DeepKernel hat die Seed-Finanzierungsrunde erfolgreich abgeschlossen, an der L2F Lighthouse Founders' Fund beteiligt ist.

Kürzlich gab DeepKernel, ein führendes Unternehmen im Bereich der souveränen KI-Infrastruktur (Sovereign AI), den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von mehreren zehn Millionen Yuan bekannt. Diese Runde wurde von Shunwei Capital angeführt, wobei der L2F Lighthouse Founders' Fund sich an der Beteiligung beteiligte. Die Mittel aus dieser Runde werden hauptsächlich für die ingenieurtechnische Umsetzung der dreischichtigen Architektur der souveränen KI, die Bewältigung zentraler technischer Herausforderungen und den Aufbau eines hochkarätigen technischen Teams verwendet.

DeepKernel konzentriert sich auf das zentralste, aber am häufigsten übersehene Problem im KI-Zeitalter – können Unternehmen bei der Nutzung der besten Intelligenz und Infrastruktur die Kontrolle über ihre eigenen Daten, die Spuren der Agenten, den Lernkreislauf und die angesammelte Intelligenz behalten. DeepKernel setzt sich dafür ein, dass die Intelligenz innerhalb der überprüfbaren Grenzen des Unternehmens ausgeführt wird und die im realen Geschäftsbetrieb angesammelte Intelligenz ausschließlich dem Unternehmen gehört.

Vom Besitz der Daten zum Besitz der Intelligenz

Im Jahr 2026 ist „Sovereign AI“ zu einem der wichtigsten Themen der globalen KI-Industrie geworden. Palantir plädiert im Weißbuch „Institutionelle Souveränität im KI-Zeitalter“ dafür, dass Institutionen ihr eigenes Alpha schützen müssen; Microsoft-CEO Nadella stellte das „umgekehrte Informationsparadoxon“ (Reverse Information Paradox) vor – Unternehmen müssen möglicherweise zweimal für die Intelligenz bezahlen, einmal für den Aufruf der Modell-API und einmal für das proprietäre Wissen, das sie abgeben müssen, um die Intelligenz nutzbar zu machen; Sonya Huang, Partnerin bei Sequoia Capital, fragte noch direkter: Wem sollte die Intelligenz gehören, die den Kern Ihres Geschäfts ausmacht?

Obwohl die Standpunkte aller Beteiligten unterschiedlich sind, weisen sie alle auf dieselbe Sorge hin: Wenn Intelligenz zu einem zentralen Produktionsfaktor wird, dürfen Unternehmen niemals die Kontrolle darüber verlieren, „wie Intelligenz erzeugt, verbessert und verwendet wird“.

Aber souveräne KI wird oft zu eng verstanden – ein Open-Source-Modell lokal ausführen, selbst GPUs kaufen, Daten in eine private Cloud sperren. DeepKernel ist der Ansicht, dass dies nur eine der Möglichkeiten ist, wie Unternehmen heute KI nutzen, und nicht gleich Souveränität bedeutet. Dass ein Unternehmen eigene Server besitzt, bedeutet nicht, dass die darauf ausgeführten Modelle und Lernprozesse ebenfalls von ihm definiert und kontrolliert werden; umgekehrt kann ein Unternehmen, das Infrastruktur in der Cloud mietet, solange der Berechnungsprozess überprüfbar und nachweisbar ist, die Kontrolle über Daten und Intelligenz behalten.

Daher definiert DeepKernel souveräne KI (Sovereign AI) wie folgt: Bei der Nutzung der besten Intelligenz und Infrastruktur die Kontrolle über die eigenen Daten, die Spuren der Agenten, den Lernkreislauf und die angesammelte Intelligenz behalten.

DeepKernel baut eine dreischichtige Architektur rund um die Sovereign AI-Infrastruktur auf

Auf der Grundlage dieser Überlegung zerlegt DeepKernel den Aufbau der souveränen KI in drei Schichten.

