Liang Wenfeng hat wieder zugeschlagen.
Von Unitree zu Winverse AI: Liang Wenfengs Fahrplan für die Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) gewinnt an Tempo
Am 12. Oktober rückte ein exklusiver Bericht von Bloomberg ein Unternehmen namens Winverse AI schlagartig in den Fokus der Öffentlichkeit.
Laut mit der Angelegenheit vertrauten Personen hat DeepSeek zugestimmt, die erste Finanzierungsrunde des Unternehmens anzuführen. Die Seed-Runde hat ein Volumen von mehreren zehn Millionen US-Dollar, die Post-Geld-Bewertung liegt bei etwa 400 Millionen US-Dollar. Auch die zu Meituan gehörende Tochtergesellschaft Dragon Ball Investment hat eine Investitionszusage abgegeben. Die Nachricht verbreitete sich in den Freundeskreisen der Investoren und in WeChat-Gruppen immer wieder. Die erste Frage, die die Menschen stellten, war nicht, was Winverse eigentlich macht, sondern warum Liang Wenfeng sich für ein Engagement entschieden hat.
Der Gründer, der Winverse leitet, heißt Hu Han. Er erhielt den Marr-Preis, eine der höchsten Auszeichnungen im Bereich Computer Vision, und verließ diesen Sommer Tencent Hunyuan. Laut Bloomberg war Tencent zu dem Zeitpunkt dabei, sein Forschungsteam für künstliche Intelligenz umzustrukturieren, um Konkurrenten wie DeepSeek und Moonshot AI einzuholen.
Die Verbindung zwischen den beiden Seiten ist sehr dramatisch. Tencent wollte DeepSeek einholen, passte also sein Team an, woraufhin Hu Han das Unternehmen verließ, um ein eigenes Startup zu gründen. Und im Gegenzug war es ausgerechnet DeepSeek, das seinem neuen Unternehmen den ersten Scheck ausstellte. Außerdem war Tencent einer der externen Investoren, die bei der ersten Finanzierungsrunde von DeepSeek den höchsten Betrag beigesteuert haben. Nach einem großen Kreis sind die drei Beteiligten wieder an ihren ursprünglichen Positionen angekommen.
Zwei Monate zuvor tauchte der Name DeepSeek auf der Liste der strategischen Platzierungen von Unitree Robotics auf – damals beteiligte es sich im Rahmen des Börsengangs eines aufstrebenden Star-Unternehmens. Diesmal übernahm es direkt die Position des Lead-Investors der Seed-Runde. Medienberichten zufolge hat Liang Wenfeng einmal erklärt, dass Embodied Intelligence die letzte Station auf dem Weg zur AGI ist.
Marr-Preisträger, ehemaliger Mitarbeiter von Tencent
Hu Hans Lebenslauf im Bereich der künstlichen Intelligenz ist sehr beeindruckend. Er ist Doktor der Automatisierungstechnik an der Tsinghua-Universität, forschte 2012 als Gastwissenschaftler am GRASP-Labor der University of Pennsylvania und trat anschließend dem Baidu-Institut für tiefes Lernen bei. Im Dezember 2016 wechselte er zur Gruppe für visuelle Berechnungen von Microsoft Research Asia, wo er vor seinem Abstieg zum Chef-Forscher aufstieg. Für Forscher im Bereich Computer Vision zu jener Zeit war Microsoft Research Asia der beste Arbeitsort. Dort realisierte er mit seinem Team ein Projekt, das später vielfach zitiert wurde.
Dieses Arbeitspapier heißt Swin Transformer. Hu Han ist der einzige korrespondierende Autor und gleichzeitig einer der gemeinsamen Erstautoren. Das Papier erhielt den Marr-Preis als bestes Papier der ICCV 2021. Auf der damaligen Konferenz gingen 6152 Einreichungen ein, und dieses Werk wurde als einziges mit dem Preis für das beste Papier ausgezeichnet.
Ein Satz, den Hu Han in einem Interview damals äußerte, wirkt im Rückblick sehr bedeutsam. Er erwähnte, dass die verschiedenen Teilbereiche der künstlichen Intelligenz lange Zeit eigene grundlegende Netzwerke nutzten, sodass es schwer war, voneinander auf derselben Plattform zu lernen. Sein Team habe immer daran gearbeitet, einen Beitrag zur Vereinheitlichung dieser Forschungsplattformen zu leisten.
Swin Transformer erfüllt genau diese Aufgabe: Es überträgt das Transformer-Modell, das im Bereich der Sprachverarbeitung große Erfolge erzielt hat, auf visuelle Aufgaben. Sprachverarbeitung und visuelle Verarbeitung nutzen nun eine gemeinsame Grundlage. Der nächste Schritt besteht darin, auch den Aspekt der „Handlungen“ einzubeziehen – genau das ist das Problem, das die Embodied Intelligence lösen soll.
