Ein 200 Milliarden Yuan wertes KI-Such-Einhorn ist entstanden: Die Investoren haben eine 240-fache Rendite erzielt.

Ein erst vier Jahre altes KI-Unternehmen strebt derzeit eine Bewertung von 30 Milliarden US-Dollar (ca. 2016 Milliarden Yuan) an.

Am 23. August wurde bekannt, dass Nvidia Gespräche über die Beteiligung an einer neuen Finanzierungsrunde des KI-Suchunternehmens Perplexity führt. Diese Runde könnte ein Volumen von mehreren Milliarden US-Dollar erreichen, womit die Unternehmensbewertung über 30 Milliarden US-Dollar steigen würde.

Wenn die Transaktion abgeschlossen wird, wird die Bewertung von Perplexity innerhalb von etwa einem Jahr erneut um mindestens 50 % steigen.

Anfang 2024 lag die Bewertung des Unternehmens noch bei nur rund 500 Millionen US-Dollar. Ende 2024 erreichte sie bereits 9 Milliarden US-Dollar. Im Juni 2025 stieg sie weiter auf 14 Milliarden US-Dollar; in den folgenden Monaten überschritt sie nacheinander die Marken von 18 und 20 Milliarden US-Dollar. Die jüngste Finanzierungsrunde hat das Ziel nun auf über 30 Milliarden US-Dollar angehoben.

In weniger als drei Jahren ist die Bewertung von 500 Millionen auf 30 Milliarden US-Dollar gestiegen – das ist fast das 60-fache.

Früh eingestiegene Investoren können sogar eine Überrendite von 240-fachem erwarten.

Welche verlockenden Geschäftsmöglichkeiten stecken hinter dem heiß begehrten Perplexity?

Drei Wege, Geld zu verdienen

Perplexity wurde 2022 gegründet und ist die KI-Version von Google. Wenn Sie eine Frage in das Suchfeld eingeben, erhalten Sie keine Liste von Links zum Anklicken, sondern direkt eine zusammengestellte Antwort mit Quellenangaben für jeden Satz – es liest für Sie Dutzende von Webseiten durch und extrahiert das Ergebnis.

Viele Fachleute – Journalisten, Forscher, Investoren – nutzen es für die Informationssammlung und erste Recherchen.

Perplexity KI-Suchoberfläche Quelle: Offizielle Website von Perplexity

Die eigentliche Weiterentwicklung von Perplexity fand jedoch in diesem Jahr statt. Es ist nicht mehr nur ein „Suchfeld“, sondern entwickelt sich zu einem KI-Agenten, der Ihnen direkt bei der Arbeit helfen kann.

Das Überraschendste an Perplexity ist nicht die rasante Steigerung seiner Bewertung, sondern die Tatsache, dass es tatsächlich Gewinne erzielt.

Der annualisierte Umsatz (ARR) von Perplexity hat bereits 750 Millionen US-Dollar überschritten.

Woher kommt das Geld? Es gibt drei Haupteinnahmequellen:

Die erste und grundlegendste ist das Verbraucherabonnement. Perplexity Pro kostet 20 US-Dollar pro Monat, die Premium-Version ist teurer. Wie bei Netflix oder Spotify wird monatlich abgerechnet. Das Unternehmen hat Vorinstallationsvereinbarungen mit großen Smartphone-Herstellern und Mobilfunkbetreibern weltweit geschlossen – es ist auf Motorola-Geräten vorinstalliert, Samsung-Galaxy-Nutzer erhalten 12 Monate kostenlos, und 360 Millionen Nutzer des indischen Telekommunikationsgiganten Airtel erhalten die kostenlose Pro-Version. Dieses Modell aus „Betreiberzuschuss + kostenlose Testphase → Konvertierung“ hat geholfen, schnell eine große Nutzerbasis aufzubauen.

Die zweite Einnahmequelle sind Unternehmensdienste, der am schnellsten wachsende Bereich in diesem Jahr. Perplexity hat Computer for Enterprise auf den Markt gebracht, im Grunde ein KI-Arbeitsassistent für Unternehmen, der 200 US-Dollar pro Platz und Monat kostet. Es kann an interne Systeme von Unternehmen angeschlossen werden und hilft Mitarbeitern, komplexe Aufgaben automatisch zu erledigen – beispielsweise bei der Anfrage „Fasse alle Änderungen der Daten dieser Woche zusammen und markiere Abweichungen“ liefert es direkt Ergebnisse mit Quellenangaben aus Echtzeitdaten.

