Liquid AI startet über Vago-Partnerschaft in den deutschen Markt
Das US-Unternehmen Liquid AI, eines der jüngeren KI-Unicorns aus dem Umfeld des Massachusetts Institute of Technology (MIT), sucht den Weg auf den deutschen Markt. Als lokalen Partner hat sich das Unternehmen die auf maßgeschneiderte KI spezialisierte Vago Solutions GmbH aus Hennef geholt. Ziel der als „Entwicklungspartnerschaft“ angekündigten Zusammenarbeit ist es, effiziente KI-Modelle zu entwickeln, die Unternehmen und Behörden auf eigener Infrastruktur betreiben können – also on-premise statt in der Cloud.
In Österreich gab es einige Zeit Bestrebungen Liquid AI anzusiedeln, da die Mitgründer Ramin Hasani und Mathias Lechner ihre wissenschaftlichen Wurzeln an der TU Wien haben – geglückt ist das bisher aber nicht (mehr dazu hier).
Wer ist Liquid AI?
Liquid AI wurde 2023 als Spin-off aus dem Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT gegründet. Zum Gründungsteam gehören Ramin Hasani (CEO), Mathias Lechner (CTO), Alexander Amini und die Robotik-Forscherin Daniela Rus. Das Unternehmen sitzt in Brookline bei Boston und beschäftigt inzwischen rund 120 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.
Der technische Ansatz unterscheidet sich von jenem der großen Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder Google: Liquid AI setzt nicht auf die verbreitete Transformer-Architektur, sondern auf sogenannte Liquid Neural Networks. Die Idee dahinter geht auf Forschung zurück, die sich am Nervensystem des Fadenwurms Caenorhabditis elegans orientiert – einem Organismus, der mit nur wenigen Hundert Neuronen erstaunlich anpassungsfähig ist. Auf dieser Basis entwickelt das Unternehmen seine Liquid Foundation Models (LFMs), die auf Effizienz getrimmt sind und mit deutlich weniger Rechenleistung auskommen sollen als klassische große Sprachmodelle.
Bekannt wurde Liquid AI Ende 2024 mit einer Series-A-Runde über 250 Millionen US-Dollar, angeführt von AMD Ventures – die Bewertung stieg damit auf rund 2,35 Milliarden US-Dollar und das Unternehmen in den Unicorn-Status. Die Nähe zum Chiphersteller AMD ist strategisch: Die effizienzorientierten Modelle sollen die Abhängigkeit von leistungsstarken, teuren Nvidia-GPUs verringern.
Seit 2025 hat Liquid AI seine Produktpalette in Richtung Edge und On-Device ausgebaut. Mit den quelloffenen LFM2- und LFM2.5-Modellen (Größen von 350 Millionen bis rund 1,2 Milliarden Parameter, teils mit Audio- und Vision-Varianten) sowie der Deployment-Plattform LEAP und der App Apollo positioniert sich das Unternehmen als Anbieter für KI, die direkt auf Smartphones, Laptops, in Fahrzeugen oder auf Unternehmens-Servern läuft.
Was Vago Solutions beisteuert
Vago Solutions ist ein kleines, spezialisiertes KI-Entwicklungsunternehmen aus Hennef in Nordrhein-Westfalen, gegründet von den Informatikern Daryoush Vaziri und David Golchinfar. In der Entwicklerszene bekannt wurde das Team vor allem durch das quelloffene, auf die deutsche Sprache ausgerichtete Modell SauerkrautLM, das zeitweise vordere Plätze in einschlägigen Hugging-Face-Ranglisten belegte.
In der Partnerschaft übernimmt Vago die Anpassung der Liquid-Modelle an konkrete Branchen und Fachdomänen – über Finetuning und Architektur-Know-how. Daraus sollen KI-Lösungen entstehen, die Kunden auf eigener Infrastruktur betreiben können, ohne sensible Daten an externe Cloud-Dienste weiterzugeben.
„Liquid AI denkt KI von der Architektur her – und das ist die Ebene, auf der auch wir arbeiten“, sagt Mitgründer Daryoush Vaziri. Für ein „kleines spezialisiertes Team aus Deutschland“ sei eine Partnerschaft auf dieser Ebene eine Bestätigung der eigenen Ausrichtung.
Mathias Lechner, CTO und Mitgründer von Liquid AI, verweist auf die Effizienz der Architektur: Diese sei „von Grund auf“ so ausgelegt, dass sie auf beliebiger Hardware laufe. Unternehmen sollten sich seiner Ansicht nach nicht zwischen leistungsfähiger KI und der Kontrolle über die eigenen Daten entscheiden müssen.
Einordnung: Kleine Modelle, große Nachfrage
Die Partnerschaft trifft einen Trend, der im deutschsprachigen Raum zunehmend an Bedeutung gewinnt: kompakte, spezialisierte Modelle für einzelne Aufgaben statt großer Allzweck-Systeme. Für Behörden, Industrie und Mittelstand ist der lokale Betrieb oft aus Datenschutz- und Compliance-Gründen relevant; hinzu kommen Kosten- und Energieargumente, weil kleinere Modelle weniger Rechenleistung benötigen.
„Die meisten Unternehmen brauchen kein Modell, das alles kann, sondern eines, das genau ihre Aufgabe beherrscht – auf ihren eigenen Servern und zu kalkulierbaren Kosten“, argumentiert Vago-Mitgründer David Golchinfar.
Zugleich ist das Feld umkämpft: Neben spezialisierten Edge-Anbietern drängen auch die großen Modellhäuser mit On-Premise- und offenen Modellen in denselben Markt. Zu finanziellen Details oder zum Umfang der Kooperation machten die Partner keine Angaben. In den kommenden Monaten will Vago die Zusammenarbeit nach eigenen Angaben in konkrete Kundenprojekte überführen und Liquid AI in Deutschland eine breitere Basis verschaffen.
