kausable: EUR 12 Mio. für eine KI, die ohne Neutraining lernt

🌍 Blick über die Grenze – Deutschland: Dieses junge KI-Labor greift ein Grundproblem heutiger Modelle an – und zeigt, wohin auch die Schweizer KI-Szene denken muss.

Während die grossen KI-Modelle immer mehr Daten schlucken, geht ein deutsches Startup den umgekehrten Weg. kausable baut eine KI, die aus wenig lernt und sich selbst anpasst – ohne teures Neutraining. Dafür gibt es jetzt 12 Millionen Euro.

Was die Firma macht

kausable wurde 2025 von drei Physikern gegründet: Johannes Haux (CEO), Benjamin Herdeanu (CTO) und Gregor Ramien (COO). Sie haben Wurzeln an der Universität Heidelberg und bei Black Forest Labs, einem der bekanntesten deutschen KI-Häuser. Ihr Ziel ist ein sogenanntes Weltmodell: eine KI, die sich – ähnlich wie ein Mensch – ein robustes Grundverständnis der Welt aufbaut und dieses laufend an neue Situationen anpasst. Statt jede Aufgabe neu zu lernen, soll das Modell aus wenigen Daten schliessen und auch mit Situationen umgehen, die beim Bau noch nicht bekannt waren.

Was gerade passiert ist

Das Startup hat eine Seed-Runde über 12 Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt wird sie von UVC Partners und Entourage, mit Folgeinvestments der deutschen Fonds HTGF und Mätch VC. Dazu kommen Angel-Investoren aus der KI-Welt – Leute mit Verbindungen zu Black Forest Labs, OpenAI, Google DeepMind, Noxtua und dem europäischen Forschungsnetzwerk ELLIS. Zuvor hatte kausable bereits eine Pre-Seed-Runde über 1,5 Millionen Euro geholt. Mit dem neuen Geld will das Team wachsen – aktuell sind es neun Köpfe – und sein Modell weiterentwickeln.

Warum der Ansatz spannend ist

Heutige KI-Systeme sind erstaunlich fähig, aber statisch. Ändert sich die Welt, müssen sie aufwendig und teuer nachtrainiert werden. Genau das will kausable überflüssig machen. Ein erstes Ergebnis heisst TipPFN: ein Modell, das seltene, aber folgenschwere Ereignisse – sogenannte schwarze Schwäne – in komplexen Systemen wie Medizin oder Energie vorhersagen soll, und zwar ohne vorheriges Training auf den konkreten Fall. Das Team hat seinen Ansatz zudem in einem Forschungspapier mit Fachleuten der Columbia University untermauert. Der Anspruch ist gross: eine horizontale KI, die durch unbekannte Probleme denkt, statt nur ein weiteres Spezialmodell zu sein.

Warum das für die Schweiz zählt

Die Schweiz hat mit ETH, EPFL und einer wachsenden KI-Szene beste Karten – aber denselben Kampf um Rechenleistung, Talent und Differenzierung wie Deutschland. kausable zeigt einen möglichen Weg: nicht mit den US-Giganten um die grössten Datenmengen wetteifern, sondern über einen klugen wissenschaftlichen Ansatz. Genau das könnte auch für Schweizer Deeptech-Gründer die bessere Strategie sein. Dazu kommt: Die Zielmärkte von kausable – Robotik, Energie, Finanzen – sind auch Schweizer Stärken. Wer hier eine anpassungsfähige KI beherrscht, hat einen echten Vorteil. Und schliesslich erinnert der Deal daran, dass europäisches Deeptech kapitalfähig ist, wenn die Wissenschaft stimmt. Für die Schweizer Szene ist das weniger Konkurrenz als Blaupause – und die Grundlagen für ein vergleichbares Weltmodell-Startup aus Zürich oder Lausanne sind längst da.