Anfang 2025 trat Hu Han bei Tencent ein. Er übernahm die Position von Liu Wei, dem ehemaligen technischen Leiter von Tencent Hunyuan, der im November 2024 nach Medienberichten aus dem Unternehmen ausschied.
Laut Berichten aus dem Buch *Intelligente Emergenz* begann Hu Han nach seinem Einstieg bei Tencent mit der Forschung an visuellen Großmodellen. Nach einer organisatorischen Umstrukturierung wechselte er zur Forschungsgruppe für Spitzentechnologie namens „Frontier“, die der Abteilung für große Sprachmodelle untersteht. Dort war er für das multimodale Verständnis zuständig und berichtete an seinen Vorgesetzten Yao Shunyu. Während dieser Zeit beteiligte er sich auch an der Entwicklung von Weltmodellen.
Diesen Juli reichte er seine Kündigung ein. Sein Nachfolger wurde Tian Yonglong, ehemaliger Forscher bei OpenAI. Der Hintergrund dieser Personalveränderung ist die allgemeine Bündelung des KI-Systems von Tencent. Branchenkenner äußerten in Berichten offen, dass multimodale Verarbeitungsszenarien wie Bilderkennung kaum direkt monetarisiert werden können. Nutzer sind bereit, für Büroanwendungen zu zahlen, hinter denen die Fähigkeiten zu Inferenz, Programmierung und Agenten stehen.
Über die Ziele von Winverse gibt es derzeit nur wenige öffentliche Informationen. Nach Daten, die von Dealroom zusammengestellt wurden, entwickelt das Unternehmen KI-Modelle für humanoide Roboter, die es dem Modell ermöglichen sollen, Anweisungen von normalen Menschen zu verstehen und diese Anweisungen in Handlungen umzuwandeln, die der Roboter in unbekannten Umgebungen ausführen soll.
Bloomberg zählt Hu Han zu einer Gruppe chinesischer KI-Forscher, die große Technologieunternehmen verlassen, um eigene spezialisierte Labore aufzubauen. Viele von ihnen arbeiten an Weltmodellen für autonomes Fahren, interaktive Videos oder Roboter.
Mehrere zehn Millionen US-Dollar sind für ein Unternehmen mit einer Bewertung von mehreren hundert Milliarden US-Dollar eine geringe Summe. Bloomberg geht jedoch davon aus, dass es sich um eine der größten Investitionen handelt, die DeepSeek je in ein Startup gesteckt hat. Die Summe ist nicht sehr hoch, aber die Signalwirkung ist enorm.
Von Unitree zu Winverse: Liang Wenfeng setzt einen weiteren Zug
Liang Wenfengs erster Schritt im Bereich der Embodied Intelligence war das Engagement bei Unitree. Am 6. August wurde der Ausgabepreis für den Börsengang von Unitree Robotics auf 150,8 Yuan pro Aktie festgelegt, was einer Marktkapitalisierung von etwa 60,9 Milliarden Yuan entspricht. Die Betriebsgesellschaft von DeepSeek wurde in die Liste der strategischen Platzierungen aufgenommen.
DeepSeek erhielt diesmal 933.400 Aktien im Gesamtwert von 141 Millionen Yuan. Die Sperrfrist für diese Aktien beträgt 36 Monate, die längste im gesamten Verzeichnis der strategischen Investoren. Neben ihm erhielten auch Kunlun Capital (Tochter von PetroChina), CSG Financial Holdings, Tianyi Capital (Tochter von China Telecom) und Shanghai Qishan Investment (Tochter von Tencent) eine Zuteilung im Rahmen der strategischen Platzierung.
Berechnet auf der Grundlage der gesamten Aktienzahl von etwa 404 Millionen Aktien nach dem Börsengang von Unitree liegt der Anteil von DeepSeek bei etwa 0,23 %. Liang Wenfeng selbst war auch bei der Zeichnung neuer Aktien außerhalb des öffentlichen Angebots aktiv: 155 Produkte von High-Flyer Quant erhielten eine Zuteilung von 195.000 Aktien im Wert von etwa 29,41 Millionen Yuan, 43 Produkte von Jiuzhang Asset erhielten 63.200 Aktien im Wert von etwa 9,53 Millionen Yuan. Zusammen erhielten die drei Seiten eine Zuteilung von etwa 1,19 Millionen Aktien mit einem Gesamtinvestitionsvolumen von fast 180 Millionen Yuan.
Bemerkenswert sind die Inhalte jenseits der finanziellen Mittel. Unitree gab während der Roadmap bekannt, dass beide Seiten ein Memorandum über strategische Zusammenarbeit unterzeichnet haben. Die Zusammenarbeit umfasst die Entwicklung von allgemeiner künstlicher Intelligenz, Hochleistungsrobotern und großen KI-Modellen.
