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# Pekinger Startup Wuyuan Keji erhält 105 Millionen Dollar Seed-Finanzierung
- URL: https://ki-china-daily.de/pekinger-startup-wuyuan-keji-erhalt-105-millionen-dollar-seed-finanzierung/
- Published: 2026-11-09T05:00:59.000Z
- Updated: 2026-11-09T05:07:03.000Z
- Description: Das Pekinger Unternehmen Wuyuan Keji hat auf der Plattform X die Marke TensorWorld vorgestellt und zugleich eine Seed-Finanzierung über 105 Millionen US-Dollar (umgerechnet etwa 705 Millionen Yuan) …
- Author: Harald Wittmann
- Tags: Analyse, 2026-11-09, Modelle, OFweek, #meistgelesen, #meistgelesen-2

Das Pekinger Unternehmen Wuyuan Keji hat auf der Plattform X die Marke TensorWorld vorgestellt und zugleich eine Seed-Finanzierung über 105 Millionen US-Dollar (umgerechnet etwa 705 Millionen Yuan) bekanntgegeben. An der Runde beteiligten sich laut der Meldung Kaihui Fund, HongShan, Ant Group, Heyu Capital, Meituan, IDG Capital, Dinghui VGC, Xinglian Capital, Dachen Caizhi und NIO Capital. Gegründet wurde Wuyuan Keji im Juli 2026\. Gründer und CEO ist Wu Haixu, geboren 1998, promoviert an der Software-Hochschule der Tsinghua-Universität unter Long Mingsheng.

Wu Haixu erhielt 2022 das Sonderstipendium der Tsinghua-Universität und forschte anschließend als Postdoc am MIT CSAIL unter Wojciech Matusik. Seine akademische Arbeit konzentriert sich auf die Modellierung physikalischer Systeme: Mit Transolver entwickelte er ein Verfahren zur Lösung physikalischer Systeme, mit GeoPT nutzte er synthetische Dynamik, um statische Geometrie in dynamischen Raum zu überführen, sodass Modelle ohne gelabelte Daten die Entwicklung von Teilchentrajektorien lernen. TensorWorld setzt laut der Meldung diese Richtung fort: Das Modell soll Struktur und Regeln der physischen Welt verstehen, die Ergebnisse unterschiedlicher Handlungen vorhersagen und dieses Wissen auf unbekannte Szenen übertragen. Zum Team gehören laut der Meldung Zhou Junsheng, der am Projekt Uni3D mitgearbeitet hat, Weirui Ye, der EfficientZero vorgeschlagen hat, und Wen Zheng, der Erfahrung mit dem Aufbau von Recheninfrastruktur mit mehr als 100.000 Beschleunigern hat.

Die Meldung ordnet TensorWorld gegen die meisten Weltmodell-Teams ab: Während Video-Generierungsmodelle auf realistische und stimmige Bilder zielen, soll TensorWorld physikalische Vorhersagbarkeit liefern, etwa wie sich ein Objekt bei einer Handlung bewegt, kollidiert oder verformt. Diese Fähigkeit hängt laut der Meldung direkt mit dem Engpass verkörperter KI zusammen, da Roboter in realen Umgebungen genau diese physikalische Intuition brauchen. Für den Bereich physischer Weltmodelle gibt es laut der Meldung noch keinen anerkannten Benchmark, und der Aufwand, GeoPTs synthetischen Dynamik-Ansatz auf skalierbares Training zu übertragen, ist offen.

> *Für mich ist entscheidend, ob TensorWorld bei robotischen oder industriellen Simulationsaufgaben messbare Vorhersagegenauigkeit liefert und ob diese Genauigkeit mit mehr Parametern und Daten weiter steigt. Solange das nicht gezeigt ist, bleibt die hohe Bewertung an die akademische Vorgeschichte von Wu Haixu und die Erfahrung der Mitgründer gebunden, nicht an ein geprüftes Produkt. Ich achte deshalb weniger auf die Finanzierungssumme als auf die nächsten technischen Belege, die das Team liefert.*

Quelle: [OFweek](https://znyj.ofweek.com/news/2026-11/ART-23013-12005-30710817.html?ref=ki-china-daily.de)