Weltmodell-Firmen hüten Geheimnisse wie ein Geburtstagsgeschenk, das niemand bekommt

Diese Woche moderierte ich auf der All In Conference (keine Verbindung zum Podcast) ein Panel über Weltmodelle, was mir einen Platz in der ersten Reihe in einem der mysteriösesten Winkel der KI-Welt verschaffte. Die großen Player sind Yann LeCuns AMI Labs und Fei-Fei Lis World Labs – beide strotzen vor Buzz und Funding, und beide rangieren irgendwo zwischen „niedrig“ und „überhaupt nicht“ auf der Skala der Versuche, Geld zu verdienen.

Im Kern geht es bei Weltmodellen um die Automatisierung räumlicher Intelligenz, sodass das Feld in viele spannende und lukrative Richtungen gehen könnte: Robotik, interaktives Video, komplexere selbstfahrende Systeme. Doch als ich nachbohrte, wo wir die Technologie tatsächlich kommerzialisiert sehen würden, wurde es neblig. Die nächste Sache zu einer Autorität, die ich fand, war Michael Rabbat, Mitbegründer von AMI Labs und VP of World Models des Unternehmens, der sich mir auf dem Panel anschloss. Als ich ihn bedrängte, woran das Unternehmen genau arbeite, war er zurückhaltend. „Wir werden darüber sprechen, wenn wir bereit sind, darüber zu sprechen.“ Per E-Mail präzisierte er: „Wir befinden uns noch in einer Forschungs- und Aufbauphase, daher sprechen wir nicht öffentlich über Produktpläne oder Zeitpläne.“

Um fair zu sein: AMI ist weniger als ein Jahr alt, also ist Schweigen durchaus in Ordnung. Aber diese Art von Zurückhaltung erstreckt sich über den gesamten Weltmodellierungsbereich. World Labs' Marble ist wahrscheinlich das am weitesten entwickelte Produkt in diesem Bereich, mit Demos, die von einfacher Medienerstellung bis zum Bau erkundbarer Umgebungen für Videospiele und CGI-Effekte reichen. Es gibt auch Robotik-Anwendungsfälle, aber die ganze Plattform scheint eher darauf ausgelegt zu sein, Fähigkeiten zu demonstrieren, als etwas zu verkaufen.

Diese Geheimniskrämerei erstreckt sich sogar auf die Zulieferer der Unternehmen. Am Rande derselben Konferenz sprach ich mit Alex de Vigan, CEO von Physicl – einem Datenlieferanten für das aufstrebende Weltmodell-Geschäft. Er sagt, er wisse, dass Physicls Daten für was auch immer sie bauen nützlich gewesen seien, aber er tappe immer noch im Dunkeln darüber, was genau das sei. „Ich wünschte, sie würden uns mehr erzählen. Wir könnten nützlichere Daten erstellen, wenn wir wüssten, woran sie arbeiten“, sagte de Vigan mir.

Ein Teil des Mysteriums rührt daher, wie vielseitig Weltmodelle als Idee sind. Die einfachste Version ist eine navigierbare Karte der Welt, ähnlich den KI-Modellen, die selbstfahrende Autos antreiben. Aber derselbe Modellierungsansatz, der einem Waymo hilft, sich durch den Verkehr zu schlängeln, könnte auch einem humanoiden Roboter helfen, Kisten zu tragen, oder ein paar Minuten Videomaterial in eine erkundbare Umgebung verwandeln. AMI hat bereits einen Fuß in die Fertigung, Biomedizin, Robotik und sogar KI-Software für Ärzte durch seine Nabia-Partnerschaft gesetzt. Sicherlich wird es nicht alle davon verfolgen – aber vielleicht stechen ein oder zwei hervor?

Niemand bezweifelt, dass es viele tragfähige Geschäfte gibt, die auf Weltmodell-Technologie aufgebaut werden können – und solange es einfach ist, Geld zu beschaffen, gibt es keinen besonderen Druck, sich auf eines zu konzentrieren. Tatsächlich gibt es gute Gründe, das nicht zu tun. Wenn AMI morgen ankündigen würde, dass sie einen humanoiden OpenClaw oder ein Hollywood-Rendering-System der nächsten Generation gebaut hätten, wären plötzlich viele andere Labore sehr an diesem Bereich interessiert. Bald würde das Labor potenzieller Konkurrenz durch die anderen Weltmodell-Unternehmen, die Neolabs und sogar OpenAI und Anthropic gegenüberstehen.

In gewisser Weise ist es die Kehrseite all der leichten Mittelbeschaffung. Auch deine Konkurrenten können Geld beschaffen – und dasselbe Geld, das dir erlaubt, unter dem Radar zu bauen, finanziert auch viele potenzielle Rivalen, sobald der Weg zum Markt klar wird. Aber selbst wenn dieser Wettbewerb unvermeidlich ist, ist es am besten, ihn so lange wie möglich hinauszuzögern, was bedeutet, über das, was man baut, genau zu schweigen.

Fans von Cixin Liu werden dies als Dunkler-Wald-Szenario erkennen: Wenn man nicht weiß, wer sonst noch im Wald ist, ist es am besten, keine Aufmerksamkeit zu erregen.

Dieser Beitrag wurde erstmals am 18. September 2026 veröffentlicht.