Ich möchte Ihnen heute eine Geschichte erzählen, die selten so erzählt wird. Nicht die Geschichte einer Technologie, sondern die eines Menschen. Denn hinter den Systemen, über die ich in dieser Kolumne Woche für Woche schreibe, stehen immer Menschen mit Biografien, Überzeugungen und Entscheidungen. Und kaum eine dieser Biografien ist so bemerkenswert wie jene von Mira Murati.

Von Vlorë nach San Francisco

Geboren wurde sie im Dezember 1988 in Vlorë, einer Hafenstadt an der albanischen Adriaküste, in den letzten Jahren des kommunistischen Regimes. Albanien war damals das isolierteste Land Europas, abgeschottet selbst vom übrigen Ostblock. Mit sechzehn gewann sie ein Stipendium an ein internationales College in Kanada und verließ ihr Land. Es folgten ein Doppelstudium in den USA und ein Ingenieursabschluss in Maschinenbau an der Thayer School of Engineering des renommierten Dartmouth College. Danach Stationen bei Goldman Sachs in Tokio, in der Luftfahrtindustrie und schließlich bei Tesla, wo sie als Produktmanagerin am Model X arbeitete, jenem Elektro-SUV mit den nach oben öffnenden Flügeltüren. Anschließend leitete sie Produkt und Technik bei einem Start-up für erweiterte Realität. 2018 wechselte sie zu OpenAI, dem Unternehmen, das wenige Jahre später mit ChatGPT die Welt verändern sollte.

Bei OpenAI stieg sie schnell auf. Ab Mai 2022 war sie Chief Technology Officer, also technische Leiterin des gesamten Unternehmens. In dieser Rolle verantwortete sie die Entwicklung von ChatGPT, von der Bildmaschine DALL-E, vom Videogenerator Sora und von den Sprachmodellen GPT-3 und GPT-4. Man muss sich das vergegenwärtigen. Eine Frau, die im kommunistischen Albanien geboren wurde, leitete die technische Entwicklung jener Produkte, die heute von hunderten Millionen Menschen täglich genutzt werden. ChatGPT erreichte nur zwei Monate nach seinem Start hundert Millionen Nutzer. Analysten der Schweizer Bank UBS schrieben damals, sie könnten sich in zwanzig Jahren Beobachtung des Internetsektors an keinen schnelleren Aufstieg einer Anwendung erinnern. Zum Vergleich, TikTok brauchte für dieselbe Marke rund neun Monate, Instagram zweieinhalb Jahre.

Es gibt eine kleine Anekdote, die Murati selbst gerne erzählt und die viel über den Moment sagt, in dem diese Technologie in die Welt trat. Kurz nach dem Start von ChatGPT fragte ihre Mutter das Programm auf Albanisch, wann denn ihre Tochter Mira endlich heiraten werde. Woraufhin ihre Schwester entgegnete, Mama, das ist künstliche Intelligenz, das ist keine Magie.

Fünf Tage, die alles zeigten

Wie besonders Murati ist, zeigte sich im November 2023, in einem Wochenende, das in die Technikgeschichte eingegangen ist. Der Aufsichtsrat von OpenAI feuerte am 17. November überraschend den Firmenchef Sam Altman mit der Begründung, er sei in seiner Kommunikation gegenüber dem Gremium nicht durchgehend aufrichtig gewesen. Für kurze Zeit wurde Murati zur Interimschefin des mächtigsten KI-Labors der Welt ernannt.

Was dann geschah, war beispiellos. Das Unternehmen stand am Rande des Zusammenbruchs, hunderte Mitarbeiter drohten geschlossen zu kündigen. Murati, die zuvor gemeinsam mit dem Chefwissenschaftler Ilya Sutskever Bedenken gegen Altmans Führungsstil dokumentiert hatte, arbeitete als Interimschefin sofort daran, ihn zurückzuholen. Ihre Begründung war nüchtern, nicht sentimental. Ohne ihn würde das Unternehmen auseinanderfallen. Innerhalb von fünf Tagen war Altman zurück, und Murati trat wieder als technische Leiterin an seine Seite.