1. Berechnungsschicht (Sovereign Compute Infra), die die Frage beantwortet: „Wo läuft meine Intelligenz?“.

Unternehmen stehen heute vor zwei Extremen: Der Aufruf öffentlicher Modell-APIs bietet die stärksten Fähigkeiten und die geringste Belastung, aber der Intelligenzanbieter, auf den das Unternehmen am meisten angewiesen ist, befindet sich stets außerhalb der Vertrauensgrenze des Unternehmens; eine vollständig private Bereitstellung bietet die höchste Kontrolle, aber der Umfang und die Iterationsgeschwindigkeit modernster Modelle machen sie wirtschaftlich nicht mehr tragfähig. Beide Enden sind nicht haltbar, sodass Sovereign AI eine dritte Architektur erfordert.

Auf der Grundlage von Kryptographie, vertrauenswürdigen Chips und verteilten Systemen errichtet DeepKernel eine klare und durchsetzbare Trusted Computing Boundary für die Infrastruktur für KI-Training und -Inferenz, und zerlegt dies in drei Dinge, die einzeln überprüft werden können – Confidentiality, bei der Daten und Modelle nicht an unbefugte Rechenbetreiber und andere Mieter weitergegeben werden; Integrity, bei der KI-Training und -Inferenz gemäß den erwarteten Codes, Modellen und Richtlinien ausgeführt werden; Verifiability, bei der auf der Grundlage von Kryptographie und Hardware-Vertrauenswurzel die Messbarkeit, Prüfbarkeit und Nachweisbarkeit der End-to-End-Berechnung von KI-Workloads erreicht wird.

2. Lernschicht (Sovereign Learning Loop), die die Frage beantwortet: „Wer profitiert von der Intelligenz, die ich angesammelt habe?“.

Die Execution Trajectory, die von Agenten bei der Ausführung realer Aufgaben hinterlassen wird – der Kontext, den sie erhalten, die Pläne, die sie erstellen, die Tools, die sie auswählen, die Fehler und die menschlichen Eingriffe – kodiert Informationen, die kein allgemeines Modell im Voraus haben kann: Was in der realen Betriebsumfeld dieser Organisation „Gut (Reward)“ ist.

DeepKernel baut derzeit eine Agentic Learning Infrastructure auf, die Execution, Evaluation, Learning und Orchestration abdeckt, und wandelt den KI-Betrieb in der realen Welt in einen von Unternehmen kontrollierbaren Intelligence Compounding um.

3. Interaktionsschicht (Sovereign Agentic Interoperability), die die Frage beantwortet: „Können meine Agenten interagieren, ohne die Kontrolle zu verlieren?“.

Wenn Agenten beginnen, im Namen von Organisationen zu handeln, findet ein immer größerer Anteil der Interaktionen zwischen Agenten statt. Agenten müssen Ziele verstehen, ihnen gewährte Berechtigungen besitzen, auf privaten Kontext zugreifen, Geld ausgeben und Handlungen mit Folgen durchführen.

DeepKernel baut derzeit den Kernprotokollstapel des Internet of Agents auf, der Schlüsselfähigkeiten wie Identity, Capability, Delegation, Accountability und Settlement abdeckt.

Team und Fortschritte

DeepKernel vereint junge Wissenschaftler von Spitzenuniversitäten im In- und Ausland sowie Kern-Ingenieurtalente von führenden Technologieunternehmen der Industrie. Die Mitglieder waren früher bei Unternehmen wie Google, VMware, Broadcom, ByteDance, Alibaba, Tencent, Meituan usw. tätig; Die Kernforschungs- und Entwicklungsabteilung arbeitet eng mit der InspiringGroup der Tsinghua-Universität zusammen, hat insgesamt fast hundert Arbeiten in internationalen A-Konferenzen und Fachzeitschriften veröffentlicht und mehrfach den Preis für herausragende Arbeiten auf internationalen Top-Konferenzen erhalten. Das Unternehmen hat eine systemische Innovation erreicht, die Algorithmen, Modelle, Systeme, Chips und Netzwerke abdeckt, und einen weltweit führenden Technologie-Stack gebildet.

In Bezug auf den technischen Fortschritt baut DeepKernel drei technische Routen für vertrauenswürdige KI-Infrastrukturen auf der Grundlage heterogener Rechenleistung auf: Auf der Grundlage vorhandener vertrauenswürdiger Hardware wurde die Vernetzung großer vertrauenswürdiger KI-Cluster über Netzwerke hinweg abgeschlossen und eine end-to-end überprüfbare Remote-Attestation realisiert; Für die inländische Rechenleistung werden die Fähigkeiten der vertrauenswürdigen KI-Infrastruktur rund um das inländische Chip-System ergänzt; Auf der Grundlage selbst entwickelter Chips für die verdeckte Berechnung wird das Paradigma der vertrauenswürdigen KI-Berechnung auf Chipebene neu definiert.

