World Labs, ein heimliches Startup, das von der renommierten KI-Professorin Fei-Fei Li von der Stanford University gegründet wurde, hat laut mehreren Berichten innerhalb von zwei Monaten zwei Finanzierungsrunden abgeschlossen. Die neueste Finanzierung wurde von NEA angeführt und bewertete das Unternehmen mit über 1 Milliarde US-Dollar, wie TechCrunch von mehreren informierten Personen erfahren hat. Es handelte sich um eine 100-Millionen-Dollar-Runde, über die zuvor im Juli in der Financial Times berichtet wurde.
Bei World Labs handelte es sich um eine signifikante Steigerung der Bewertung von World Labs von der ersten Finanzierung im April, bei der das Unternehmen auf 200 Millionen US-Dollar geschätzt wurde, sagte eine Person. Investoren der ersten Runde waren unter anderem Andreessen Horowitz und das kanadische Unternehmen Radical Ventures, bei dem Li als wissenschaftliche Partnerin tätig ist, wie Reuters im Mai berichtete. Li und NEA reagierten nicht auf eine Anfrage für einen Kommentar.
World Labs, das Berichten zufolge im April gegründet wurde und in nur vier Monaten zum Unicorn wurde, zeigt, dass Investoren weiterhin große Wetten auf KI-Startups von prominenten KI-Wissenschaftlern abschließen, auch wenn die Geschäfte der Startups unerprobt sind.
In diesem Fall geht es darum, dass das, woran sie arbeitet, so schwer zu realisieren ist und im von Silicon Valley wahnhaft aufgebauten KI-getriebenen Welt möglicherweise entscheidend ist. World Labs arbeitet daran, KI-Modelle zu entwickeln, die die dreidimensionale Physis realer Objekte und Umgebungen genau schätzen können, um detaillierte digitale Nachbildungen ohne umfangreiche Datensammlung zu ermöglichen.
Li, weithin bekannt als “Göttin der KI”, diskutierte, wie Maschinen trainiert werden können, um eine menschenähnliche “räumliche Intelligenz” zu entwickeln, in einem TED-Talk früher in diesem Jahr.
“Es gibt sehr wenig dreidimensionale Daten in der Welt”, sagte ein Investor, der mit dem Ansatz von World Labs vertraut ist. “Autonome Fahrzeugunternehmen sammeln diese Daten, indem sie tausende und abertausende von Meilen fahren, um dreidimensionale Daten zu erstellen, die sie dann zur Schulung ihrer Maschinen verwenden. In allen anderen Anwendungen, wie das Servieren von Kaffee, gibt es keine dreidimensionalen Daten. Das Sammeln dieser Daten ist teuer, da das Universum der Orte, an denen Daten gesammelt werden müssen, enorm ist.”
Sobald verfügbar, können die Modelle von World Labs in Anwendungen für Spiele und Robotik verwendet werden, sagte sie.
Li ist hauptsächlich bekannt für ihre Arbeit an ImageNet, einem Datensatz, der die Computer Vision revolutioniert hat. Sie ist derzeit teilweise beurlaubt bis Dezember 2025 von ihrer Rolle als Co-Direktorin des Human-Centered AI Institute der Stanford University.