Erst im September 2024 verließ sie das Unternehmen, mit den Worten, sie wolle sich Zeit und Raum für ihre eigene Erkundung schaffen. In einer Zeugenaussage im Mai dieses Jahres, im Rahmen der Klage von Elon Musk gegen OpenAI, wurde sie deutlicher. Sie sprach von völligem Chaos, davon, dass Altman ihr gegenüber nicht immer ehrlich gewesen sei, und von der Sorge, dass das Unternehmen in einem katastrophalen Zerfallsrisiko stand.

Diese eigene Erkundung hat inzwischen einen Namen. Thinking Machines Lab, sinngemäß Labor für denkende Maschinen, benannt nach der berühmten Frage des britischen Mathematikers Alan Turing aus dem Jahr 1950, ob Maschinen denken können.

Die größte Wette der Investoren

Was dann geschah, ist selbst für die überhitzten Verhältnisse des Silicon Valley außergewöhnlich. Murati sammelte für ihre im Februar 2025 gegründete Firma zwei Milliarden Dollar ein, bevor sie auch nur ein einziges Produkt vorzuweisen hatte. Es war die größte sogenannte Seed-Finanzierung der Geschichte, also die erste größere Kapitalrunde eines jungen Unternehmens. Die Bewertung lag bei zwölf Milliarden Dollar. Zu den Geldgebern zählten die größten Namen der Branche, der Chiphersteller Nvidia, der Prozessorhersteller AMD, der Wagniskapitalgeber Andreessen Horowitz und, kurioserweise, auch der Staat Albanien, der zehn Millionen Dollar in die Firma seiner berühmtesten Tochter investierte und dafür sogar per Gesetzesakt das Staatsbudget ändern musste.

Sie versammelte ein Team von rund dreißig Spitzenforschern, etwa zwei Drittel davon von OpenAI, darunter der OpenAI-Mitgründer John Schulman. Und dann versuchte Mark Zuckerberg, der Gründer von Facebook, dieses Team zu zerlegen. Nachdem ein Übernahmeangebot abgeblitzt war, bot sein Konzern Meta einzelnen Mitarbeitern Muratis Summen von zweihundert Millionen bis über eine Milliarde Dollar. Das Wall Street Journal nannte es eine Razzia. Zunächst nahm niemand an. Das muss man sich auf der Zunge zergehen lassen. Menschen lehnten eine Milliarde Dollar ab, um bei Murati zu bleiben.

Dass später doch einige Mitgründer gingen, manche zu Meta, manche zurück zu OpenAI, gehört zur ehrlichen Version der Geschichte dazu. Auch eine geplante Finanzierungsrunde bei einer Bewertung von bis zu sechzig Milliarden Dollar scheiterte Anfang dieses Jahres, weil die Investoren erst ein Produkt sehen wollten. Das Silicon Valley ist ein raues Pflaster. Murati holte daraufhin Soumith Chintala als technischen Leiter, den Schöpfer von PyTorch, jener Software-Bibliothek, auf der ein großer Teil der weltweiten KI-Forschung läuft. Heute beschäftigt das Unternehmen rund zweihundert Menschen.

Was sie letzte Woche verschenkt hat

Letzte Woche hat Thinking Machines Lab sein erstes eigenes KI-Modell veröffentlicht. Es heißt Inkling. Und um zu verstehen, warum das bedeutsam ist, muss ich Ihnen kurz einen zentralen Fachbegriff erklären.

Es gibt in der KI-Welt zwei Arten von Modellen. Die einen sind geschlossen, wie ChatGPT. Man kann sie benutzen, aber man kommt nicht an ihr Inneres heran, man mietet sie gewissermaßen über das Internet. Die anderen sind offen, im Fachjargon open weights, wörtlich offene Gewichte. Gewichte sind dabei jene Milliarden von Zahlen, in denen das gesamte Gelernte eines Modells gespeichert ist, gewissermaßen sein Gedächtnis. Sind diese Gewichte öffentlich, kann jeder das Modell herunterladen, verändern und auf eigenen Servern betreiben. Es gehört nach dem Download faktisch niemandem mehr und allen zugleich.

Inkling ist ein solches offenes Modell, veröffentlicht unter einer der freizügigsten Lizenzen überhaupt, und Thinking Machines verschenkt es. Das klingt paradox für ein Unternehmen mit zwölf Milliarden Dollar Bewertung, ergibt aber Sinn, wenn man die Strategie versteht. Murati will nicht das nächste ChatGPT bauen, mit dem man plaudert. Sie baut ein Fundament, das andere für ihre eigenen Zwecke anpassen können.

