Das krasseste Paar lehnte ein Angebot im Wert von hundert Milliarden ab.

Ende 2024 lud Vik Bajaj, ehemaliger Führungskraft des Google X-Labors, Investor und Biotech-Unternehmer, ein Paar in einem gehobenen Restaurant in Los Angeles zu einem feinen Essen ein und überreichte ihnen ein Angebot, das heute einen Wert von über 100 Milliarden Yuan hat.

Dieses Paar ist nicht gewöhnlich: Die Ehefrau ist Anima Anandkumar, Bren-Professorin am Fachbereich für Rechner- und Mathematikwissenschaften des California Institute of Technology, und der Ehemann ist Benedikt Jenik, eine Infrastruktur-Ingenieur für KI.

Dieses Angebot stammt aus dem „Project Prometheus“ mit sehr aufrichtigen Bedingungen: Anandkumar sollte als Direktorin von Prometheus fungieren und die wissenschaftliche Vision leiten, Jenik als Beobachter im Aufsichtsrat tätig werden, und das Paar erhielt zusammen 35 % der Anteile. Das gemeinsame Jahresgehalt der beiden belief sich auf 1 Million US-Dollar und stieg nach drei Monaten Tätigkeit auf 2 Millionen US-Dollar.

Obwohl Prometheus zu diesem Zeitpunkt nur ein Codename war und niemand wusste, welchen Wert es später haben würde, hatten Investoren einschließlich Jeff Bezos bereits schriftlich mehr als 2 Milliarden US-Dollar zugesagt, die sich bis zur Serie-B-Finanzierung erstreckten.

Das Besondere an dem Paar war, dass sie das Angebot nicht sofort annahmen, es aber auch nicht ablehnten. Genauer gesagt zogen sich die Verhandlungen über einen langen Zeitraum hin. Außerdem hatte das Paar bereits heimlich sein eigenes Unternehmen namens Accelerated Understanding gegründet.

Mitte 2025 scheiterten die Verhandlungen. Im November 2025 gründeten Bajaj und Bezos offiziell Prometheus gemeinsam, wobei Bezos persönlich als Co-CEO einstieg. Im Juni 2026 schloss das Unternehmen eine Serie-B-Finanzierung in Höhe von 12 Milliarden US-Dollar ab, mit einer Post-Geld-Bewertung von etwa 41 Milliarden US-Dollar. Die gesamten eingeworbenen Mittel übersteigen 18 Milliarden US-Dollar.

Diese 35 % der Anteile haben heute einen Wert von über 100 Milliarden Yuan. Der Kern dieser Geschichte liegt nicht darin, wie viel Geld das Paar „verloren“ hat – schließlich weiß niemand, wie stark die 35 % der Anteile nach diesen Finanzierungsrunden verwässert wurden, und außerdem scheint sich das Unternehmen von Bezos nicht mit der üblichen Bewertungsmethode für Technologieunternehmen messen zu lassen.

Der Kern liegt darin, dass dies in der aktuellen KI-Welle eine Machtverschiebung zwischen Kapital und Talenten widerspiegelt.

Der grundlegende Meinungsunterschied zwischen dem Paar und Bezos lag in der Entwicklungsrichtung. Das Portal Invest China hat zuvor einen Artikel mit dem Titel „700 Milliarden Yuan: Bezos hat einen „Leichenfonds“ aufgelegt“ veröffentlicht, der das Prometheus-Projekt vorstellte: Es konzentriert sich auf Fusionen und Übernahmen im Bereich KI+Fertigung, kauft traditionelle Fertigungsunternehmen mit großen Summen aus Finanzierungen und implementiert KI direkt in physischen Fabriken.

Das Paar hingegen plädierte für die vollständige Konzentration auf das Training grundlegender physikalischer Modelle. Sie waren der Überzeugung, dass das Grundmodell der eigentliche Engpass sei. Ein zu früher Erwerb von physischen Fertigungsanlagen würde das Unternehmen zu einer kapitalgesteuerten Holding machen und die wissenschaftliche Forschung schwächen.

Man sieht, das ist ein typischer Machtkampf zwischen Technik und Kapital. Und der Zeitraum, in dem dieses Angebot abgelehnt wurde, fiel genau in eine Phase, in der die Einflussmöglichkeiten von KI-Wissenschaftlern stetig zunahmen.

Von der zweiten Hälfte 2024 bis zum gesamten Jahr 2025 entstanden im Silicon Valley eine Reihe neuer Labore. Fast alle Gründer waren technische Führungskräfte, die aus OpenAI, DeepMind und Anthropic ausgestiegen waren: Ilya Sutskever, Mira Murati, Liam Fedus und Ekin Dogus Cubuk. Hinter ihnen standen Millionäre, große Technologieunternehmen und Top-VC-Firmen, die nur in Talente investierten, ohne kommerzielle Ziele vorzugeben.