Medienberichten zufolge haben sich bereits über 100 Unternehmenskunden an einem Wochenende nach der Produktveröffentlichung gemeldet, um eine Testphase zu beantragen.

Die dritte Einnahmequelle ist das API-Geschäft. Die Sonar-API von Perplexity ermöglicht es Entwicklern, die „suchfunktion mit Quellenangaben“ von Perplexity in ihre eigenen Produkte einzubinden. Kunden aus den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Unternehmens-SaaS nutzen dies – die Suchfunktion wird wie ein Versorgungsdienst zur Verfügung gestellt, bei dem die Nutzung nach Verbrauch abgerechnet wird.

Mit insgesamt weniger als 400 Mitarbeitern erzielt das Unternehmen einen jährlichen Umsatz pro Mitarbeiter von fast 1,9 Millionen US-Dollar – eine Effizienz, die in der gesamten Unternehmenssoftwarebranche Spitzenwerte erreicht.

Deng Mingsheng, Gründungspartner von Yushi Capital, sagte gegenüber Pencil News: Perplexity wächst nicht nur deshalb schnell, weil die KI-Suche im Trend liegt, sondern vor allem, weil es sich allmählich von einer Suchmaschine zu einem Agenten entwickelt, der Aufgaben direkt erledigen kann.

„Die Suchmaschine ist zunächst nur ein Werkzeug. Nutzer mit einer Frage oder einem Bedarf suchen nach Informationen, beurteilen dann selbst, ob diese Informationen zuverlässig und umfassend sind, und gelangen schließlich zu einer Antwort. Bei diesem Prozess trifft der Nutzer selbst die eigentliche Entscheidung“, sagte Deng Mingsheng. „Ein Agent folgt einer anderen Logik: Er übernimmt einen Teil des Denkprozesses des Nutzers, agiert wie ein Experte, führt Analysen, Beurteilungen und sogar Entscheidungen durch und liefert dem Nutzer direkt das Ergebnis.“

Seiner Ansicht nach ist die heutige KI-Suche nur ein Zwischenzustand – da das Vertrauen der Nutzer in große Modelle und Agenten noch nicht vollständig ausgebildet ist. Sobald dieses Vertrauen jedoch entsteht, kann es schneller wachsen als viele erwarten.

„Menschen wollen im Grunde genommen ‚faul sein‘. Wenn ein Modell mein Bedürfnis dreimal hintereinander perfekt erfüllt, warum sollte ich dann selbst wieder Dutzende von Webseiten durchsuchen und Zeit für eigene Beurteilungen aufwenden?“

Wer hat wirklich Geld verdient?

Bei dem Bewertungsfest von 30 Milliarden US-Dollar ist das Gewinnerteam zweifellos das Gründungsteam.

CEO Aravind Srinivas wurde 1994 in einer einfachen Familie in Chennai, Indien, geboren. Sein Vater arbeitete im Finanzsektor, die Familie hatte keinen technischen Hintergrund. Er studierte Elektrotechnik am IIT Madras – da er damals nicht in die Informatik-Fakultät aufgenommen wurde und ein Fachwechsel nicht gelang, lernte er Programmierung und maschinelles Lernen autodidaktisch.

Nach seinem Bachelor-Abschluss 2017 ging er an die UC Berkeley, um zu promovieren, sein Betreuer war der Experte für verstärkendes Lernen Pieter Abbeel. Während seiner Promotion absolvierte er Praktika bei Google Brain, DeepMind und OpenAI, bevor er schließlich fest bei OpenAI anfing und an der Entwicklung von DALL-E 2 mitwirkte.

Im August 2022 gründete er zusammen mit drei weiteren Personen Perplexity in San Francisco: CTO Denis Yarats stammt von Meta FAIR und ist Doktorand des Turing-Preisträgers Yann LeCun; Chief Strategy Officer Johnny Ho ist chinesischstämmig, hat seinen Abschluss in Princeton gemacht und gewann eine Goldmedaille bei der Internationalen Informatik-Olympiade; außerdem gehört Andy Konwinski, Mitbegründer von Databricks, zum Team.

