Das DeepMind-Trio hinter der Poker-KI generiert nun Renditen für quantitative Hedgefonds

Drei ehemalige DeepMind-Forscher, die zuvor eine KI entwickelt hatten, die menschliche Poker-Champions besiegen konnte, haben diese Technologie auf die Finanzmärkte ausgerichtet – und die Strategie bringt erhebliche Renditen. Ihr in Prag ansässiges KI-Unternehmen, EquiLibre Technologies, hat nach einer Series-A-Finanzierungsrunde in unbekannter Höhe laut TechCrunch eine Bewertung von 500 Millionen US-Dollar erreicht.

Creandum führte die Investitionsrunde an. Obwohl die Risikokapitalgesellschaft den Betrag nicht spezifizierte, sagte Vice President Cameron Sellers gegenüber TechCrunch, dass dies die größte Einzelinvestition darstellt, die die Firma jemals in ein Unternehmen getätigt hat.

Die Verbindung zwischen Poker und Wall Street liegt in ihrer Eignung für das Reinforcement Learning, eine KI-Schulungsmethode, bei der selbstlernende Modelle für bestimmte Ergebnisse belohnt werden. Martin Schmid, CEO von EquiLibre, erklärte: „Der Vorteil des Handels und der Märkte ist, dass der Bewertungsmechanismus einfach ist: Wie viel Gewinn hat der Agent generiert?“

Dies ist kein theoretisches Spiel. In Partnerschaft mit der quantitativen Firma Tower Research Capital verwalten die Algorithmen von EquiLibre derzeit Milliarden im täglichen Handelsvolumen über den S&P 500 und Nasdaq. Das Startup berichtet von starken Leistungen seit seiner Einführung auf den Kryptowährungsmärkten im Jahr 2025 und anschließend an den Börsen und rühmt sich „einer perfekten Bilanz mit null negativen Monaten seit der Gründung“, was bedeutet, dass jeder Monat mit positiven Gesamterträgen endete.

Indem sie sich auf quantitative Hedgefonds konzentrieren, operiert das Startup in einem Sektor, in dem Automatisierung Standard ist und erfolgreiche Innovationen schnell monetarisiert werden können. Dieses Potenzial machte EquiLibre für Creandum attraktiv, so Sellers.

„Der adressierbare Gesamtmarkt für den Handel in Finanzsystemen gehört zu den größten weltweit, mit unzähligen Fonds, die Gewinne generieren, die die meisten wagniskapitalfinanzierten Erfolge in den Schatten stellen“, bemerkte Sellers. Er betonte jedoch, dass sich EquiLibre explizit als „erst ein Labor, keine Finanzfirma“ identifiziert.

Schmid und seine Mitgründer – CTO Rudolf Kadlec und CSO Matej Moravcik – fehlen traditionelle Finanzhintergründe, eine Tatsache, die sie nicht verbergen. „Ich bin nicht motiviert davon, Märkte effizienter zu machen“, sagte Schmid gegenüber TechCrunch. „Ich werde getrieben von der Aufregung, etwas völlig Neues zu bauen, und der Prozess ist wirklich angenehm.“

Frontier-KI-Unternehmen, gegründet von DeepMind-Alumni, werden derzeit von Risikokapitalgebern stark nachgefragt. Ein weiteres jüngstes Beispiel ist Ineffable Intelligence, das kürzlich 1,1 Milliarden US-Dollar an Finanzierung sicherte. Während die meisten dieser Unternehmen im Vereinigten Königreich ansässig sind, sind bemerkenswerte Ausnahmen EquiLibre.

Das Gründungsdreierpack von EquiLibre war Gast-PhD-Studenten an Googles erstem internationalen KI-Forschungsbüro in Edmonton, Alberta, Kanada (das Alphabet im Jahr 2023 schloss). Während ihrer Zeit dort entwickelten sie DeepStack, das erste KI-Programm, das professionelle Spieler in No-Limit-Poker, allgemein bekannt als Texas Hold’em, besiegte. Sie arbeiteten auch mit Professoren zusammen, die heute in der renommierten Beratergruppe des Startups dienen, darunter Rich Sutton, der 2024 den Turing Award für seine Beiträge zum Reinforcement Learning erhielt.

Um ihr Startup zu gründen, entschieden sich die Gründer von EquiLibre, in ihre Heimat zurückzukehren, die Tschechische Republik. „Hier hatten wir viele Mitarbeiter, und es gab eine bedeutende tschechische Diaspora bei Google und anderen Tech-Hubs“, erklärte Schmid. „Das waren unsere Freunde, also fragten wir sie: ‚Hey, wir ziehen zurück nach Prag. Wollt ihr uns beitreten?‘“

Dieser Ansatz half EquiLibre, sein erstes Team im Jahr 2022 aufzubauen und auf die aktuelle Belegschaft von 25 Mitarbeitern zu wachsen. Laut Schmid bietet diese Standortwahl weiterhin Vorteile. Im Vergleich zu San Francisco „ist es viel einfacher, Spitzentalente hier zu halten, weil nicht alle zwei Monate ein neuer, schillernder KI-Trend aufkommt.“

EquiLibre ist nicht das einzige prominente KI-Startup in der Gegend; BottleCap AI befindet sich im selben Gebäude.

Trotzdem bleibt dies eines der bemerkenswertesten KI-Unternehmen der Region für die Gewinnung von Talenten. Der nächste Schritt besteht darin, seine Recheninfrastruktur auszubauen und einen Cluster zu starten, der voraussichtlich einer der größten Rechencluster in Mitteleuropa und Osteuropa (CEE) sein wird.

Obwohl das Startup seine gesamte bisherige Finanzierung nicht offenlegte, erwähnte Schmid frühere Pre-Seed- und Seed-Runden. Zu den Pre-Seed-Unterstützern gehörte Credo, eine auf CEE fokussierte VC-Firma, die auch in ElevenLabs und UiPath investierte. Laut Dealroom-Daten wurde EquiLibres 10-Millionen-US-Dollar-Seed-Runde von Blossom Capital angeführt, was das Unternehmen auf 140 Millionen US-Dollar bewertete.

Sellers bestätigte, dass die Series-A-Bewertung von 500 Millionen US-Dollar eine erhebliche Steigerung markiert. Dieser Sprung fällt mit einer günstigen Verschiebung der Stimmung gegenüber Reinforcement Learning (RL) zusammen, insbesondere in Handelsanwendungen. „Als wir anfingen, waren die Leute skeptisch“, erinnerte sich Schmid. „Jetzt ist RL der Standard. Seit wir vor vier Jahren begannen, glauben wir, dass wir einen Vorsprung haben.“

Es besteht jedoch das Risiko, dass Wettbewerber das Startup überholen könnten. Der Handelsriese Jane Street gibt beispielsweise an, dass er bereits RL kombiniert mit LLMs nutzt, „oder was auch immer benötigt wird, um effektive Modelle zu trainieren“. Er behauptet auch, „Zehntausende von High-End-GPUs“ zu besitzen, während EquiLibre darauf abzielt, die Effizienz aus weniger Chips zu maximieren, „mehr aus weniger zu holen“, so Schmid.

Angesichts der immensen Profitabilität von Jane Street muss EquiLibre seine Strategie sorgfältig ausführen, um sein Ziel zu erreichen, „das“ KI-Labor im Handel zu werden. Im Gegensatz zum Poker hat dieser Markt jedoch möglicherweise keine klaren Verlierer. Wie Schmid sagte: „Dies ist kein Markt, bei dem der Gewinner alles nimmt.“