Modal holt 750 Mio. Dollar bei 15,75 Mrd. Dollar Bewertung, Run-Rate über 1 Mrd. Dollar
Das KI-Compute-Startup Modal hat eine Series D über 750 Mio. Dollar unter Führung von Accel eingesammelt, bei einer Bewertung von 15,75 Mrd. Dollar. Zuvor überschritt seine annualisierte Umsatz-Run-Rate 1 Mrd. Dollar.
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Die Zahlen
- Series D, led by Accel
- $750M
- post-money valuation
- $15.75B
- annualized revenue run rate
- $1B+
- employees across New York, San Francisco and Stockholm
- 200+
Modal, ein Startup, das Rechenleistung für KI-Arbeit vermietet, hat eine Series D über 750 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 15,75 Milliarden Dollar eingesammelt. Die Runde wurde am 14. Oktober 2026 angekündigt und von Accel angeführt. Kleiner Perkins beteiligte sich ebenfalls. Modal zufolge hat seine annualisierte Umsatz-Run-Rate 1 Milliarde Dollar überschritten. Das zeigt, wie viel Geld an die Unternehmen fließt, die die Rechenleistung hinter KI-Apps verkaufen.
Die Runde
„Wir haben eine Series D über 750 Mio. Dollar bei einer Post-Money-Bewertung von 15,75 Mrd. Dollar eingesammelt“, schrieb CEO Erik Bernhardsson in Modals Ankündigung. Post-Money bedeutet, dass die Bewertung das neue Kapital einschließt.
Alle bisherigen Investoren von Modal haben sich beteiligt, heißt es in dem Beitrag. Dazu gehören Menlo Ventures, General Catalyst, Redpoint, Lux Capital, Amplify Partners und Bain Capital Ventures.
SiliconANGLE berichtet, dass die Bewertung mehr als dreimal so hoch ist wie Modals Wert nach der vorherigen Runde im Mai. Modal wird das Geld laut SiliconANGLE in die Produktentwicklung stecken, darunter Dienste für Reinforcement Learning und Post-Training.
Wie schnell es wächst
„Wir haben kürzlich 1 Mrd. Dollar annualisierte Run-Rate überschritten, ohne Anzeichen einer Verlangsamung“, schrieb Bernhardsson. Eine Run-Rate rechnet den aktuellen Umsatz auf ein volles Jahr hoch.
| Messgröße | Zahl | Quelle |
|---|---|---|
| Annualisierte Umsatz-Run-Rate | Mehr als 1 Mrd. Dollar | Modal |
| Wachstum gegenüber dem Vorjahr | Mehr als das 15-Fache | Modal |
| Nutzung seit der Series C | Verdreifacht | Modal |
| Run-Rate der Sandboxes | 300 Mio. Dollar | Modal |
| Bisher gestartete Sandboxes | Fast 3 Milliarden | Modal |
| Beschäftigte | Mehr als 200 | Modal |
Was Modal verkauft
Modal verkauft drei Hauptprodukte: Inferenz, also das Ausführen trainierter KI-Modelle, dazu Sandboxes und Training. Eine Sandbox ist ein isolierter Computer, auf dem ein KI-Agent Code sicher ausführen kann. Modal sagt, es könne auf eine Million gleichzeitig laufender Sandboxes skalieren. SiliconANGLE berichtet, dass Sandboxes rund ein Drittel von Modals Umsatz ausmachen.
Modal hat Dateisystem, Container-Runtime, Scheduler und Netzwerk selbst gebaut. Es läuft auf einem Kapazitätspool, der über mehr als 20 Cloud-Anbieter verteilt ist. Entwickler mieten, was sie brauchen, ohne Server zu verwalten.
Zu den von Modal genannten Kunden gehören DoorDash, Cognition, Ramp, Linear, Runway und Suno. Außerdem nennt Modal TypeSafe AI, dessen Modell Jev in seinen ersten drei Tagen 1 Billion Token ausgeliefert hat. TypeSafe hat bereits in diesem Monat 870 Millionen Dollar eingesammelt.
Das Unternehmen startete vor fünf Jahren und hat mehr als 200 Beschäftigte in New York, San Francisco und Stockholm.
Was das für Entwickler bedeutet
Für Teams, die KI-Apps bauen und betreiben:
- Rechenleistung ist der knappe Teil. Investoren zahlen einen Aufschlag für Unternehmen, die KI-Rechenleistung verkaufen. Rechnen Sie mit mehr Auswahl bei serverlosen GPU-Diensten und mehr Wettbewerb über den Preis.
- Sandboxes sind jetzt ein großes Geschäft. Eine Run-Rate von 300 Millionen Dollar allein für Sandboxes zeigt, wie viele KI-Agenten inzwischen Code ausführen. Teams, die Agenten bauen, sollten planen, wo dieser Code läuft und wie er isoliert wird.
- Die Portabilität prüfen. Modal nutzt Kapazität von mehr als 20 Clouds hinter seinen eigenen Tools. Klären Sie, wie stark Ihr Setup von der Schnittstelle eines einzelnen Anbieters abhängt, bevor Sie skalieren.
- Den Vorstoß beim Post-Training beobachten. Modal plant Dienste für Reinforcement Learning und Post-Training. Teams, die eigene Modelle feinabstimmen, bekommen womöglich mehr verwaltete Optionen.
Quellen
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