58,1 Milliarden Yuan: Ein weiterer KI-Einhörner von einem Peking-Universität-Alumnus hervorgebracht

Der Wohlstandsmythos der „Wasserverkäufer“ für KI-Rechenleistung hält weiter an.

Kürzlich gab die KI-Cloudplattform Together AI den Abschluss einer Serie-C-Finanzierungsrunde über 800 Millionen US-Dollar bekannt. Die Bewertung nach der Finanzierung stieg sprunghaft auf 8,3 Milliarden US-Dollar (umgerechnet 58 Milliarden Yuan). Diese Runde wurde von Aramco Ventures, einem Tochterunternehmen von Saudi Aramco, angeführt, während bekannte Institutionen wie NVIDIA, Vista Equity Partners und General Catalyst sich an der Folgefinanzierung beteiligten.

Warum kann dieser erst vor vier Jahren gegründete KI-Cloudplattform-Anbieter in der intensiven Konkurrenz um große Modelle die Giganten dazu bringen, sich eifrig zu beteiligen? Die Antwort liegt vielleicht in den beiden Schlüsselbegriffen „Open-Source-Modelle“ und „chinesisches Technik-Superteam“.

Bewertung steigt innerhalb eines Jahres um das 1,5-fache – Open-Source-KI wird zu einem Magneten für Kapital

Together AI wurde 2022 gegründet, fast zeitgleich mit ChatGPT. Bei der Gründung positionierte sich das Unternehmen klar als „KI-natives Cloud“-Unternehmen, dessen Kerngeschäft es ist, Unternehmen Rechenleistung auf Basis von NVIDIAs GPU-Clustern zu vermieten, sodass Entwickler Open-Source-Großmodelle zu extrem niedrigen Kosten betreiben können.

In der Anfangsphase dominierten geschlossene Modelle, angeführt von OpenAI, den Markt. Doch schon bald stellte sich heraus, dass die KI-Geschäfte im Unternehmensbereich mit einer harten Realität konfrontiert sind: Die Token-Kosten für fortschrittliche geschlossene Modelle sind hoch und fressen gnadenlos die Gewinnmargen von KI-Anwendungen auf. Mit dem starken Aufstieg leistungsstarker Open-Source-Modelle wie DeepSeek ändert sich die Branchensituation jedoch.

Im Übergang von „geschlossenen“ zu „offenen“ Modellen adressierte Together AI genau dieses Problem. Durch die Integration gängiger Open-Source-Modelle wie DeepSeek, MiniMax und Kimi bietet es Unternehmenskunden vielfältige Dienste wie Serverless-Inferenz, dedizierte Infrastruktur und Batch-Inferenz an und ist damit der größte Nutznießer des Booms der Open-Source-Modell-Ökosysteme.

Aufbauend auf einem ausgereiften Ökosystem für Open-Source-Modelle hat Together AI eine kostengünstige „Alternative“ für Open-Source-Modelle entwickelt. Daten zeigen, dass die Inferenzkosten für Unternehmen nach der Nutzung der Rechenleistungsdienste von Together AI um das 6- bis 60-fache sinken können, selbst bei gleicher oder besserer Leistung.

Am Beispiel seiner KI-Kundenserviceplattform Decagon: Nachdem die gesamte Arbeitslast auf Together AI migriert wurde, sanken die Inferenzkosten direkt um das 6-fache. Der starke Kostenvorteil schlägt sich direkt in echten Aufträgen nieder: Die neueste jährliche Buchungssumme zeigt, dass das Auftragsvolumen von Together AI gegenüber dem Vorquartal auf 1,15 Milliarden US-Dollar anstieg – ein Anstieg um das 38-fache von 30 Millionen US-Dollar Anfang 2024.

Die jährliche Buchungssumme, die sich innerhalb von zwei Jahren um das 38-fache steigerte, hat das kommerzielle Potenzial von Together AI im Bereich der Open-Source-KI vollständig entfacht. Einerseits hat mit dem Boom von KI-Agenten die Unternehmens-KI keine einfachen Chatbots mehr benötigt, sondern digitale Mitarbeiter, die komplexe Arbeitsabläufe verarbeiten können – was zu einer massiven Anzahl von Token-Aufrufen führt. Andererseits hat Together AI selbst durch Innovationen in der Basistechnologie die physikalischen Grenzen der Rechenleistungskosten durchbrochen.

Durch den selbst entwickelten ATLAS-Inferenz-Engine und fortschrittliche Technologien wie Spekulative Dekodierung (Speculative Decoding) konnte die Geschwindigkeit einiger Inferenz-Arbeitslasten um bis zu 400 % gesteigert werden. Diese durchgehende technische Optimierung ermöglicht es Together AI, Inferenzdienste für Unternehmen zu Kosten anzubieten, die weit unter denen traditioneller Cloud-Anbieter liegen, und so technische Barrieren aufzubauen.

Aus diesem Grund steigt die Bewertung von Together AI stetig. Im Februar 2025, bei der von General Catalyst angeführten Serie-B-Finanzierung, lag die Bewertung von Together AI nur bei 3,3 Milliarden US-Dollar. 16 Monate später erreichte die Bewertung nach der Finanzierung jedoch 8,3 Milliarden US-Dollar – ein Anstieg um das 1,5-fache innerhalb eines Jahres.

