Auf den ersten Blick ist es gar nicht so einfach, zu verstehen, welche Art Produkt Liquid AI verkauft. Was hilft, ist der Name: Liquid, also Flüssigkeit, ist eine hilfreiche Metapher, wenn man versucht, die Techno­logie zu greifen, die Ramin Hasani und Mathias Lechner entwickelt haben – Flüssigkeit ist ein Verwandlungs­künstler, sie bahnt sich ihren Weg, schmiegt sich lückenlos in kleinste Umgebungen. So in etwa muss man sich die künstliche Intelligenz von Liquid AI vorstellen: biegsam, anpassungsfähig, auch für kleinste Räume konzipiert. „Kunden sind zu uns gekommen und dachten, dass es unmöglich sei, so etwas zu entwickeln“, sagt Lechner.

Doch Liquid AI hat es möglich gemacht: eine KI, die direkt auf dem Gerät verankert ist, auf dem sie genutzt wird, anstatt zum Beispiel von einem großen Daten­center aus abgerufen zu werden. Im Hintergrund steht ein wachsendes Start-up: Liquid AI hat heute Mit­arbeiter in Boston, San Francisco, New York und Tokio. Die nächste Expansion könnte nach Europa führen, sagen die beiden Gründer.

Dem vorausgegangen ist etwa eine Dekade an Forschung, zunächst an der Technischen Universität Wien, dann kam der Ruf aus den USA. Eine proaktive Entscheidung sei das nicht gewesen: „Das war nicht dieser Gedanke: ,Ich muss gehen!‘“, erinnert sich Lechner – stattdessen sagte das renommierte MIT in Boston: „Kommt her!“ Ähnlich sei das auch mit den Investoren gewesen. „Die haben uns eingeladen, mit ihnen zusammenzuarbeiten“, so Lechner. Das, woran Hasani und Lechner arbeiten, weckt Aufmerksamkeit – der Forschungsansatz der beiden ist so eingängig wie innovativ.

Der Ausgangsgedanke, erklärt Hasani, beginnt beim Menschen; beim menschlichen Gehirn, um genau zu sein. „Was uns beim Thema Intelligenz fasziniert hat, ist die Tatsache, dass das Gehirn 20 Watt Energie braucht.“ Im Gegenzug dazu greifen große KI-Konzerne in den USA auf extrem energieintensive Datencenter zurück, um ihre Modelle zu betreiben. „Unser Gedanke war es also, auf der algorithmischen Seite kreativ zu werden, inspiriert vom Gehirn“, so Hasani. Das Ergebnis der Forscher: „Es gibt Potenzial, die Menge an Intelligenz zu maximieren, die man in einem Algorithmus unterbringen kann, und gleichzeitig den Platz, in dem dieser Algorithmus untergebracht ist, zu berücksichtigen, zum Beispiel mit Hinblick auf den Energieverbrauch.“

Darin liegt auch ein entscheidender Unterschied zwischen Liquid AI und anderen Großkonzernen auf dem KI-Markt. Diese hätten vor allem ein Ziel, erklärt Hasani: „Intelligenz maximieren, koste es, was es wolle.“ Liquid AI wolle stattdessen mit dem Platz, den es hat, kreativ werden – zum Beispiel auf einem Gerät, etwa einem Smartphone, einem Auto oder einem Flugzeug. Doch kann ein Prozessor solcher kleineren Geräte auch eine KI antreiben?

Diese Frage könnte aus verschiedenen Gesichtspunkten wichtig sein – und noch wichtiger werden. Zum einen ist da der Faktor Sicherheit: „Aus Privatsphäregründen können es manche Anwender nicht zulassen, ihre KI-Anfragen an ein Datencenter zu stellen“, sagt Lechner. Davon möchte nun auch Mercedes-Benz profitieren: Beide Unternehmen haben gerade erst eine mehr­jährige Partnerschaft geschlossen, um Liquid-AI-KI in Auto-Cockpits zu integrieren – und zwar direkt in die Hardware, die bereits im Auto vorhanden ist. In der Mitteilung zum Deal heißt es, Liquid AI werde Intel­ligenz liefern, die schnell, privat und unabhängig ist. „Die Überzeugung von Mercedes-Benz, dass das der richtige Zugang zu Fahrzeug-KI ist, deckt sich mit der von Liquid AI“, so Hasani in der Pressemitteilung.

