Deutsche Telekom als Kunde Künstliche Intelligenz: Start-up Qdrant aus Berlin revolutioniert Suche

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Steiler Aufstieg eines Berliner Start-ups

André Zayarni ist aus Dubai zugeschaltet und erzählt von einem Mitarbeitertreffen auf Mallorca vor wenigen Tagen. Schon das zeigt, dass das Berliner Deep Tech-Start-up Qdrant, 2021 von André Zayarni und Andrey Vasnetsov gegründet, ein internationales ist. „Von den rund 90 Mitarbeitern sitzen zehn in Berlin“, sagt André Zayarni. Die anderen sind über den Kontinent verstreut, in Dependancen in Indien, Georgien, Ägypten, USA, Kanada und weiteren Ländern. Ähnlich sieht es auf der Kundenseite aus.

Der Grund für den kometenhaften Aufstieg und die weltweite Aufmerksamkeit: Die beiden Gründer haben ein technisches Problem gelöst, das bislang kaum jemand im Blick hatte: In einer Zeit, in der unstrukturierte Daten, ob Texte, Bilder, Video- oder Audiodateien, explosionsartig zunehmen, stoßen klassische Datenbanken an ihre Grenzen. Qdrant ist angetreten, um die Grenzen zu durchbrechen – und hat „eine Infrastruktur-Plattform für die nächste Generation von KI-Anwendungen geschaffen“, sagt André Zayarni. „Es ist die Schlüsseltechnologie der Zukunft für Information Retrieval.“

Präzisere Ergebnisse, relevantere Empfehlungen

Kern ihrer Technologie ist eine leistungsstarke Vektor-Suchmaschine, bei der der Nutzer nicht nur wenige Stichpunkte eingeben, sondern detailliert beschreiben kann, was genau er sucht – und in wenigen Sekunden Ergebnisse geliefert bekommt. „Die Suchergebnisse sind präziser, die Empfehlungen relevanter“, sagt André Zayarni. Das liegt daran, dass die Suchmaschine nicht nur Stichwörter vergleicht, sondern auch aus größten Datenmengen Ähnlichkeiten erkennt.

Laut Zayarni hebt das die KI und KI-Anwendungen auf das nächste Level: „ChatGPT lügt wie gedruckt, wenn benötigte Informationen nicht im Trainingsset waren und öffentlich nicht zugänglich sind“, sagt er. „Die Datensätze sind endlich, die KI arbeitet daher mit Vermutungen, Halluzinationen.“ Qdrant lässt die Schlüsselwörter-Suche, die laut Zayarni „nicht funktioniert“, hinter sich, und etabliert stattdessen die Vektorsuche beziehungsweise Vektor-Datenbanken.

Suche nach Bedeutung

Das sind spezielle Datenbanken, die darauf ausgelegt sind, unterschiedlichste KI-Datentypen wie Texte, Bilder oder Audiodateien in Vektoren umzuwandeln. Die Daten werden also nicht nur, wie üblich, nach Wörtern oder Zahlen durchsucht, sondern nach ihrer Bedeutung. Ein Beispiel: Die Wörter „Apfel“ und „Birne“ liegen im Bedeutungsraum näher beieinander als „Apfel“ und „Auto“. Die Vektoren berechnen diese Nähe mathematisch. Man könnte also auch sagen: Die Vektordatenbank „versteht“ die KI-Daten.

Damit sie dies immer besser und besser leisten kann, braucht es ein Modell, sagt Zayarni, nämlich unter anderem das Large Action Model, kurz LAM. Dieses basiert auf Sprachmodellen, die mit der Fähigkeit ausgestattet sind, Anweisungen in Aktionen umzusetzen und diese auszuführen. LAMs interagieren auch mit Anwendungen oder Systemen, indem sie lernen, grafische Benutzeroberflächen zu bedienen, Eingaben zu tätigen und Output zu verstehen.

Eine Technologie, die jeder nutzen kann

Die Idee, „die Suche effizienter zu gestalten, die richtigen Informationen schnell herauszufinden“, hatten André Zayarni und Andrey Vasnetsov, als beide bei einem Berliner Start-up gearbeitet hatten. Dort entwickelten sie eine Matching-Engine für große Mengen unstrukturierter Textdaten. Irgendwann schlug Andrey Vasnetsov vor, die neuronale Suche einzusetzen.

„Das war der Wendepunkt“, sagt André Zayarni. Sie gründeten Qdrant. Sie nahmen sich große Open-Source-Pioniere wie etwa „MongoDB“ als Vorbilder – und konzipierten ihr Produkt, vollständig in der für ihre hohe Performance und Sicherheit gelobte Programmiersprache „Rust“ geschrieben. Und  ebenfalls als Open-Source-Lösung, kombiniert mit einem Cloud- und On-Premise-Service: Je nach Bedarf können Kunden die Engine kostenlos selbst betreiben oder den verwalteten „Vector Search as a Service“ buchen. „Wir stellen eine Technologie bereit, die jeder nutzen kann“, sagt André Zayarni.

250 Millionen Downloads

Das dürfte ein Grund sein, warum die Berliner von Beginn an schnell gewachsen sind. Die Open-Source-Community hat die Vorteile erkannt – und die Technologie alleine innerhalb der ersten zwei Jahre fünf Millionen Mal heruntergeladen. Mittlerweile zählt Qdrant eine Community von 60.000 Mitgliedern und mehr als 250 Millionen Downloads. Dabei ist die kostenlose Version vor allem ein Einstieg für die Anwender – und eine gute Möglichkeit für das Start-up, für die umfangreichere Version zu werben. Schließlich verdienen die Gründer damit Geld. Weitere Umsätze werden generiert, wenn die Open-Source-Community Unterstützung bei den Berlinern anfragt.

Aktuell liegt der Umsatz laut André Zayarni im zweistelligen Millionenbereich. Die Umsätze haben sich seit der Gründung jährlich verdoppelt oder verdreifacht. Dazu tragen Unternehmen  unterschiedlicher Größen und Branchen bei, darunter Konzerne wie Deloitte, Deutsche Telekom oder Hewlett Packard Enterprise.

Neues Risikokapital im neuen Jahr

Nicht nur Nutzer sind schnell auf die Berliner Innovation angesprungen. Auch Investoren haben früh das Marktpotenzial von Qdrant erkannt. In einer ersten Finanzierungsrunde im Jahr der Gründung sicherte sich das Start-up 2,2 Millionen US-Dollar. Schrittweise wurde das Kapital erhöht, erst um 7, 5 Millionen US-Dollar, 2024 um weitere 28 Millionen. Somit ist Qdrant aktuell mit knapp 38 Millionen US-Dollar finanziert. Zu den Kapitalgebern zählen Spark Capital, Unsual Ventures und 42CAP. „Venture Capital hält in der Regel bis zu zwei Jahre vor“, sagt André Zayarni, also bis etwa 2026. Danach werde das Unternehmen weiteres Risikokapital einsammeln.

Obwohl es, wenn auch nur wenige, Mitbewerber weltweit gibt, insbesondere aus China und den USA, zeigt sich André Zayarni selbstbewusst, dass dies gelingt. Auch das demonstriert er im Video-Call: Auf seinem T-Shirt ist der Spruch „Don´t get lost in Vector Space“ zu lesen. Soll heißen: Es gibt zwar auch andere Anbieter. Aber wahrscheinlich sind diese nicht die besten.