Alumnus der Peking-Universität und Professor der Stanford-Universität an der Spitze – ein „chinesisches Technik-Superteam“ tritt hervor

Der rasche Aufstieg von Together AI liegt nicht nur darin, dass es den richtigen Zeitpunkt für den Open-Source-KI-Boom getroffen hat, sondern auch hinter einem „chinesischen Kern-Technikteam“ steht.

Ein Blick auf die Website von Together AI zeigt, dass das Gründerteam als „Superteam von Spitzenstudenten“ bezeichnet werden kann, wobei Chinesen einen hohen Anteil haben.

Als eines der Kernmitglieder dieses Technik-Superteams ist Mitbegründer und CTO Ce Zhang ein Absolvent der Peking-Universität. Sein Lebenslauf zeigt einen soliden akademischen Hintergrund: Er schloss 2008 sein Bachelorstudium an der Mathematikfakultät der Peking-Universität ab, promovierte anschließend an der University of Wisconsin-Madison und war Assistenzprofessor an der Fakultät für Informatik der ETH Zürich.

In seiner Forschung konzentrierte er sich stets darauf, maschinelles Lernen günstiger, vertrauenswürdiger und für mehr Menschen zugänglich zu machen. Er ist der Meinung, dass KI nicht nur ein Werkzeug für Giganten sein sollte – sondern durch Innovationen auf System-, Planungs- und verteilter Architekturebene die Kosten für Trainings- und Inferenzrechenleistung senken sollte, sodass Einzelpersonen, Startups und traditionelle Branchen Open-Source-Großmodelle zu niedrigen Kosten nutzen können.

Aufbauend auf diesem Kernkonzept leitete Ce Zhang die Innovationen von Together AI im Bereich der grundlegenden Rechenleistungsplanung und des Inferenz-Engines. Er führte das Team bei der Entwicklung des selbst entwickelten ATLAS-Inferenz-Engines an und integrierte fortschrittliche verteilte Inferenztechnologien wie NVIDIA Dynamo tief ein. Diese Reihe von Innovationen ermöglichte Together AI kontextbewusstes intelligentes Routing und KV-Cache-Management, vermeidet redundante Berechnungen bei groß angelegter Rechenleistungsbereitstellung und erzielte damit kommerziell das beeindruckende Ergebnis einer jährlichen Buchungssumme von über 1,15 Milliarden US-Dollar.

Neben Ce Zhang ist Percy Liang, weiterer Mitbegründer des Unternehmens, ein herausragender chinesischer Wissenschaftler, der sich tief im Bereich der KI engagiert. Als Professor an der Fakultät für Informatik der Stanford-Universität ist Percy Liang Direktor des Stanford Center for Research on Foundation Models (CRFM). Im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens konzentriert er sich auf die Entwicklung von Open-Source-Fundamentmodellen und den Aufbau von Modellbewertungssystemen.

In der Teamzusammenarbeit: Wenn Ce Zhang auf der Ebene der grundlegenden Architektur eine effiziente und kostengünstige „Autobahn“ für Rechenleistung für Together AI gebaut hat, dann ist Percy Liang mit seinem umfassenden akademischen Wissen und Branchenverständnis der „Navigator“ für die technische Umsetzung des Unternehmens. Durch strenge Bewertungsmaßstäbe hilft er Together AI, in dem komplexen Ökosystem der Open-Source-Modelle kontinuierlich die besten Lösungen auszuwählen und die Zuverlässigkeit und Fortschrittlichkeit der Basistechnologie zu gewährleisten.

Unter der Leitung von Ce Zhang und Percy Liang stützen sie sich gemeinsam mit dem Chefwissenschaftler des Unternehmens, Tri Dao, die grundlegende Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens. Zusammen senken sie die „Rechenleistungskosten“ von Together AI exponentiell und stärken die grundlegenden Algorithmen und Systemfähigkeiten von Together AI in mehreren Dimensionen – sodass das Unternehmen in Bereichen wie Algorithmen-Iteration, Modellauswahl, Systemarchitektur und Rechenleistungsplanung kontinuierlich die Spitzenposition einnimmt.

NVIDIAs „offene Strategie“: Ökosystem fördern, um mehr GPUs zu verkaufen

Betrachtet man NVIDIAs Engagement, so steckt dahinter tatsächlich das Bestreben der Giganten, das KI-Rechenleistungsökosystem aufzubauen. Als Mitinvestor beteiligt sich NVIDIA nicht zum ersten Mal an Together AI.

Bereits im November 2023, bei der Serie-A-Finanzierung, beteiligte sich NVIDIA an der Frühphasenfinanzierung. Damals beteiligte sich NVIDIA ebenfalls als Mitinvestor an dem Unternehmen, während die führenden Investoren dieser Runde Kleiner Perkins und Prosperity7 unter dem Dach von Saudi Aramco waren.