Nach Statistiken von Deedy, Partner bei Menlo, erreichten die meisten dieser neuen Labore bereits in der Seed-Phase eine Bewertung von 1 Milliarde US-Dollar.

Das Spitzenkapital setzt nicht nur auf Talente, sondern auf die von diesen Spitzenforschern vertretene mögliche Eintrittskarte zur Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI). Mit Investitionen in dieser Höhe soll erreicht werden, dass diese KI-Wissenschaftler selbst die Entscheidungen treffen können.

Das Ringen zwischen dem Paar und Bezos fand in genau diesem Kontext statt. Am Ende gaben keine Seite nach. Das Paar gründete schließlich sein eigenes Unternehmen, und Bezos brachte Prometheus auf eine Bewertung von 42 Milliarden US-Dollar. Beide fanden ihre eigene Nische – es scheint die bestmögliche Lösung zu sein.

Was macht dieses Paar so außergewöhnlich?

Schauen wir uns an, warum das Paar den ehemaligen reichsten Menschen der Welt, Jeff Bezos, dazu bringen konnte, ihnen 35 % der Anteile anzubieten.

Anandkumars akademischer Lebenslauf ist erstklassig. 2004 studierte sie Elektrotechnik am Indian Institute of Technology Madras, promovierte 2009 an der Cornell University, absolvierte anschließend ein Postdoktorand am MIT und stieg von der Assistenzprofessorin zur außerordentlichen Professorin an der University of California, Irvine auf.

2017 war ein entscheidender Wendepunkt in ihrer Karriere: Sie wurde als Bren-Professorin am California Institute of Technology eingestellt. Der Titel „Bren“ stammt aus der Spendenfonds des Kuratoriums und Immobilienunternehmens Donald Bren, es ist der höchstrangige benannte lebenslange Lehrstuhl am Caltech, der weit seltener und wertvoller ist als eine ordentliche Professur. Damit wurde sie eine der jüngsten Bren-Professorinnen in der Geschichte des Caltech.

Während sie ihre akademische Arbeit am Caltech vertiefte, sammelte sie auch reichhaltige Erfahrungen in beruflichen Positionen.

Von 2016 bis 2018 war Anandkumar Chefwissenschaftlerin bei Amazon AWS und eine der Kernaufbauer des frühen Cloud-KI-Systems von AWS, sie beteiligte sich an der Entwicklung der weltweit ersten cloudbasierten KI-Trainings- und Inferenzprodukte.

Ab 2018 trat sie offiziell in Nvidia ein und übernahm die Position des Direktors für KI-Forschung. Fast fünf Jahre lang leitete sie das Kernteam bei der Anpassung von GPUs an fortschrittliche KI-Algorithmen und der Implementierung von groß angelegtem tiefem Lernen, und legte das grundlegende technische Paradigma für die Anpassung von Nvidias Rechenleistung an moderne große Modelle und wissenschaftliche Berechnungsmodelle fest.

Man kann sagen, dass Anandkumar sowohl über erstklassige akademische Grundlagen im Bereich physikalischer KI verfügt, als auch praktische Erfahrungen bei der Implementierung von Cloud-KI und GPU-basierter unterlagerter KI hat. Sie ist eine der wenigen Allround-Fachkräfte, die „Grundmodelle verstehen, industrielle Implementierung beherrschen und sich mit Rechenleistungsinfrastruktur auskennen“.

Aber das Besondere ist, dass Anandkumar nicht nur eine KI-Wissenschaftlerin ist, sondern auch einer der wichtigen Begründer des Forschungsbereichs der Neural Operators (neurale Operatoren).

Neuronale Operatoren sind nicht nur ein einfacher Modellbegriff, sondern eine Methodik, die versucht, die Gesetzmäßigkeiten physikalischer Systeme direkt zu erlernen. Viele Phänomene in der Natur weisen komplexe multiskalige Merkmale auf: Wie Flüssigkeiten strömen, wie Materialien auf Kräfte reagieren, wie Wellen sich ausbreiten und wie sich das Wetter entwickelt – all das lässt sich nicht mit einfachen Regeln vollständig beschreiben.

Herkömmliche Methoden hängen oft von komplexen physikalischen Gleichungen und groß angelegten numerischen Lösungen ab, während das Konzept der neuronalen Operatoren darin besteht, dass KI die Beziehungen in diesen physikalischen Systemen direkt erlernt und dann ihre zeitliche und räumliche Entwicklung vorhersagt.