Auch politischer und ökologischer Dissens bei der Entwicklung großer Datencenter könnte der Technologie von Liquid AI in Zukunft einen Wettbewerbs­vorteil bringen. Berichte über Wasserknappheit und steigende Inflation durch den Bau von Datencentern in den USA schüren Widerstand in der Bevölkerung und rufen auch die Politik auf den Plan: Die populäre demokratische Abgeordnete Alexandria Ocasio-Cortez, auch „AOC“ genannt, sorgte jüngst für Schlagzeilen, als sie bei einer Anhörung der US-Umweltbehörde EPA ein Einmachglas mit Leitungswasser aus einem Bezirk in Georgia mitbrachte. Die Wasserprobe im Glas war bräunlich verfärbt, nach den Worten der Politikerin sei das erst so, seitdem in diesem Bezirk ein Datencenter des Facebook-Mutterkonzerns Meta gebaut wurde.

Unabhängigkeit bleibt so ein großes Thema von ­Liquid AI – auch bei der Entwicklung. Zwar sind Lechner und Hasani seit 2023 Unternehmer, aber bis heute in erster Linie Forscher. Liquid AI ist ein Spin-off der Labore für Computer Science und künstliche Intelligenz des MIT; somit eine Art Vehikel, um die Forschung des MIT zu kommerzialisieren.

Wie eint man den Anspruch, unabhängige Forschung zu betreiben und gleichzeitig kommerzielle ­Interessen zu wahren? Forschung ist der Kern von Liquid AI. Das Team veröffentlicht regelmäßig wissenschaftliche Arbeiten mit seinen Erkenntnissen und stellt der Öffentlichkeit Ergebnisse nach dem Open-Source-Prinzip zur Verfügung. „Jeder muss in der Lage sein, diese Forschung zu benutzen“, stellt Hasani klar. Aber dann gebe es auch den Unterschied zwischen der wissenschaftlichen Arbeit und dem Produkt. Auch dieses könnten manche Entwickler gratis benutzen, um ihre eigenen Produkte zu entwickeln. Geld käme erst bei Groß­unternehmen ins Spiel, in den USA die Fortune 500. „Da liegt unser Fokus auf einer Marktperspektive“, so Hasani.

Um das Geschäftsmodell zu entwickeln, halfen auch Investoren – mit ihrem Geld und ihrer Expertise. „Der erste Scheck, den wir erhalten haben, kam von OSS Capital“, sagt Hasani – einem Geldgeber, der sich auf die Monetarisierung von Open-Source-Techno­logien spezialisiert hat. „Ich denke, damit haben wir ein gutes Geschäftsmodell entwickelt“, so Hasani weiter. Dieses sieht konkret so aus, dass nur Unternehmen mit einem Umsatz von mehr als 10 Mio. US-$ (8,75 Mio. €)kommerzielle Lizenzen für die Open-Source-Technologien von Liquid AI erlangen müssen.

Es ist ein Modell, das viele weitere Investoren überzeugt hat. Mit Stand März 2026 hatte Liquid AI eine Bewertung von 4,5 Mrd. US-$ – ein kleiner Fisch im großen Becken der KI-Unternehmen, die teils auf Bewertungen im Billionen-Bereich zusteuern. Mit diesen will sich Liquid AI aber auch inhaltlich nur bedingt messen: „Wir erschließen einen ganz anderen Mehrwert“, sagt Lechner.

Mittlerweile zählt Liquid AI fast 100 Mitarbeiter. Wer bei dem KI-Start-up angeheuert werden will, muss nicht nur ein bestimmtes Skillset mitbringen, sondern auch in die eher unkonventionelle Firmenphilosophie passen. „Am wichtigsten sind uns Leute, die tatsächliche Ergebnisse liefern können. Das ist die Basis für unser Assessment“, erklärt Hasani. Nummer zwei sei die „verantwortungsvolle Eigentümerschaft“: „Wir wollen, dass unsere Mitarbeitenden wie Gründer denken und ihre Sache ernst nehmen.“ Eine hierarchische Führungsstruktur gebe es nicht, alles sei extrem flach. Und: „Wir wollen Leute, die wirklich Verantwortung für einen bestimmten Teil oder ein bestimmtes Projekt übernehmen können“, erklärt Hasani weiter. Dahinter steckt auch das Prinzip der tatsächlichen Eigentümerschaft: Wie im Silicon Valley üblich erhalten auch Liquid-AI-Mitarbeiter Firmenanteile als Teil ihres Gehaltspakets.