Gemäß dem Memorandum werden Unitree und DeepSeek unter gleichen Bedingungen einander vorziehen, um gemeinsam an der Forschung von Großmodellen und Technologien der Embodied Intelligence zu arbeiten. Wenn DeepSeek in Zukunft embodied-bezogene Geschäfte betreibt, wird es vorzugsweise Roboter und entsprechende technische Lösungen von Unitree erwerben. Und wenn Unitree die Anpassung und integrierte Entwicklung von Großmodellen durchführt, wird es vorzugsweise die Modelltrainingsdienste von DeepSeek wählen. DeepSeek wird Unitree zudem wettbewerbsfähige Unterstützung bei der Modellarchitektur und dem Aufbau von Rechenclustern für künstliche Intelligenz bieten. Medien beschrieben diese Beziehung sehr anschaulich: DeepSeek liefert das „Gehirn“, Unitree liefert den „Körper“, und beide werden gegenseitig zu bevorzugten Einkaufspartnern. Tatsächlich handelt es sich um eine gegenseitig gebundene Beziehung.
Laut Berichten von ifeng.com hat Wang Xing einmal gesagt, dass Unitree weltweit führend ist, wenn es um die Herstellung von Roboter-Körpern geht – aber bei der Entwicklung von Gehirnen für Roboter ist der Wettbewerb sehr hart. Dieser Satz erklärt zu einem gewissen Grad, warum Unitree auf DeepSeek setzt.
Erwähnenswert ist, dass mit der Angelegenheit vertraute Personen am 12. Oktober enthüllten, dass Liang Wenfeng in letzter Zeit häufig Kontakt zum Bereich der Embodied Intelligence aufgenommen hat und mit vielen Gründern Gespräche über Roboter, Großmodelle und die Interaktion mit der realen Welt führt. Die Quellen sagten, dass Liang Wenfeng prüft, ob DeepSeek sich weiter in den Bereich der Embodied Intelligence vertiefen soll – mit Optionen wie der Gründung eines eigenen Teams für die Forschung oder dem Einstieg durch Investitionen. DeepSeek hat dazu keine Stellungnahme abgegeben.
DeepSeek hat zuvor seine erste Finanzierungsrunde abgeschlossen, bei der etwa 500 Milliarden Yuan eingesammelt wurden, wobei Liang Wenfeng persönlich 200 Milliarden Yuan beisteuerte. Derzeit geht die Nachricht um, dass die zweite Finanzierungsrunde von DeepSeek kurz vor dem Abschluss steht. Das Finanzierungsvolumen stieg von ursprünglich geplanten 500 Milliarden Yuan auf etwa 1 Billion Yuan, die Bewertung liegt bei etwa 5 Billionen Yuan.
In seinem Bericht vom 12. Oktober schrieb Bloomberg, dass die Mittel aus diesen Finanzierungsrunden ursprünglich für das Modelltraining und den Aufbau von Rechenzentren vorgesehen waren. Sie bieten DeepSeek aber auch eine neue Option: die Förderung neuer Startups und die gemeinsame Forschung und Entwicklung mit ihnen. Im August war DeepSeek strategischer Investor eines börsennotierten Unternehmens, im Oktober wurde es zum Lead-Investor der Seed-Runde. Zwischen den beiden Schritten liegen nur zwei Monate.
Warum handelt Liang Wenfeng gerade jetzt?
Liang Wenfengs Ansichten zur Embodied Intelligence waren lange Zeit sehr vage. In Berichten heißt es, dass Liang Wenfeng der Meinung ist, dass der Weg zur AGI mit Ketten des Denkens beginnt, gefolgt von Agenten, kontinuierlichem Lernen und Selbstverbesserung. Erst wenn all diese Punkte abgeschlossen sind, ist die Embodied Intelligence an der Reihe. Ein anderer Bericht zitiert Liang Wenfeng mit der Aussage, dass Embodiment das unvermeidliche Ergebnis ist, an dem DeepSeek nicht vorbeikommt. Die Bedeutung beider Aussagen ist ähnlich: Die Embodied Intelligence ist noch weit von DeepSeek entfernt, aber sie wird früher oder später kommen.
Wenn sie noch so weit entfernt ist, warum wird dann schon jetzt Geld investiert? Eine Erklärung lautet, dass DeepSeek nicht an Wettbewerben teilnimmt, sondern durch Investitionen frühzeitig Positionen besetzt.
Ein Blick auf die Stellenausschreibungen von DeepSeek macht deutlich, dass seine Hauptkräfte sich auf andere Bereiche konzentrieren. Im September wurde berichtet, dass DeepSeek etwa 150 erfahrene Ingenieure einstellt, wobei sich alle Stellen auf die Entwicklung von Serverseiten und Agenten konzentrieren – es gibt keine einzige Stelle für KI-Forscher.
