Im Juni sammelte das amerikanische KI-Start-up Prometheus, mit Co-Gründer Jeff Bezos, 12 Mrd. US-$ (10,5 Mrd. €) Kapital ein. Das Ziel: ein „AI General Engineer“, also eine KI, die nahezu alle Ingenieur­aufgaben besser löst als Menschen. Mit dem frischen Geld will Prometheus unter anderem massenhaft europäische Industriedaten kaufen.

Luca Scherrer und Lukas Lutz, die zusammen mit dem dritten Mitgründer Daniel Alves Dalla Corte Sphere Energy führen, nahmen die Meldung von Prometheus’ Kapitalrunde mit gemischten Gefühlen auf. Seit drei Jahren bauen sie mit ihrem deutsch-schweizerischen Start-up Sphere einen europäischen KI-Ingenieur. „Es war für uns bisher immer ein schwieriger Pitch“, gibt Lutz zu, „weil jeder KI hauptsächlich mit LLMs verbunden hat. Die neue Konkurrenz durch Bezos und Prometheus hilft uns insofern, weil das Aufmerksamkeit bringt.“ Gleichzeitig war die Botschaft hinter der Prometheus-Milliarden­investition für sie eine Bestätigung, aber auch ein Weckruf an Europa: Wer die Ingenieur-KI der Zukunft trainieren will, braucht vor allem eines: Daten. „Wir in Europa haben diese Daten, die USA haben sie zurzeit nicht“, so Scherrer.

Die öffentliche Debatte über künstliche Intelligenz drehe sich fast ausschließlich um große Sprach­modelle, die Backoffice-Prozesse automatisieren – in den Bereichen HR, Compliance oder im Einkauf. Doch das Herzstück der europäischen Wirtschaft sei das Engineering; und da helfen LLMs kaum weiter. „Da sprechen wir über CAD-Daten, Signaldaten, Sensordaten, Zeitreihendaten – mit denen können die LLMs noch nicht so gut umgehen“, erklärt Lutz. Genau hier setzt Sphere an: Das Unternehmen entwickelt sogenannte Physical AI – Intelligenz, die nicht nur Sprache versteht, sondern auch das physikalische Verhalten von Bauteilen sowie Simulationsdaten und Engineering-Workflows. Über 25 Kundenprojekte außerhalb des Automobilsektors hat das Team in den letzten zwei Jahren umgesetzt, dazu kommen langjährige Projekte in der Automobilindustrie rund um Batterieentwicklung und Crash-Simulationen.

Was Prometheus für Milliarden einzukaufen versucht, liege uns in Europa griffbereit zu Füßen, so die Gründer: Jahrhunderte an Industrieerfahrung, eingebettet in Engineering-Daten von Maschinenbauern, Automobilherstellern und Zulieferern. Das Problem: Diese Daten liegen verstreut in isolierten Systemen und „oft auch als Ingenieurwissen in den Köpfen erfahrener Mitarbeiter – wenn so ein Mitarbeiter wegfällt, ist es ein extrem großes Risiko für die Firma“, so Lutz. Sphere bildet aus diesem verteilten Know-how einen sogenannten Unified Data Layer – eine einheitliche Datenbasis, auf der firmenspezifische KI-Modelle trainiert werden. Diese werden sicher gehostet und an die spezifischen Anforderungen des jeweiligen Unternehmens angepasst. Festes Prinzip dabei: Die amerikanischen Hyperscaler bleiben außen vor. Scherrer bringt die Idee des europäischen KI-Ingenieurs wie folgt auf den Punkt: „Das Wissen dieser Unternehmen ist in diesen Daten repräsentiert. Wenn europäische Technologieführer dieses Wissen mithilfe von KI produktiv machen und für künftige Innovationen nutzen, werden sie ihren technolo­gischen Vorsprung halten können.“

Neben der technologischen hat die Engineering-KI-Revolution auch eine politische Dimension, die Sphere Energy aus nächster Nähe beobachtet. Die Forderung der Gründer an die Politik: weniger Bürokratie und Regulierung, dafür bessere Rahmenbedingungen, die Kapital ins Land bringen und Unternehmen Wachstum ermöglichen. „Vor allem in Deutschland ist das gerade leider nicht der Fall“, so die Gründer. Scherrer warnt zudem vor einer schleichenden Abhängigkeit von amerikanischen Infrastrukturen: „Wir werden die Hyperscaler und Rechenzentren der Amerikaner weiterhin benötigen – allerdings, ohne dabei die Kontrolle über unsere Daten zu verlieren.“ Diesen Anspruch setzt Sphere konsequent um: Kundendaten werden ausschließlich in der unternehmenseigenen Infrastruktur der jeweiligen Kunden gehostet. So bleibt die volle Datensouveränität gewahrt – ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Funktionalität.

Die Technologie von Sphere Energy ermöglicht es, aus Tausenden historischer Engineering-Projekte binnen Sekunden jene Komponenten zu identifizieren, die für ein neues Projekt wiederverwendet werden können. Crash-Simulationen, die bisher tagelang liefen, werden durch trainierte Mini-Modelle in Minuten vorgefiltert, Steuerungsprogrammiersprachen werden automatisch in natürliche Sprache übersetzt; zudem fließen Betriebsdaten aus vernetzten Maschinen und Anlagen zurück an die Engineering-Teams. So können Produkte auf Basis ihres tatsächlichen Einsatzes kontinuierlich optimiert und bedarfsgerechter dimensioniert werden.

Bei knapp 50 Beschäftigten ar­beitet Sphere bereits wirtschaftlich profitabel. „Das verdanken wir nicht einem Funding von 12 Mrd. US-$, sondern unseren Kundenprojekten“, hebt Lutz mit einem kleinen Seitenhieb auf die neue US-Konkurrenz hervor. Durch seine Präsenz in München, Augsburg, Zürich und Paris etabliert sich Sphere gezielt als europäischer Gegenpol zu den großen Technologiekonzernen aus den USA.

Die Gründer streben mit ihren KI-­Modellen für Ingenieure Marktführer­schaft im Bereich der Physical AI an. „Wir wollen die technologische Stärke Europas unter Beweis stellen, und zwar überall, wo physische Systeme und Ingenieurwissen im Spiel sind“, so Lutz. Die künftige Wirtschaftskraft des Kontinents entscheide sich nicht im Bereich der großen Sprachmodelle: „Der Zug ist ohnehin abgefahren“, so Lutz. Beim klassischen Engineering ist das Rennen noch offen – und Europa dank Industriedaten und Domänen-Wissen bislang noch in der Poleposition. Scherrer ergänzt: „Diese Chance dürfen wir nicht verspielen!“ •

Foto: Sphere