Wie dieses Modell technisch funktioniert

Nun möchte ich Ihnen zeigen, was in diesem Modell tatsächlich steckt, denn die technischen Entscheidungen dahinter erzählen ihre eigene Geschichte.

Inkling hat insgesamt 975 Milliarden Parameter, also fast eine Billion jener Stellschrauben, in denen das Wissen gespeichert ist. Das allein wäre nicht bemerkenswert. Bemerkenswert ist, dass bei jeder einzelnen Anfrage nur 41 Milliarden davon aktiv werden, also weniger als ein Zwanzigstel. Der Fachbegriff für dieses Prinzip lautet Mixture of Experts, sinngemäß eine Mischung aus Experten. Stellen Sie sich statt eines einzigen Universalgelehrten ein riesiges Kollegium von Spezialisten vor. Wenn eine Frage hereinkommt, entscheidet eine Art Pförtner, welche wenigen Fachleute sie beantworten sollen. Alle anderen bleiben schlafen. Konkret enthält jede Schicht des Modells 256 solcher Experten plus zwei ständig aktive, und für jedes einzelne Wort werden sechs davon geweckt. Das Ergebnis ist ein Modell mit der Wissensbreite eines Riesen und den Betriebskosten eines Zwergs.

Interessant ist, woher diese Bauweise stammt. Thinking Machines schreibt selbst, dass die Expertenarchitektur weitgehend jener des chinesischen Modells DeepSeek-V3 folgt. Ein amerikanisches Vorzeigemodell, gebaut nach einem chinesischen Bauplan.

Zwei weitere technische Eigenheiten lohnen einen Blick. Die erste betrifft das Gedächtnis für lange Texte. Inkling verarbeitet bis zu einer Million Zeichen an Kontext, das entspricht ungefähr einer ganzen Bibliothek an Dokumenten in einer einzigen Anfrage. Damit das bezahlbar bleibt, wechseln sich in der Architektur zwei Arten von Aufmerksamkeit ab. Fünf Schichten schauen jeweils nur in ein enges Fenster der unmittelbaren Umgebung, dann folgt eine Schicht, die den gesamten Text überblickt. Wie ein Leser, der überwiegend Absatz für Absatz liest und nur gelegentlich das ganze Buch im Blick hat. Die zweite Eigenheit ist, dass Inkling die Position eines Wortes im Text auf eine ungewöhnliche Weise erfasst, nämlich direkt in der Aufmerksamkeitsberechnung selbst statt über den sonst üblichen Umweg. Das klingt nach einem Detail, ist aber genau jene Art von Ingenieursentscheidung, die über Erfolg oder Misserfolg bei sehr langen Texten entscheidet.

Trainiert wurde das Modell auf 45 Billionen Zeichen an Text, Bildern, Ton und Video. Es kann all das auch verstehen, also Bilder betrachten und gesprochene Sprache hören, antwortet allerdings vorerst nur in Text und Programmcode.

Zwei Fähigkeiten heben Inkling besonders hervor. Erstens ein Regler für die Denkanstrengung. Sie können dem Modell vorgeben, wie gründlich es nachdenken soll, von schnell und oberflächlich bis langsam und tiefgehend. Wer eine simple Frage stellt, zahlt wenig. Wer ein schwieriges Problem lösen will, dreht auf. Zweitens, und das halte ich für die klügste Entscheidung, wurde das Modell auf gute Selbsteinschätzung trainiert. Es soll erkennen, wann es sich sicher ist und wann nicht, statt in beiden Fällen gleich selbstbewusst zu klingen. Wer meine Kolumne über das Halluzinieren gelesen hat, weiß, wie fundamental dieses Problem ist. Genau hier setzt Murati an.

Und schließlich der Zweck des Ganzen. Inkling ist direkt mit dem eigentlichen Produkt des Unternehmens verzahnt, einem Werkzeug namens Tinker. Tinker macht das sogenannte Fine-Tuning einfach, also das Feinjustieren eines allgemeinen Modells auf eine spezielle Aufgabe. Ein Krankenhaus könnte Inkling auf medizinische Texte trainieren, eine Kanzlei auf Rechtsdokumente, ein Industriebetrieb auf seine eigenen Wartungsprotokolle. Früher brauchte man dafür eine ganze Serverfarm und ein Team von Spezialisten. Heute genügen ein paar Zeilen Anweisung. Murati verdient nicht am Modell, sondern an der Werkbank, an der man es zurechtschleift.

