dollar. Der aktuelle Marktwert beträgt etwa 328 Milliarden US-Dollar.
Umsatz und Jahreszuwachsrate von Palantir (Q1 2024 - Q1 2026). Quelle: Finanzbericht von Palantir
Palantir verkauft nicht nur Modelle, sondern ein ganzes Unternehmens-KI-System.
Zweites Unternehmen: Salesforce.
Der Jahresumsatz von Agentforce hat bereits die Marke von 1 Milliarde US-Dollar überschritten, was einem Anstieg von 169 % (im vierten Quartal des Geschäftsjahres 2026) entspricht. Der Jahresumsatz aus dem KI- und Datenbusiness beträgt 3,4 Milliarden US-Dollar.
Von seinen 180.000 Kunden haben derzeit nur etwa 8 % Agentforce übernommen, was bedeutet, dass 92 % noch ein potenzieller Markt darstellen.
Salesforce ist im Wesentlichen ein CRM-Unternehmen, d. h. ein Kundendatenmanagement-System. Früher war es für die Aufzeichnung von Kundendaten und Verkaufsfortschritten verantwortlich. Jetzt lässt es die KI direkt in den Verkaufsprozess einbezogen.
Wenn ein Kunde eine Anfrage per E-Mail schickt, antwortet die KI automatisch; wenn ein Verkäufer den Kontakt zu einem Kunden vergisst, erinnert die KI ihn automatisch.
Für Unternehmen kaufen sie nicht nur ein Large Language Model, sondern ein Verkaufssystem, das automatisch Geld für sie verdient.
Drittes Unternehmen: Microsoft.
Der Jahresumsatz von Copilot beträgt etwa 5,4 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 160 % entspricht.
Microsoft hat mehr als 400 Millionen Office-Benutzer. Es muss gar nicht erst neue Kunden gewinnen, sondern nur die Benutzer dazu bringen, auf "Upgrade" zu klicken.
Vergleich der Jahresumsätze der drei profitabelsten Unternehmen im Bereich der Prädiktiven KI. Quelle: Finanzberichte von Palantir, Salesforce und Microsoft
Früher öffneten die Menschen Word, um Dokumente zu schreiben, Excel, um Analysen durchzuführen, und PowerPoint, um Präsentationen zu erstellen.
Jetzt ist Copilot direkt in diese Produkte integriert. Benutzer müssen keine neuen Softwareprogramme lernen oder neue KI-Tools suchen. Sie müssen nur auf eine "Upgrade"-Schaltfläche klicken.
Microsoft verkauft nicht nur Modelle, sondern Büroeffizienz.
Die drei Unternehmen haben eine gemeinsame Eigenschaft: Sie verdienen nicht mit Modellen, denn Modelle können leicht ersetzt werden. Was wirklich schwer zu ersetzen ist, sind die Arbeitsabläufe, Datenpipelines und Kundenbeziehungen hinter den Modellen.
05 NVIDIA hat ein größeres Geschäft im Visier
Als unabhängiges Unternehmen hat Kumo tatsächlich keine Vorteile.
Es hat nicht die Unternehmensbereitstellungskapazität von Palantir, keine 150.000 Kunden wie Salesforce und definitiv nicht die 400 Millionen Benutzerzugänge wie Microsoft.
Aber nachdem es NVIDIA beigetreten ist, sieht die Situation ganz anders aus, denn es ist nicht mehr ein Softwareunternehmen, sondern ein Teil des NVIDIA-GPU-Verkaufssystems.
Nach Schätzungen von Gartner wird die globale KI-Ausgaben im Jahr 2026 auf 2,59 Billionen US-Dollar steigen, was einem Anstieg von 47 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Mehr als 45 % davon fließen in die Infrastruktur, einschließlich Grafikkarten, KI-Servern und KI-Netzwerken.
Dies bedeutet: Jedes Mal, wenn ein Unternehmen eine KI-Vorhersage durchführt, gibt es jemand, der die "Schaufeln" verkauft.
Und NVIDIA ist der größte "Schaufelverkäufer".
Es scheint, dass Kumo für 2,7 Milliarden Yuan verkauft wurde, aber für NVIDIA könnte es zukünftige GPU-Bestellungen im Wert von Milliarden von US-Dollar bedeuten.