Zum Zeitpunkt der ersten Finanzierung soll das Team von DeepSeek nur etwa 170 Personen umfasst haben. Es ist für ein so kleines Team fast unmöglich, gleichzeitig Sprachmodelle, Agenten und Roboterhardware zu meistern. Es erscheint deutlich vorteilhafter, die „Körper“ an Unitree zu übergeben, die Erforschung der embodied Gehirne an externe Teams wie das von Hu Han zu delegieren und sich selbst ganz auf die Bereitstellung von Modellen und Rechenleistung zu konzentrieren.
Es ist zu einem Trend geworden, dass Spitzenforscher große Technologieunternehmen verlassen, um eigene Startups zu gründen. Lin Junyang verließ Alibaba, Hu Han verließ Tencent – keiner von ihnen entschied sich, zu einem anderen großen Technologieunternehmen zu wechseln, sondern gründete sein eigenes Labor. Für DeepSeek sind diese Personen sowohl Konkurrenten als auch potenzielle Verbündete, die man gewinnen kann.
Es wird immer schwieriger, diese Spitzenkräfte direkt einzustellen – aber Investitionen können sie „nahe am Unternehmen“ halten. Tencent beteiligte sich an Lin Junyangs Startup, DeepSeek beteiligte sich an Hu Hans Startup. Der Wettbewerb um Talente zwischen großen Unternehmen ist längst nicht mehr so einfach wie das Versenden von Angeboten, sondern erfordert den Abschluss von Investitionsvereinbarungen.
Die Kapitalflüsse in der gesamten Branche treiben DeepSeek ebenfalls voran. Nach Daten erreichte der Gesamtbetrag der Finanzierungen im inländischen Bereich der Embodied Intelligence bis zur ersten Hälfte des Jahres 2026 437,66 Milliarden Yuan. Davon erhielten Unternehmen, die sich auf die Entwicklung von „Gehirnen“ spezialisieren, 22,253 Milliarden Yuan – mehr als die Hälfte – während Unternehmen, die Roboter-Hardware herstellen, im gleichen Zeitraum nur 5,6 Milliarden Yuan einsammeln konnten.
Um die ökologische Nische des „Roboter-Gehirns“ haben große Unternehmen bereits mit Maßnahmen begonnen. Das Tencent Robotics X-Labor hat das selbst entwickelte embodied Großmodell Tairos in den Roboter G1 von Unitree integriert. Der Leiter Zhang Zhengyou erklärte öffentlich: „Tencent plant keine Entwicklung von Roboter-Hardware. Wir bauen nur eine Plattform, um verschiedenen Robotern ein ‚Gehirn‘ zur Verfügung zu stellen.“
Ant Lingbo, ein Tochterunternehmen der Ant Group, hat bereits mehr als 20 Roboter-Konfigurationen von 17 Herstellern integriert. Im Juni 2026 startete Huawei Cloud gemeinsam mit mehr als zwanzig Modellanbietern wie Zhipu AI, DeepSeek und MiniMax ein Ökosystem-Kooperationsprogramm. Im Ausland begann diese Entwicklung noch früher: 2024 arbeitete Figure AI mit OpenAI zusammen, aber aufgrund von Einschränkungen bei den Sprachmodellen dauerte diese Zusammenarbeit nur etwas mehr als ein Jahr. Danach begann Figure mit der eigenen Entwicklung, und die Bewertung des Unternehmens stieg auf bis zu 39 Milliarden US-Dollar. Sowohl Großmodell-Unternehmen als auch Roboter-Unternehmen suchen derzeit nach ihren passenden Partnern. Wenn DeepSeek nicht in diesem Netzwerk vertreten ist, bleibt ihm nach der Konvergenz der technischen Wege nur der Verkauf von API-Diensten als einziger Ausweg.
Hinzu kommen Probleme mit Daten. In der Branche herrscht die allgemeine Überzeugung vor, dass der Hauptengpass der Embodied Intelligence nicht in der Anzahl der Modellparameter liegt, sondern in den Daten zur Interaktion mit der realen physischen Welt. Mit den Robotern von Unitree und den Modellen von Winverse verfügt DeepSeek über beide Komponenten, die diese Daten in Bewegung bringen können.
Dennoch gibt es immer kritische Stimmen. Es gibt Kontroversen über eine Blasenbildung im Bereich der Embodied Intelligence: Die grundlegende Situation vieler Projekte hat sich nicht deutlich verbessert, aber ihre Bewertungen haben sich innerhalb kurzer Zeit verdoppelt. Daher verfolgen die meisten Investoren die Strategie „Lieber zu teuer investieren, als die Chance zu verpassen“.
Einige Investoren befürchten, dass technische Führungskräfte, die aus großen Unternehmen ausscheiden, um ein Startup zu gründen, auf dem Weg zur Kommer