Dies ist ein völlig anderer technischer Ansatz als der von Transformer. Der Kern von Transformer liegt darin, das nächste Wort vorherzusagen, im Grunde sucht es nach statistischen Regeln in Symbolsequenzen. Neuronale Operatoren hingegen befassen sich mit der kontinuierlichen Welt: Sie erlernen keine Sprachwahrscheinlichkeiten, sondern die Struktur, Veränderung und Entwicklung echter physikalischer Systeme.

Mit anderen Worten zielen neuronale Operatoren darauf ab, „die Natur zu verstehen und vorherzusagen“. Die akademische Open-Source-Ökologie der neuronalen Operatoren ist bereits sehr ausgereift, aber die meisten physikalischen KI-Startups im Silicon Valley verfolgen Wege wie die Physik-Informierten Neuronalen Netze (PINN), das JEPA-Weltmodell oder die Beschleunigung vertikaler industrieller Simulationen.

Sie zielen ebenfalls auf Strömungen, Materialien und industrielle Simulationen ab, betrachten aber keine neuronalen Operatoren als das grundlegende Rückgrat des gesamten Unternehmens. Unter den bekannten Startups im Silicon Valley verfolgt bisher nur Accelerated Understanding den physikalischen KI-Ansatz mit nativen neuronalen Operatoren.

Eines der markantesten Ergebnisse von Anandkumar ist das hochauflösende Wettermodell FourCastNet. Es wurde mit neuronalen Operatoren trainiert und kann Wettervorhersagen mit einer Geschwindigkeit durchführen, die um Zehntausende Male schneller ist als herkömmliche numerische Vorhersagemethoden, während die Genauigkeit nahe an der herkömmlichen physikalischen Vorhersagemethode liegt.

Der Wert neuronaler Operatoren beschränkt sich natürlich nicht auf Wettervorhersagen. Ihr zugrundeliegendes Methodenrahmenwerk eignet sich auch für komplexe physikalische Probleme, die Wissenschaft und Industrie seit langem plagen: beispielsweise die Simulierung der Plasmaentwicklung bei Kernfusion, sicherere autonome Flüge von Drohnen, die Gestaltung neuer Materialien und medizinischer Geräte sowie die Vorhersage des Molekülverhaltens in der Arzneimittelentwicklung.

Im Gegensatz zu gewöhnlichen großen Modellen, die nur Text, Bilder und Code verarbeiten, greift Anandkumars technischer Weg in eine tieferliegende, realere physische Welt ein.

Am besten verdeutlicht die Bedeutung ihres technischen Weges möglicherweise ein Gespräch, das sie mit Jensen Huang führte.

Auf der Nvidia GTC-Konferenz 2021 stellte Jensen Huang speziell die Arbeit von Anandkumars Team im Bereich der neuronalen Operatoren vor. Damals sagte sie zu ihm, dass diese Technologie in Zukunft „das Mittagessen der Physiker verzehren könnte“.

Jensen Huangs Antwort lautete: „Ich will, dass sie das Mittagessen von allen verzehrt.“

Diese deutliche Aussage bedeutet: Wenn KI lernen kann, die Entwicklung physikalischer Systeme vorherzusagen, wird dies nicht nur einzelne Fachgebiete beeinflussen, sondern die gesamte Grenze der modernen Technologie von Meteorologie, Energie, Fertigung und Materialien bis hin zur Arzneimittelentwicklung.

Daher ist es verständlich, dass ein solcher Allround-Fachmann, der „Grundmodelle versteht, industrielle Implementierung beherrscht und sich mit Rechenleistungsinfrastruktur auskennt“, perfekt zu Bezos‘ Prometheus-Projekt passt – zumal sie mit den neuronalen Operatoren ein überlegenes Werkzeug in der Hand hält.

Ihr Ehemann Benedikt Jenik verfolgt einen anderen Weg als Anandkumar, der sich mehr auf akademische Theorie konzentriert: Er ist ein Infrastruktur-Ingenieur, der sich seit langem mit groß angelegtem maschinellem Lernen befasst. Er beteiligte sich an der Forschung zur autonomen Fahrsimulation am MIT, arbeitete anschließend bei QuantCo und leitete den Aufbau hochkonkurrenzfähiger Infrastrukturen für maschinelles Lernen, die große Ingenieursysteme wie algorithmische Preisgestaltung und Abrechnungscompilierung im Gesundheitswesen abdecken.