Der Grund für NVIDIAs kontinuierliches Engagement in diesem Unternehmen ist klar. Bis heute ist Together AI, das von NVIDIA auserwählt wurde, kein einfacher KI-Cloud-Anbieter mehr – sondern ein unverzichtbarer „Ökosystemknoten“ in NVIDIAs riesigem Reich der Rechenleistung. Einfach ausgedrückt: Durch Investitionen sichert sich NVIDIA direkt riesige Hardware-Aufträge.

Veröffentlichte Daten zeigen, dass das Geschäftsmodell von Together AI auf NVIDIAs H100-, H200- und sogar den neuesten Blackwell-GPUs basiert. Nachdem die jährliche Buchungssumme von Together AI 1,15 Milliarden US-Dollar überschritten hat, wird die Nachfrage nach massiven GPU-Clustern zwangsläufig noch stärker steigen. NVIDIAs Kapitalzufuhr ebnet den Weg für den fortlaufenden Absatz seiner eigenen Chips.

Darüber hinaus versucht NVIDIA, durch diese Art von „neuen Cloud“- (Neocloud-) Anbietern das Monopol der traditionellen Cloud-Giganten zu brechen und ein breiteres Vertriebsnetz für Rechenleistung aufzubauen. Für NVIDIA bedeutet dies: Durch die Förderung von Anbietern wie Together AI bündelt es die Nachfrage von kleinen und mittleren KI-Entwicklern sowie Unternehmen und wandelt sie in eine stabilere und vorhersehbarere Einkaufskurve um.

Der tiefere Grund liegt darin, dass NVIDIA sich von der Rolle des „Hardware-Verkäufers“ zu einem „Einnahmenteiler“ wandelt und zu einem Partner für KI-Infrastruktur wird. Am 1. Juli hat NVIDIA offiziell das „AI Compute Partnership“-Programm gestartet und seine Position als „Partner für den Aufbau der Industriekette“ klargestellt. Das bedeutet, dass NVIDIA nicht nur Hardware verkauft, sondern auch Kreditunterstützung und Mechanismen zur Gewinnbeteiligung anbietet – sodass Unternehmen wie Together AI ohne hohe Vorabinvestitionen die Größe ihrer Rechenleistung schnell erweitern können.

In diesem Modell und unter dieser neuen Position hat NVIDIA bereits mit anderen KI-Cloud-Anbietern neben Together AI wie Sharon AI und Firmus zusammengearbeitet. Sie bauen gemeinsam „KI-Fabriken“ auf Basis der NVIDIA DSX AI Factory-Architektur auf.

Der neueste Quartalsbericht zeigt, dass NVIDIA ein beeindruckendes Ergebnis vorgelegt hat: Der Umsatz in einem Quartal betrug bis zu 81,615 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von 85 % im Vergleich zum Vorjahr. Der Nettogewinn stieg im Vergleich zum Vorjahr um 211 % auf 58,321 Milliarden US-Dollar.

Diese Daten haben nicht nur NVIDIAs Rekord beim Quartalsumsatz gebrochen, sondern auch dazu beigetragen, dass NVIDIA eine Marktkapitalisierung von 5 Billionen US-Dollar erreicht – was die starke globale Nachfrage nach KI-Rechenleistungsinfrastruktur unterstreicht. Ein genauer Blick auf diese Ergebnisse zeigt, dass die Diversifizierung der Kunden einer der treibenden Kräfte für das starke Wachstum von NVIDIAs Leistung ist.

Laut Finanzbericht stammt das Wachstum der Leistung im Datacenter-Geschäft von NVIDIA nicht nur von großen Cloud-Anbietern (Hyperscaler), sondern auch weitgehend von KI-Cloud, Industrie, Unternehmen und souveränen KI-Kunden. Die Diversifizierung der Kundenstruktur verringert NVIDIAs Abhängigkeit von einzelnen Großkunden und schafft eine widerstandsfähigere Wachstumsbasis. Gleichzeitig beschleunigt die schnellere Iteration globaler Großmodelle und die schnelle Umsetzung von KI-Anwendungen den Ausbau globaler KI-Fabriken und Rechenzentren weiter – was die Nachfrage nach Rechenleistung bei nachgelagerten Cloud-Anbietern, KI-nativen Unternehmen sowie Behörden und staatlichen Einrichtungen stark erhöht und die positive Erwartung für NVIDIAs Leistung stärkt.

Im Rahmen von NVIDIAs „offener Strategie“ hat Together AI angekündigt, die Kapazität der öffentlichen Cloud – also die Größe der „Rechenleistung“ – in den nächsten fünfzig Jahren um das 50-fache zu erweitern. Das bedeutet: Wenn die Kosten der Rechenleistung nicht mehr das Hindernis der Branche sind, könnte das Zeitalter der Open-Source-Großmodelle wirklich anbrechen. Für KI-Entwickler wird es dann ein echtes „Together AI“ sein.

Und dieses von chinesischen Technikkräften geführte KI-Einhorn wird mit dem globalen Boom der KI-Infrastruktur weiter voranschreiten.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Dong Shi Tiao Capital“ (ID: DsstCapital), Autor: Chen Mei, Redakteur: Wang Qingwu, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.