Gensparks 'Vibe Working': KI-Produkte blitzschnell, ARR verdreifacht
In einer Branche, die oft von langwierigen Entwicklungszyklen und bürokratischen Hürden geprägt ist, hat das KI-Workspace-Unternehmen Genspark einen radikal anderen Ansatz gewählt, den es als „KI-natives Arbeiten“ oder „Vibe Working“ bezeichnet. Diese Methodik hat es dem Unternehmen ermöglicht, seine Produktveröffentlichungen in einem beispiellosen Tempo zu beschleunigen, fast wöchentlich neue Funktionen und Produkte auf den Markt zu bringen und infolgedessen seine jährlich wiederkehrenden Einnahmen (ARR) zu verdreifachen. Genspark behauptet kühn, dass dies sie potenziell „zum am schnellsten wachsenden Startup aller Zeiten in Bezug auf den ARR“ macht.
Im Mittelpunkt dieser schnellen Innovation steht eine einzigartige Organisationsphilosophie. Kaihua (Kay) Zhu, Mitbegründer und CTO von Genspark, erklärt, dass in einer KI-nativen Umgebung „im Grunde jeder der Manager ist“. Einzelpersonen sind mit einem Team von KI-Agenten ausgestattet, die als ihre direkten Berichterstatter fungieren und jedes Teammitglied befähigen, Funktionen autonom von Anfang bis Ende zu liefern. Dieses Modell steht in scharfem Kontrast zu traditionellen Strukturen, die Zhu, mit über zwei Jahrzehnten Erfahrung in der Suche bei Google und Baidu, aufgrund mehrerer Managementebenen und Büropolitik zu Reibungen und Ineffizienz neigen. Gensparks schlankes, 20-köpfiges Team arbeitet mit „weniger Kontrolle, mehr Tools“ und fördert transparente Kommunikation und außergewöhnlich hohe Produktivität, wobei „jeder an einem Produkt arbeitet, das ausgeliefert werden kann“.
Im Juni 2024 von MainFunc gestartet, konzentrierte sich Genspark zunächst auf die KI-Suche und zog schnell fünf Millionen Nutzer an. Das Unternehmen schwenkte jedoch bald auf Super Agent um, ein fortschrittliches KI-System, das dynamisch die effektivsten Tools und Sub-Agenten für eine bestimmte Aufgabe auswählt, Ergebnisse auswertet und sich in Echtzeit anpasst. Super Agent, angetrieben von Anthropics Claude, debütierte am 2. April und wurde entwickelt, um einen Nachmittag typischer Büroarbeit auf wenige Minuten zu verdichten. Seine Fähigkeiten umfassen eine breite Palette von Funktionen, vom Telefonieren und tiefgehender Recherche über Faktenprüfung, das Entwerfen von Dokumenten, die Produktion von Podcasts bis hin zur Erstellung von Tabellen und Präsentationen.
Die Auswirkungen dieses „Gen-Speed“-Entwicklungsmodells sind im aggressiven Rollout-Zeitplan und den finanziellen Meilensteinen von Genspark deutlich sichtbar. Nur neun Tage nach dem Start von Super Agent, am 11. April, erreichte das Unternehmen 10 Millionen US-Dollar ARR. Dieser Schwung setzte sich fort, mit neuen Funktionen wie AI Slides (22. April) und personalisierten Super Agents (28. April), die schnell folgten. Bis zum 2. Mai, genau einen Monat nach dem Start, war der ARR von Genspark auf 22 Millionen US-Dollar gestiegen und kletterte bis zum 19. Mai auf 36 Millionen US-Dollar. Die folgenden Monate brachten einen kontinuierlichen Strom von Innovationen, darunter AI Sheets (8. Mai), ein agentisches Download-System und AI-Laufwerk (15. Mai), KI-gestützte Telefonanrufe (22. Mai), ein KI-Sekretär zur Verwaltung von Kommunikation und Kalendern (4. Juni) und ein KI-Browser mit einem erweiterten Tool-Marktplatz (10. Juni). Das unerbittliche Tempo setzte sich im Juli und August fort, mit der Einführung von AI Docs, Design Studio, AI Pods für die Podcast-Erstellung und schließlich der Multi-Agenten-Orchestrierung, die es bis zu zehn KI-Agenten ermöglicht, gleichzeitig zu arbeiten.