Und zu guter Letzt sei da das Prinzip der erklärbaren KI – ein Grundprinzip, das Hasani und Lechner in ihrer Arbeit und Forschung schon lange priorisieren: Gemeint ist „eine KI, der wir vertrauen und die wir verstehen“. Ein Prinzip, das sie ebenso auf die Mitarbeitenden der Firma anwenden: „ Mitarbeitende sollen stets in der Lage sein, genau erklären zu können, warum sie eine bestimmte Sache tun“, sagt Hasani.

All das klingt nach einem klaren Leitfaden „How to Liquid AI“ – wäre da nicht der letzte Punkt: „Verbrenne das Handbuch“. „Wie soll es ein Handbuch für etwas geben, das sich so rasend schnell verändert?“, fragt Hasani rhetorisch. Forschung auf höchstem Niveau, ohne dabei einem Regelwerk zu folgen; ein Unternehmen mit Milliardenbewertung, das seine Technologien auch frei zugänglich macht – bei Liquid AI gibt es auf den ersten Blick viele Widersprüche. Auch in der Führungsetage.

Verglichen mit dem disruptiven Unternehmer­ansatz innerhalb der Firma sind Lechner und Hasani doch überraschend konventionell aufgestellt. Hasani ist der Geschäftsführer, der CEO von Liquid AI – er erklärt enthusiastisch den Spirit hinter der Firma, ist die Verkaufsstimme hinter den Errungenschaften des Forschungsteams. Er ist jemand, der Talking Points parat hat: zum Geschäftsmodell, zu den Zukunfts­plänen, zur Balance zwischen Forschung und Business. Lechner hingegen ist der Technologiechef des Unternehmens – er erklärt kleinteilig, welche Forschung er und seine Kollegen anstellen, erzählt von Computer-Einheiten, Rechenleistungen, Intelligenz-Algorithmen. Koordiniert erteilen Hasani und Lechner einander das Wort, füllen die Lücken des Vorredners und verweisen auf die Expertise des anderen. Zusammen ergeben sie ein Geschäftsführungsduo, das sich treffsicher Bälle zuwirft; ein Spiel, das offensichtlich gewissen Regeln folgt. Und sie ergeben ein Duo mit höchstem Enthu­siasmus, das offenbar ohne Probleme den Weg von klar strukturierter Forschung in die laute Welt eines KI-Start-ups gefunden hat.

Was hält die Zukunft in diesem Feld nun bereit? Ge­rade aus dem Bereich der KI-Forschung hörte man zuletzt vor allem besorgte Stimmen – von Warnungen vor einer großen Wirtschaftskrise bis hin gar zu Prognosen des ­baldigen Endes der Menschheit ist das Spektrum groß und teils mit aufsehenerregenden Aussagen gefüllt. Die Gründer von Liquid AI beschäftigt das weniger: „Ich denke, das ist einfach Marketing; oder Hype“, gibt Lechner zu bedenken. „Damit kann man natürlich super Kapital einsammeln.“ In der Realität rechne er schon mit Veränderungen, aber für ihn persönlich sei das alles viel nuancierter: „Ich denke, manche Jobs werden verschwinden, neue werden geschaffen. Unterm Strich will ich das alles sehr positiv sehen, besonders wenn es den Menschen mehr Potenzial gibt.“

Was die Zukunft des Unternehmens angeht, erzählt Lechner von KI-Fähigkeiten, die sich in den nächsten Jahren noch weiter verbessern werden. Laut ihm stehe ein Wendepunkt bevor, was physische Anwendungsbereiche für KI angeht, zum Beispiel im Robotik-­Bereich: „Da sehen wir schon jetzt einige Nachfrage- und Anwendungscases.“ Und genau darin sieht Lechner eine Schlüsselrolle von Liquid AI: „Wir wollen dann dafür da sein, als Basismodell für diese verbesserten KI-Fähigkeiten.“

Hasani hat weniger technische Antworten parat – ohne lange nachdenken zu müssen, sagt er: „Ich will, dass wir in jedes Gerät unter der Sonne integriert sind.“ Liquid in jedem Gerät also.

Text: Sarah Sendner
Fotos: Gianmaria Gava, PicturePeople