EvolutionaryScale sichert sich 142 Mio. US-Dollar für biologische "Weltmodelle"

EvolutionaryScale hat eine offengelegte Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von $142 million (forbes.com) abgeschlossen, um die Entwicklung von KI-„Weltmodellen“ zu beschleunigen, die in der Lage sind, biologische Systeme zu simulieren und zu konstruieren. Die Runde, angeführt von Lux Capital, Nat Friedman und Daniel Gross unter Beteiligung von Nvidia und Amazon, positioniert das Startup an der Spitze des „Daten-für-Biologie“-Wettrüstens. Das Kapital ist für die Weiterentwicklung von ESM3 vorgesehen, einem bahnbrechenden Sprachmodell für die Biologie, das über 98 billion Parameter (evolutionaryscale.ai) verfügt und auf einem massiven Datensatz von 2.78 billion Proteinen (evolutionaryscale.ai) trainiert wurde.

Der Aufstieg biologischer Weltmodelle

Im Gegensatz zu herkömmlicher generativer KI, die sich auf Text oder Pixel konzentriert, baut EvolutionaryScale das auf, was Forscher als „Weltmodell“ für die Biowissenschaften bezeichnen. Durch die Behandlung des genetischen Codes als Sprache hat das ESM3-Modell die Fähigkeit bewiesen, völlig neue fluoreszierende Proteine zu erzeugen, die erheblich von den in der Natur vorkommenden abweichen – und simuliert so effektiv 500 million Jahre Evolution (evolutionaryscale.ai) in einer digitalen Umgebung. Diese Fähigkeit signalisiert einen Wandel auf dem Markt für Daten-Assets, auf dem die wertvollsten Datensätze nicht mehr nur aus dem Internet gescrapte Texte sind, sondern hochspezialisierte, strukturierte biologische Sequenzen, die zur „Programmierung“ von Materie verwendet werden können.

Der Schwenk bei der Datenlizenzierung: Von Fair Use zu bezahlten Assets

Die Runde von EvolutionaryScale fällt mit einem breiteren Marktwandel hin zu einer Datenlizenzierung mit hoher Integrität zusammen. Während biologische Daten für die Arzneimittelforschung tokenisiert werden, sichern Mediengiganten ihre eigenen Archive. OpenAI hat vor Kurzem einen mehrjährigen Content-Lizenzvertrag (time.com) mit Time Magazine unterzeichnet, der dem KI-Labor Zugriff auf über 100 Jahre journalistische Archive gewährt. Während die finanziellen Bedingungen nicht offengelegt wurden (reuters.com), folgt der Deal dem offengelegten Benchmark von $250 million (reuters.com), der durch die Vereinbarung mit News Corp gesetzt wurde. In ähnlicher Weise verhandelt YouTube Berichten zufolge (ft.com) mit großen Plattenlabels wie Sony und Universal, um geschätzte Pauschalbeträge in Millionenhöhe (ft.com) für den legalen Zugang zu Musikkatalogen für das KI-Training anzubieten.

Regulatorischer Gegenwind und Datenherkunft

Da der Wert von Trainingsdaten sprunghaft ansteigt, wehren sich Regulierungsbehörden und Urheber gegen die unbefugte Nutzung. Figma hat vor Kurzem seine KI-Funktion „Make Design“ (theverge.com) deaktiviert, nachdem Vorwürfe laut wurden, sie sei auf bestehenden App-Designs trainiert worden, was die rechtlichen Risiken undurchsichtiger Datenpipelines verdeutlicht. Darüber hinaus erfolgt die berichtete Investition von SoftBank in Höhe von $10 million bis $20 million (bloomberg.com) in Perplexity AI inmitten einer Flut von Urheberrechtsverletzungsanzeigen von Verlagen, was darauf hindeutet, dass selbst wachstumsstarke KI-Startups nun hohe Budgets für Daten-Compliance und Vergleiche einplanen müssen. Dieser Trend wird durch die geschätzte Finanzierungsrunde von Harvey in Höhe von $100 million (techcrunch.com) weiter belegt, die den Spezialisten für Rechtsdaten mit geschätzten $1.5 billion (techcrunch.com) bewertet, was auf den Zugang zu proprietären, hochriskanten Rechtsdatensätzen zurückzuführen ist.

Warum es für Dateneigentümer wichtig ist

Der Deal von EvolutionaryScale beweist, dass sich die lukrativste Grenze für die Datenmonetarisierung von allgemeinen Webinhalten hin zu „domänenspezifischen Weltmodellen“ verschiebt. Für Dateneigentümer in den Bereichen Biologie, Recht und Musik hat sich der Markt über die einfache Lizenzierung hinaus zu einem strategischen Partnerschaftsmodell entwickelt, bei dem die Daten der primäre Katalysator für wissenschaftliche und kreative Durchbrüche sind. Da KI-Labore wie OpenAI und Anthropic die öffentlichen Webdaten ausschöpfen, wird der Aufschlag für saubere, proprietäre und rechtlich abgesicherte Datensätze weiter steigen und passive Archive in hochrentable Finanzanlagen verwandeln.