Er veröffentlicht selten wissenschaftliche Arbeiten, seine Kernkompetenz liegt darin, physikalische Modellalgorithmen in Trainings- und Betriebssysteme umzusetzen, die extrem große Datenmengen verarbeiten können. In dem Angebot von Prometheus sollte Anandkumar als Direktorin die wissenschaftliche Richtung leiten, während Jenik als Beobachter im Aufsichtsrat eingesetzt wurde.

Obwohl es etwas nach „starke Frau, schwächerer Mann“ aussieht, ergänzen sie sich perfekt. Die Kombination aus „akademischem Gehirn und ingenieurstechnischer Umsetzungsfähigkeit“ – eine Person definiert die zukünftige technische Richtung, die andere kann diese Richtung in die Praxis umsetzen – ist zweifellos eine der seltensten Konfigurationen. Kein Wunder, dass Bezos ein so großzügiges Angebot machte.

Leider akzeptierte das Paar es am Ende nicht. Verschiedene Ziele lassen keine gemeinsame Zusammenarbeit zu: Der Meinungsunterschied zu Bezos war kein kleiner Streit, sondern ein Kampf um Entwicklungsrichtung und Strategie.

Prometheus

Im November 2025 wurde Prometheus offiziell gegründet. Bezos übernahm die Position des Co-CEO. Dies war seine erste Rückkehr in eine operative Spitzenposition, nachdem er 2021 das Amt des Amazon-CEO niedergelegt hatte. Der andere Co-CEO ist Bajaj, Physiker und Chemiker, der früher eng mit Sergey Brin im Google X-Labor zusammenarbeitete und später Foresite Labs und Verily mitbegründete.

Bei der Gründung des Unternehmens wurde eine erste Finanzierungsrunde in Höhe von 6,2 Milliarden US-Dollar abgeschlossen, und das Team wurde fast vollständig aus Gruppen von Meta, OpenAI und Google DeepMind rekrutiert.

Im April 2025 stand Prometheus kurz vor dem Abschluss einer Finanzierungsrunde von etwa 10 Milliarden US-Dollar mit einer Bewertung von etwa 38 Milliarden US-Dollar. Am 11. Juni wurde die Serie-B-Finanzierung von 12 Milliarden US-Dollar abgeschlossen, die die Bewertung auf etwa 41 Milliarden US-Dollar anhebt. Die Liste der Investoren in dieser Runde ist sehr interessant: Bezos selbst, JPMorgan Chase, Goldman Sachs, BlackRock, DST Global und ARCH Venture Partners.

Man beachte: Unter den Investoren gibt es fast keine VC-Firmen im herkömmlichen Sinne. Denn eine einzelne Runde von 12 Milliarden US-Dollar kann nur von Bilanzen getragen werden, die diese Summe als Vermögensallokation behandeln. Banken und Vermögensverwaltungsinstitute treten auf den Plan, angeführt von Technologieunternehmen.

Wie erklärt Bezos dieses Unternehmen selbst? Er sagte am 11. Juni auf CNBC: Was treibt den Wohlstand von Nationen voran? Was treibt den Wohlstand der Zivilisation voran? Die Antwort ist Erfindung.

Daher ist es verständlich, warum Bezos den Namen Prometheus gewählt hat – der Feuerdieb. Er hofft offensichtlich, dass diese „Erfindungen“ aus der Kombination von KI und traditionellen Industrien die Menschheit zu einer neuen Ebene der Zivilisation führen können.

Was Bezos aufbauen will, ist ein „Allgemeiner KI-Ingenieur“. Einfach ausgedrückt ist dies eine KI, die die Zeitspanne von der Erfindung bis zur Herstellung des physischen Produkts verkürzt. Chips, Strahltriebwerke, Batterien, Solarpaneele und Arzneimittel fallen alle in diesen Bereich.

Bezos betonte ausdrücklich, dass dies nichts mit Robotik zu tun hat. Es ähnelt eher einer KI-Version von CAD-Software: Menschen müssen nur das Ziel vorgeben, beispielsweise den Schub eines Strahltriebwerks um 10 % zu erhöhen, und diese KI-CAD-Software erledigt die Aufgabe selbst.

Wenn der reichste Mann der Welt handelt, konzentriert er sich natürlich nicht nur auf ein einzelnes Produkt oder eine einzelne Technologie.

Wie im Artikel „700 Milliarden Yuan: Bezos hat einen „Leichenfonds“ aufgelegt“ beschrieben wurde, plant Bezos, mit diesem Fonds traditionelle Industrieunternehmen in Bereichen wie Luft- und Raumfahrt, Chipherstellung und Verteidigung aufzukaufen und sie dann mit der KI von Prometheus zu transformieren. Die erworbenen Fabriken speisen ihre Betriebsdaten in das Modell ein, und das verbesserte Modell opt