River AI, das von xAI-Mitbegründer Igor Babuschkin gegründete Startup aus Palo Alto, hat in einer Seed- und Series-A-Runde 1,1 Milliarden Dollar eingesammelt, angeführt von General Catalyst und AMP PBC, mit Beteiligung von Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator und Temasek. Das Unternehmen kam im Juni aus dem Stealth-Modus — die Runde gehört damit zu den größten, die je für ein kaum zwei Monate altes Unternehmen aufgesetzt wurde.
Babuschkin, dessen Lebenslauf Stationen bei DeepMind und OpenAI vor der Gründung von xAI umfasst, will KI von Grund auf neu erfinden, beginnend mit der Frage, wie Modelle trainiert werden. Statt immer größere Modelle zu bauen, die Arbeitskräfte ersetzen sollen, will River Agenten in persönlich trainierbare Assistenten verwandeln.
"Fähige Agenten werden ein normaler Teil des Alltags sein. Weniger wie die Assistenten, die man heute ruft, wenn eine Aufgabe erledigt werden muss, mehr wie Schutzengel: leise präsent, auf Ihrer Seite, helfen bei dem, was Ihnen wirklich wichtig ist", schrieb Babuschkin in seinem Launch-Blog. "Sie werden Sie gut kennen, und sie werden Ihnen gehören, nicht jemand anderem."
Dafür müsse der Stack von Grund auf neu gebaut werden — Training, Modelle, die Produktebene und neue Hardware, die persönliche KI in der Nähe des Nutzers leben lässt. Das erste Produkt von River ist eine nach Millionen Tokens abgerechnete API, mit der Entwickler offene Modelle per Reinforcement Learning (RL) und Low-Rank-Adaptation (LoRA) feinjustieren können. Das Angebot ist als Gegenmittel zum Prompt Engineering positioniert: "Prompts steuern ein Modell, das man nicht besitzt und nicht verbessern kann. River ermöglicht es, offene Modelle zu Modellen zu trainieren, die wirklich einem gehören — und sie wie jeden anderen Endpunkt bereitzustellen."
Das Unternehmen behauptet, jedes Unternehmen könne einen komplexen Reinforcement-Learning-Lauf in 15 bis 20 Minuten ohne Infrastrukturteam abschließen, bei zwei- bis vierfachen Kosteneinsparungen gegenüber Closed-Source-Alternativen.
Rivers Wette kommt zu einem Zeitpunkt, da Unternehmen ihre KI-Zukunft zunehmend selbst steuern wollen — mit einer Mischung aus Modellen, einschließlich Open-Weight-Modellen — und die Idee lokal laufender persönlicher Agenten an Fahrt gewinnt. Ob die Technologie hält, was sie verspricht, bleibt abzuwarten — doch das Startup hat nun eine Kriegskasse voller Geld, um es zu versuchen.