Die kombinierten Hintergründe der vier Personen – Erfahrung mit großen Modellen bei OpenAI und Google, Such-Know-how von Meta FAIR, Ingenieurskompetenz mit IOI-Goldmedaille sowie Gründungs- und Unternehmensdiensterfahrung von Databricks – stellen praktisch ein „All-Star-Team“ für KI-Gründungen dar. Kein Wunder, dass die Pre-Seed-Runde bereits 3,1 Millionen US-Dollar einbrachte, mit Investoren wie dem ehemaligen GitHub-CEO Nat Friedman und Yann LeCun persönlich.

Die genauen Anteile der Gründer sind nicht öffentlich, aber laut Daten der Hurun-Liste der indischen Millionäre lag das Vermögen von Srinivas bei einer Unternehmensbewertung von 20 Milliarden US-Dollar im vergangenen Jahr bei etwa 2,5 Milliarden US-Dollar, was grob geschätzt einem Anteil von 10 % bis 15 % entspricht. Wenn die aktuelle Finanzierungsrunde tatsächlich 30 Milliarden US-Dollar erreicht, könnte sein Papiervermögen auf 3,5 bis 4,5 Milliarden US-Dollar steigen.

Sein Vermögen besteht jedoch fast ausschließlich aus nicht börsennotierten Aktien mit geringer Liquidität. Srinivas selbst sagte in einem CNBC-Interview im Juni, dass Perplexity plant, 2028 an die Börse zu gehen – erst dann erreichen die Gründer den eigentlichen Punkt der Realisierung ihrer Gewinne.

Neben den Gründern haben auch die frühen Investoren enorme Gewinne erzielt.

NEA, das im April 2023 in der Serie A investierte, als die Bewertung nur 121 Millionen US-Dollar betrug, hat bis heute bei 30 Milliarden US-Dollar eine Rendite von über 240-fachem in drei Jahren erzielt. Nvidia und Bezos, die Anfang 2024 in der Serie B einstiegen, als die Bewertung 520 Millionen US-Dollar lag, haben in zwei Jahren eine Rendite von 50 bis 60-fachem. Sogar SoftBank, das im vergangenen September bei einer Bewertung von 20 Milliarden US-Dollar nachinvestierte, hat jetzt einen Papiergewinn von über 50 %.

Das Vorgehen von Nvidia ist besonders aufschlussreich. Es handelt sich nicht nur um eine Finanzinvestition, sondern um den Aufbau eines „Rechenleistungs-Imperiums“: Wenn es in Perplexity investiert, kauft Perplexity seine GPUs; wenn es in Unternehmen wie Poolside oder Groq investiert, werden diese ebenfalls seine Kunden. Es verkauft gleichermaßen Schaufeln und beteiligt sich an den Goldgräbern.

Deng Mingsheng hat jedoch eine interessante Beobachtung: Die Abrechnungsmodi für KI könnten sich künftig in zwei Ebenen aufteilen.

„Eine Art ist allgemeine, alltägliche Intelligenz, beispielsweise einfache Fragen und Antworten oder alltägliche Ratschläge. Diese Art von Funktionen ähnelt Wasser und Strom, einer grundlegenden Versorgungsleistung. Sie eignet sich eher für Abonnementmodelle oder eine Abrechnung nach Nutzungsvolumen“, sagte er. „Die andere Art ist anspruchsvollere, spezialisiertere Intelligenz – beispielsweise wenn ich gründlich untersuchen möchte, ob sich eine Investition in ein Unternehmen lohnt, ein komplexes wissenschaftliches Problem lösen oder sogar eine Molekülstruktur entwerfen will. Solche Aufgaben erfordern tiefergehende, spezialisiertere Denkprozesse. Dann wird nicht mehr nach der Anzahl der Nutzungen abgerechnet, sondern nach der Qualität der Aufgabe oder dem Endergebnis.“

Wenn diese Annahme zutrifft, hat Perplexity mit seinem heutigen Abrechnungsmodus über Abonnements möglicherweise erst die erste Ebene des Marktes erschlossen.

Sind 30 Milliarden US-Dollar zu teuer?

Bei einer Bewertung von 30 Milliarden US-Dollar und einem ARR von 750 Millionen US-Dollar liegt das Umsatzmultiplikator bei etwa 40. In der traditionellen Softwarebranche ist dieser Wert extrem hoch. Im KI-Sektor hingegen finden viele, dass er „nicht zu teuer“ ist.

