Where is the Magic? Vielleicht in Seattle.
AI-Coding-Startups sind derzeit das ganz große Ding. So soll OpenAI satte drei Milliarden Dollar ausgeben wollen, um Windsurf (ehemals Coedium) zuzukaufen und sich im Bereich von Code-Generierung zu stärken. Und Anysphere, der Entwickler des mittlerweile allseits bekannten Cursor für Code-Generierung, hat kürzlich fast eine Milliarde Dollar, bei einer Bewertung von 9 Milliarden Dollar, an Bord geholt (Trending Topics berichtete).
Parallel dazu sind auch in Europa entsprechende Startups mit AI-getriebenen Coding-Tools an den Start gegangen. Lovable mit Wurzeln in Schweden und deutlich weniger Investment als die oben genannten, ist hinsichtlich Adoption ordentlich durch die Decke gegangen – einer Analyse von SimilarWeb zufolge konnte Lovable rapide bei den User-Zahlen wachsen und den bisherigen Platzhirschen Cursor gar überholen:
Super-Computer, Billionen Parameter, Petabytes an Daten
Was sich aber mittlerweile viele Fragen: Wo bleibt Magic? Das AI-Startup mit Wurzeln in Wien ist längst an der US-Westküste unterwegs und hat insgesamt seit der Gründung 2022 satte 515 Millionen Dollar an Risikokapital an Bord geholt, und zwar von großen Namen wie Nat Friedman, Daniel Gross, CapitalG, Elad Gil, Sequoia, Jane Street oder dem ehemaligen Google-CEO Eric Schmidt. Nach wie vor warten viele Interessierte, die Magic von Eric Steinberger und Sebastian De Ro seit Beginn an mitverfolgen, wann sie endlich ihre eigens entwickelten AI-Modelle nutzbar machen.
Bisher ist Magic sehr verschlossen, es dringen kaum News nach außen. Bekannt ist, dass das junge Unternehmen mittlerweile in San Francisco sitzt und sich dort auf die Fahnen schreibt, Software-Engineering und Research automatisieren zu wollen. Man brüstete sich auch damit, ein eigenes AI-Modell namens LTM (kurz für „Long-Term Memory“) mit einem Kontext-Fenster von 100 Millionen Token entwickelt zu haben. Vereinfacht gesagt bedeutet es, dass Unternehmen ihren gesamten Code einspeisen können sollen, das Antrainieren von Unternehmens-spezifischen Anforderungen soll wegfallen.
Hardware-seitig hat Magic eines der ganz großen Lose gezogen – nämlich eine enge Partnerschaft mit Google Cloud. Gemeinsam baut man zwei Supercomputer namens „Magic-G4“ und „Magic-G5“, derzeit will man mehr als 8.000 GPUs am Laufen haben. Das ist im Vergleich zu xAIs Maschine „Colossus“ mit mehr als 100.000 H100-Chips zwar wenig, im Vergleich zu dem, was etwa die AI Factory Austria (bis zu 700) bekommen soll, sehr viel.
Zwar gibt es einige Beta-Tester, die bereits von Magic schwärmen, und einige Videos, die das Tool in Action zeigen (siehe hier), doch noch kann niemand sagen, wie sich Magic gegen die derzeit sehr lautstarke Konkurrenz am Markt schlagen könnte.
Neues Büro in der Nähe von Amazon und Microsoft
Die Antwort darauf könnte man derzeit vielleicht – in Seattle finden. Denn augenfällig ist seit einigen Tagen, dass Magic dort ein neues Büro aufgemacht hat, in dem nun einige Stellen besetzt werden sollen. Gesucht werden am neuen Standort Software Engineers für Pre- und Post-Training sowie für eine Supercomputing-Plattform, die tausende GPUs hat. Wer Erfahrung von den Hyperscalern GCP (Google Cloud Platform), AWS (Amazon Web Services), Azure (Microsoft Cloud) oder OCI (Oracle Cloud Infrastructure) mitbringt, ist natürlich im Vorteil, um einen solchen Job zu bekommen.
Was zieht Magic da in Seattle hoch? Branchenkenner wissen, dass die Metropole das (Quasi-)Zuhause der beiden Tech-Riesen Amazon und Microsoft ist – insofern könnte es nun darum gehen, auch Talente außerhalb des Silicon Valley für die eigene Sache versuchen zu gewinnen. Die Gehälter, die Magic in Aussicht stellt, sind stolz – 100.000 bis 550.000 Dollar pro Jahr werden bezahlt, bei unlimitiertem bezahltem Urlaub, wie es heißt.
Die Mission des jungen Unternehmens ist derweil gewachsen. Man sieht sich nicht bloß als einen weiteren Replit-Konkurrenten, sondern am Weg zu AGI. „Wir glauben, dass der vielversprechendste Weg zu einer sicheren AGI in der Automatisierung von Forschung und Codegenerierung liegt, um Modelle zu verbessern und Alignment zuverlässiger zu lösen, als es der Mensch allein könnte. Unser Ansatz kombiniert Pre-Training im Grenzbereich, domänenspezifisches RL, ultralangen Kontext und Inferenzzeitberechnung, um dieses Ziel zu erreichen“, heißt es derzeit.
Was Magic, neben den neuen Mitarbeitern, derzeit aber wohl noch fehlt zum großen Durchbruch: Daten. In den Stellenausschreibungen ist die Rede davon, dass Software-Ingenieure „Web-Crawler zum Scrapen und Indizieren von Petabytes an Daten“ entwickeln sollen. Es gehe darum, Billionen-Parameter-Modelle auf großen GPU-Clustern trainieren. Gut möglich, dass man sich so von den oben genannten AI-Codern abheben will. Bleibt die Frage offen: Wann launcht Magic endlich?