In Bezug auf die industrielle Umsetzung hat DeepKernel bereits die kommerzielle Bereitstellung für Unternehmenskunden und Plattformpartner gestartet: Auf der MaaS-Ebene baut das Unternehmen eine eigene vertrauenswürdige KI-Infrastruktur auf und fördert gemeinsame Lösungen mit führenden inländischen intelligenten Rechencloud-Plattformen, um überprüfbare Modell-Inferenz- und Trainingsdienste anzubieten, sodass Unternehmen bei der Nutzung elastischer Rechenleistung unabhängig den vertrauenswürdigen Zustand der KI-Berechnungsumgebung und die Echtheit des aufgerufenen Modells überprüfen können; Auf der PaaS-Ebene hat das Unternehmen eine Zusammenarbeit mit führenden inländischen Weltmodell-Unternehmen geschlossen, um eine vertrauenswürdige KI-Infrastruktur zu schaffen, sodass die Intelligenz im physischen Weltkreislauf funktioniert.

Sovereign AI: Das Standardparadigma der zukünftigen KI-Berechnung

Derzeit treten die drei Bedingungen dafür, dass Sovereign AI zum nächsten Paradigma der KI-Berechnung wird, gleichzeitig ein: Der Modellumfang hat den wirtschaftlichen Wendepunkt der privaten Bereitstellung überschritten, die vollständige Eigenentwicklung wird für die überwiegende Mehrheit der Unternehmen von „teuer“ zu „unmöglich“ und steht vor dem Dilemma, dass sie nach der Fertigstellung bereits veraltet ist; KI beginnt, im realen Geschäftsbetrieb Entscheidungen mit Folgen zu treffen, anstatt nur Vorschläge zu machen, und KI muss in der realen Welt den Kreislauf und die Intelligenzakkumulation abschließen; Gleichzeitig wird die Lieferkette für vertrauenswürdige Rechenleistung mit Hardware-Vertrauenswurzeln schrittweise verbessert, und die Grundlage der vertrauenswürdigen KI-Infrastruktur reift heran.

In den nächsten zehn Jahren muss jedes Unternehmen eine Antwort geben: Wo sammelt sich unsere Intelligenz an und wem gehört sie?

Das ist genau das Problem, das DeepKernel lösen will, und auch die Antwort auf Sovereign AI – Control the Compute. Compound the Intelligence. Connect the Agents.

Ji Xing, Managing Partner des L2F Lighthouse Founders' Fund, erklärte: „KI entwickelt sich von der Bereitstellung von Informationen zur Übernahme von Entscheidungen, und Unternehmen beginnen, ihre Kernkenntnisse und Entscheidungsprozesse an die KI weiterzugeben. Wir gehen davon aus, dass der Schlüssel zum KI-Wettbewerb im nächsten Schritt nicht mehr nur darin besteht, wer stärkere Modelle trainieren kann, sondern wer Unternehmen dabei helfen kann, die stärkste Intelligenz zu nutzen und gleichzeitig ihre eigenen Daten, Lernkreisläufe und Intelligenzakkumulation zu behalten – das entscheidet, in wessen Händen die Intelligenzdividende der nächsten zehn Jahre letztendlich landet. DeepKernel beschränkt die Souveränität nicht auf das Konzept „die Maschinen zurückzuholen“, sondern baut gleichzeitig ein souveränes KI-System auf drei Schichten: Berechnung, Lernen und Interaktion. Das ist genau der Schlüsselpfad, auf dem souveräne KI vom Konzept zur Umsetzung gelangt. Das Team verfügt sowohl über langjährige Forschungserfahrung in vertrauenswürdiger und überprüfbarer Berechnung als auch über die Fähigkeit zur technischen Umsetzung großer KI-Infrastrukturen. Wir freuen uns darauf, DeepKernel bei der Definition der intelligenten Souveränität im KI-Zeitalter zu begleiten, sodass jedes Unternehmen wirklich seine eigene Intelligenz besitzen kann.“