Das Pekinger Start-up Naive AI ist nach nur sieben Monaten mit über einer Milliarde Dollar bewertet – ein Rekordtempo selbst für die chinesische KI-Szene. Investoren wie Tencent und IDG Capital steckten in drei Runden insgesamt 400 Millionen Dollar in das Unternehmen, das bislang kein eigenes Produkt veröffentlicht hat, wie das Fachmedium The Information berichtet.
Investoren zahlen Rekordpreis für ein noch unfertiges Produkt
Die Bewertung von Naive AI kletterte binnen weniger Monate steil nach oben. Im April 2026 lag sie nach rund 300 Millionen Dollar Kapital noch bei etwa 800 Millionen Dollar, im September erreichte sie nach insgesamt 400 Millionen Dollar aus drei Finanzierungsrunden bereits 1,42 Milliarden Dollar – unabhängig nicht verifiziert, da Naive AI selbst bislang keine Zahlen bestätigt hat. Neben Tencent und IDG Capital investierten auch der Fonds MPCi und HSG, vormals als Sequoia Capital China bekannt.
Ungewöhnlich ist der technische Ansatz, für den das Kapital fließt: Naive AI trainiert kein eigenes Basismodell von Grund auf, sondern nimmt ein bereits vorhandenes offenes chinesisches Sprachmodell und verfeinert es durch Nachtraining, Feinabstimmung und bestärkendes Lernen. Das erste eigene Modell soll noch im September 2026 als frei herunterladbares Open-Weight-Modell erscheinen, das Nutzer ohne Lizenzkosten anpassen können – ein Wett-Ansatz auf offene statt firmeneigene Modelle, den zuvor bereits das von Igor Babuschkin gegründete River AI mit 1,1 Milliarden Dollar Kapital verfolgte. Weniger als 100 Beschäftigte arbeiten bislang an dem Vorhaben.
Gründer Dai Jifeng bringt ein ungeklärtes Zerwürfnis mit
Hinter Naive AI steht Dai Jifeng, Privatdozent an der Tsinghua-Universität und Mitentwickler des Bildverarbeitungsmodells InternVL. Vor seiner Rückkehr in die Forschung leitete er Teams bei SenseTime und Microsoft Research Asia. Zuletzt arbeitete er bis Januar 2026 als technischer Berater bei MiroMind, dem KI-Start-up des Shanda-Gründers Chen Tianqiao.
Der Wechsel verlief nicht reibungslos: Dai erklärte im April gegenüber Medien, MiroMind habe versucht, ihn zu einem Umzug ins Ausland zu drängen, was seinen Weggang ausgelöst habe. MiroMind wies dies zurück und erklärte, seine Technologie und sein geistiges Eigentum blieben vollständig im eigenen Besitz und seien an keinen Dritten lizenziert worden, wie implicator.ai berichtet. Eine öffentliche Einigung zwischen beiden Seiten ist bislang nicht bekannt. Ähnliche Wechsel chinesischer KI-Forscher aus etablierten Laboren in eigene Start-ups sorgen zuletzt vermehrt für Aufsehen.
Chinesische KI-Bewertungen laufen dem Umsatz weit voraus
Naive AI tritt in einen chinesischen Markt ein, der bereits von Schwergewichten wie DeepSeek, Moonshot AI und Z.ai besetzt ist – neben den etablierten Großkonzernen Alibaba und Baidu. Nach Schätzungen der Analysefirma Rhodium erwirtschaften chinesische KI-Modelle zusammen erst etwa zehn Prozent der Jahreseinnahmen von OpenAI und Anthropic, während ihre Bewertungen im Verhältnis zum Umsatz weit höher ausfallen: DeepSeek soll demnach mit dem rund 163-fachen Jahresumsatz bewertet sein, Moonshot AI mit dem 50-fachen – gegenüber dem 34-fachen bei OpenAI und dem 21-fachen bei Anthropic.
Moonshot AI hatte zuvor mit Plänen für einen Börsengang in Hongkong bei über 30 Milliarden Dollar Bewertung für Aufsehen gesorgt. Naive AI zeigt, dass auch ein deutlich kleinerer, noch produktloser Anbieter von diesem Kapitalzufluss profitiert. Einen separaten Starttermin für Deutschland oder die EU gibt es für das geplante Open-Weight-Modell nicht: Als frei zugängliches Modell dürfte es weltweit gleichzeitig zum Download bereitstehen, sobald es erscheint.
Entscheidend wird, ob Naive AI mit dem für September angekündigten ersten Modell belegen kann, dass sich das gezielte Nachtrainieren fremder Architekturen wirtschaftlich auszahlt – oder ob die Bewertung allein auf der Hoffnung der Investoren beruht, früh bei einem möglichen Gewinner eingestiegen zu sein. Der Rekordaufstieg fällt in eine Phase, in der chinesische Anbieter ihre Bewertungen zunehmend von den tatsächlichen Umsätzen entkoppeln.