Warum? Weil es nicht nur um den Markt für ein Suchprodukt geht, sondern um die Position des nächsten Einstiegspunkts für das Internet.

Vergleich zwischen Perplexity und der Google-Suche Quelle: GenAI Today

Heute kontrolliert Google über 91 % des globalen Suchmarktes und erzielt jährlich mehr als 300 Milliarden US-Dollar mit Suchanzeigen. Selbst wenn Perplexity nur einen kleinen Teil dieses Marktes von Google abziehen kann, lohnt sich die Investition.

Aber die Realität ist nüchtern. Daten mehrerer Drittanbieter zufolge werden derzeit nur etwa 2 % bis 3 % aller Suchanfragen über KI-Chat-Tools abgewickelt. Die traditionelle Suche dominiert nach wie vor absolut. Auch Google integriert KI schnell: AI Overviews deckt bereits über 25 % der Anfragen ab, Gemini ist in Gmail, Docs, Chrome und YouTube eingebaut – diese natürliche Verteilungsvorteil kann Perplexity nicht erreichen.

Die entscheidendere Frage lautet: Wie lange wird das Konzept der KI-Suche überhaupt bestehen?

Deng Mingshengs Einschätzung ist eindeutig – „das Zeitfenster beträgt vielleicht nur zwei bis drei Jahre“.

„Ich denke, die sogenannte KI-Suche ist heute nur ein Zwischenzustand. Der Grund für diesen Zwischenzustand liegt darin, dass das Vertrauen der Nutzer in große Modelle und Agenten noch nicht vollständig ausgebildet ist“, sagte er. „Solange die Nutzer der KI nicht genug vertrauen, wollen sie die Informationsquellen selbst sehen, Vergleiche anstellen und die endgültige Entscheidung treffen – daher hat die KI-Suche noch ihre Daseinsberechtigung.“

Aber mit zunehmender Nutzung wird das Vertrauen sehr schnell aufgebaut, wenn das Modell mehrmals hintereinander Ergebnisse liefert, die den Bedürfnissen des Nutzers entsprechen. Zu diesem Zeitpunkt werden die Nutzer nicht mehr bereit sein, den Zwischenschritt der Suche, Filterung und Beurteilung selbst durchzuführen.

Als Beispiel nennt er den Kauf eines Computers: „Früher suchte man vor dem Kauf viele Informationen, prüfte Spezifikationen und Bewertungen und verglich sie mit den eigenen Bedürfnissen. Aber wenn ich dem großen Modell künftig genug vertraue, muss ich ihm nur sagen: Welche Art von Computer ich brauche, wie hoch mein Budget ist und wofür ich ihn hauptsächlich verwenden will. Die Vergleiche und Beurteilungen übernimmt es für mich, und es teilt mir direkt mit, welches Modell ich kaufen soll – oder führt sogar die anschließenden Schritte selbst durch.“

In diesem Fall werden die Nutzer nicht mehr für die „Suche“ selbst bezahlen, sondern für das endgültige gelieferte Ergebnis.

„Wenn ich mir heute KI-Suche-Gründungen ansehe, halte ich die Möglichkeiten für eher gering. Startups sollten nicht nur ein Produkt für einen Zwischenzustand entwickeln. Die KI-Suche hat heute noch Marktpotenzial, weil viele Nutzer große Modelle noch nicht ausreichend nutzen und noch kein Vertrauen in Agenten aufgebaut haben. Sobald dieses Vertrauen jedoch entsteht, geht es schneller als viele erwarten.“

Offenbar hat auch Perplexity dies erkannt. Das Perplexity Computer, das in diesem Jahr stark beworben wird, steht im Grunde für den Wandel von der „Suche“ zum „Agenten“. Wenn der Wandel gelingt, wird es nicht nur ein besserer Ersatz für Google, sondern kann der zukünftige Einstiegspunkt für berufliche Arbeit werden.

Das ist auch der Grund, warum Nvidia bereit ist, mehrere Milliarden US-Dollar zu investieren – es wettet nicht darauf, wie viel Geld Perplexity heute verdient, sondern darauf, ob es der neue Einstiegspunkt im KI-Zeitalter werden kann.

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