Symbolica startet mit 33 Mio. US-Dollar, um mit Kategorientheorie statt Skalierung Transformer zu übertreffen

Entwickelt neue KI-Modellarchitekturen, die Kategorientheorie auf strukturiertes Schlussfolgern anwenden, statt Transformer zu skalieren

Dass Kategorientheorie eine ganze Klasse von Modellen hervorbringen kann, die Transformer übertreffen – kleiner, interpretierbar, tatsächlich zu Schlussfolgerungen fähig

2 Mio. US-Dollar Pre-Seed von Khosla im Jahr 2023, um die Idee zu belegen, dann eine Series A über 33 Mio. US-Dollar im April 2024 (Bewertung nicht bekannt gegeben)

George Morgan verbrachte vier Jahre bei Tesla als Senior-Autopilot-Ingenieur, begann als Praktikant, kam zu dem Schluss, dass die reine Skalierungsphilosophie falsch sei, und verließ das Unternehmen 2022, um Symbolica zu gründen

Khosla gab 2023 2 Mio. US-Dollar – „Er hat das geliefert, sehr glaubwürdig“ – und sagte Morgan dann, er solle die besten Kategorientheoretiker einstellen. Symbolica veröffentlichte seinen Ansatz mit Forschern von Google DeepMind und startete am 9. April 2024 mit der 33-Mio.-US-Dollar-Runde

Jedes große Labor skalierte Transformer mit Trainingsläufen, die Hunderte Millionen kosteten; Symbolicas Wette ist, dass die Architektur und nicht die Skalierung der nächste Hebel ist.

Die Überzeugung des Gründers wurde bei Tesla geschmiedet, wo mehr Skalierung wiederholt daran scheiterte, vollständiges autonomes Fahren zu lösen – der prominenteste Stresstest des reinen Skalierungsdenkens.

Khosla machte daraus eine gestaffelte Wette: 2 Millionen US-Dollar, um zuerst die Mathematik zu belegen, 33 Millionen US-Dollar erst, nachdem Morgan „das sehr glaubwürdig geliefert“ hatte.

Wenn sich ein Feld auf ein einziges Rezept einschwingt, ist die Wette mit dem höchsten Hebel der glaubwürdige Außenseiter, der das Rezept selbst als Engpass betrachtet.

Zum Zeitpunkt des Starts im April 2024 erklärte Symbolica, es baue eine Klasse von Modellen statt eines einzelnen Modells, das Transformer schlägt; die Series A finanziert die Einstellung von Kategorientheoretikern und die Weiterentwicklung der Architektur. Die Bewertung wurde nicht bekannt gegeben.