OXFORD / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie der Universität Oxford und Vela Research zeigt, dass große Sprachmodelle wie GPT-4o und DeepSeek-V3 bei der Vorhersage von Startup-Erfolgen besser abschneiden als führende Venture-Capital-Firmen. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie Investitionen in der Frühphase getätigt werden, grundlegend verändern.
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Die jüngste Forschung der Universität Oxford und Vela Research hat gezeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4o und DeepSeek-V3 bei der Vorhersage von Startup-Erfolgen besser abschneiden als viele etablierte Venture-Capital-Firmen. Diese Modelle wurden mit einem speziellen Benchmark namens VCBench getestet, der entwickelt wurde, um die Fähigkeit von KI zu bewerten, den Erfolg von Startups vorherzusagen, bevor er eintritt.
VCBench basiert auf einem Datensatz von 9.000 anonymisierten Gründerprofilen, die mit Daten von Frühphasenunternehmen kombiniert wurden. Etwa 810 dieser Profile wurden als erfolgreich eingestuft, was bedeutete, dass sie einen bedeutenden Wachstumsmoment wie einen Exit oder einen Börsengang erreicht hatten. Die Forscher haben die Daten so bereinigt, dass direkte Identifikatoren entfernt wurden, um zu verhindern, dass die Modelle einfach öffentlich verfügbare Informationen auswendig lernen.
Die Ergebnisse der Studie sind beeindruckend. Während der Marktindex, der die Basisleistung aller Frühphasen-VC-Wetten darstellt, nur eine Präzision von 1,9 % erreicht, übertrafen die getesteten LLMs diesen Wert deutlich. DeepSeek-V3 erzielte mehr als das Sechsfache der Präzision des Marktindex, während GPT-4o mit dem höchsten F0.5-Score die Rangliste anführte. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI-Modelle in der Lage sind, vielversprechende Gründer früher zu identifizieren als traditionelle Investoren.
Die Veröffentlichung von VCBench als öffentliches Werkzeug könnte die Frühphaseninvestitionen grundlegend verändern. Wenn sich herausstellt, dass LLMs den Markt kontinuierlich übertreffen, könnte dies zu einer stärkeren Nutzung von KI in der Investitionswelt führen. Dies könnte auch dazu beitragen, den Investitionsprozess zu demokratisieren, indem vielversprechende Gründer entdeckt werden, die möglicherweise nicht über die traditionellen Netzwerke verfügen.
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