Gensparks schneller Aufstieg hat auch einen Wettbewerbsgeist innerhalb des aufstrebenden KI-Agenten-Bereichs angeheizt. Nach der Mitte Juli erfolgten Ankündigung seines ChatGPT-Agenten durch OpenAI initiierte Genspark einen „1 Million Dollar Side-by-side AI Showdown“, der Nutzer herausforderte, Fälle zu identifizieren, in denen andere Plattformen Super Agent übertreffen. In der ersten Runde hatten die Nutzer die Aufgabe, eine 12-seitige Finanzfolie sowohl mit Genspark als auch mit ChatGPT Agent zu erstellen, wobei 429 Fälle gefunden wurden, in denen letzterer die Nase vorn hatte und die Teilnehmer jeweils 100 US-Dollar verdienten. Die zweite Runde, die Anfang August abgeschlossen wurde, erhöhte die Einsätze auf 200 US-Dollar pro Sieg und erweiterte den Wettbewerb auf jedes KI-Tool, wobei die Ergebnisse von Google Gemini bewertet wurden. Genspark verstand diesen Wettbewerb nicht als Rivalität, sondern als gemeinsame Anstrengung, die Grenzen des KI-Agenten-Ökosystems zu erweitern.
Die technischen Grundlagen von Super Agent sind so ausgeklügelt wie sein Entwicklungsprozess. Im Gegensatz zu älteren Suchparadigmen, die auf starren, festen Workflows basierten, verwendet Super Agent ein Mixture-of-Agents (MoE)-System, das neun verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) unterschiedlicher Größe und Spezialisierung integriert. Diese Modelle zerlegen Aufgaben kollaborativ, delegieren Verantwortlichkeiten basierend auf individuellen Stärken und überprüfen die Ausgaben des jeweils anderen. Super Agent ist außerdem mit über 80 Tools ausgestattet, die von Sub-Agenten, die Python-Code generieren können, bis hin zu solchen reichen, die autonom Telefonanrufe tätigen können, und greift auf mehr als 10 kuratierte Datensätze zurück. Genspark nutzt eine Vielzahl von Grundmodellen, darunter die von Anthropic, OpenAI, Google Gemini, DeepSeek und xAIs Grok 4, wobei ein Aggregator-Modell verwendet wird, um deren Ausgaben auf optimale Kosteneffizienz, Genauigkeit und Reduzierung von „Halluzinationen“ zu analysieren. Während Genspark auch sein eigenes Frontier-Modell feinabstimmt, betont Zhu, dass das Ziel nicht darin besteht, um der bloßen Sache willen nach hochmodernen Durchbrüchen zu streben, sondern vielmehr darin, Kosten und Latenz für Aufgaben mit hohem Volumen und niedrigerem Niveau zu reduzieren, da viele proprietäre Modelle „zu groß, zu langsam und zu teuer“ sind.
Letztendlich geht das „Vibe Working“-Ethos von Genspark über die reine Ingenieurarbeit hinaus und zielt darauf ab, die KI-Entwicklung zu demokratisieren. Das Unternehmen ist davon überzeugt, dass es durch die Bereitstellung intuitiver und leistungsstarker Tools selbst Nicht-Programmierern ermöglichen kann, zu „viben“ – mit KI zu experimentieren und zu kreieren – ohne Vertrautheit mit komplexen integrierten Entwicklungsumgebungen oder Programmiersprachen zu benötigen.
Gensparks KI-nativer Ansatz beschleunigt nicht nur Produktzyklen; er definiert neu, wie Software entwickelt und skaliert wird.