Bemerkenswert ehrlich ist dabei, was das Unternehmen selbst über sein Modell schreibt. Inkling sei nicht das stärkste Modell, das heute verfügbar ist, weder offen noch geschlossen. Das ist kein Versehen, sondern Absicht. Es soll kein Alleskönner sein, sondern eine gute, anpassbare Grundlage. In einer Branche, die vor Superlativen und Größenwahn nur so strotzt, ist diese Bescheidenheit fast erfrischend.

Warum das ins globale Rennen passt

Nun könnte man fragen, warum mich das als österreichischen KI-Kolumnisten überhaupt kümmert. Die Antwort liegt in dem, was sich hinter dieser einen Produktvorstellung verbirgt. Wir erleben gerade ein globales Wettrennen um die künstliche Intelligenz, und Muratis offenes Modell ist Amerikas Antwort auf eine unbequeme Entwicklung. Denn die stärksten frei herunterladbaren KI-Modelle der letzten Jahre kamen zuletzt nicht mehr aus den USA, sondern aus China.

Und die Chinesen schlafen nicht. Nur einen einzigen Tag nach Inkling veröffentlichte das Pekinger Labor Moonshot AI sein neues Modell Kimi K3. Mit 2,8 Billionen Parametern ist es das größte offene Modell der Welt und rangiert nach ersten unabhängigen Messungen unter den drei besten Systemen überhaupt, gleichauf mit den Spitzenmodellen von OpenAI und Anthropic. Zum halben Preis der westlichen Konkurrenz. Das Tempo, das die chinesischen Labore vorlegen, ist atemberaubend. Moonshot wurde erst 2023 gegründet und wird heute mit rund zwanzig Milliarden Dollar bewertet.

Es gibt zu dieser Geschichte übrigens eine Pointe, die das verflochtene Wesen dieses Rennens auf den Punkt bringt. Thinking Machines hat freimütig zugegeben, dass es beim Training von Inkling in einem frühen Schritt auf Daten zurückgriff, die ein chinesisches Modell erzeugt hatte, nämlich ein Vorgängermodell eben jenes Kimi. Der Fachbegriff dafür lautet Destillation, sinngemäß das Herausziehen des Wesentlichen aus einem fremden Modell. Das amerikanische Vorzeigemodell wurde also in Teilen von einem chinesischen mit angelernt, und es folgt einem chinesischen Bauplan. Enger kann eine Rivalität kaum verwoben sein.

Was von dieser Frau bleibt

Warum also nenne ich Mira Murati die wichtigste Frau im Silicon Valley? Nicht, weil sie die lauteste wäre, im Gegenteil, sie gilt als nachdenklich und zurückhaltend. Auf einer Konferenz in San Francisco im Juni sagte sie unter dem Gelächter des Publikums, wenn sie morgens aufwache, denke sie nicht darüber nach, wie sie die Konkurrenz vernichten könne. Ein Satz, der in dieser Branche fast schon subversiv klingt.

Ich nenne sie so, weil sie in einer von Männern dominierten Branche etwas verkörpert, das selten ist. Sie ist keine Managerin, die über Technik nur spricht, sondern eine Ingenieurin, die ChatGPT mit eigenen Händen mitgebaut hat. Sie hat die größte Anfangsfinanzierung der Geschichte eingesammelt. Sie hat einem Angriff des reichsten Konzerns der Welt standgehalten. Und sie verfolgt eine eigene, unabhängige Vision davon, wie künstliche Intelligenz aussehen soll, nämlich offen, anpassbar und in den Händen vieler statt weniger.

Ob ihre Wette aufgeht, weiß niemand. Das Silicon Valley ist ein Friedhof großartiger Ideen, die am Markt gescheitert sind, und die gescheiterte Finanzierungsrunde zeigt, dass auch die Geduld der Investoren endlich ist. Aber selten war eine Gründerin so gut aufgestellt, um es zu versuchen. Und wenn Sie das nächste Mal hören, künstliche Intelligenz sei eine anonyme, gesichtslose Macht, dann denken Sie an die Frau aus Vlorë. Hinter jeder Technologie stehen Menschen. Es lohnt sich, zu wissen, wer sie sind.