Das Labor Prentis existiert seit April dieses Jahres. Es hat etwas mehr als 25 Beschäftigte. Und es verhandelt darüber, 100 Millionen Dollar (rund 92 Millionen Euro) bei einer geschätzten Bewertung von einer Milliarde Dollar einzusammeln. Vier Monate Existenz, eine Milliarde Wert - das ist Mathematik, die auf der Welt in genau einer Branche funktioniert.

Was Prentis baut, ist kein weiteres Dialogmodell. Das Unternehmen trainiert seine Modelle damit, Büroangestellten beim Klicken durch Dokumente und Systeme zuzusehen, um anschließend Agenten zu bauen, die den Computer selbst bedienen und die Arbeit erledigen. Bearbeitung von Versicherungsansprüchen. Zollrückerstattungen. Genau jene Aufgaben, bei denen heute ein Mensch Ordner durchsucht und Daten in drei verschiedene Systeme einträgt.

Gründer und Geschäftsführer ist Ritankar Das, 31 Jahre alt. Der jüngste Träger der Universitätsmedaille von Berkeley seit über einem Jahrhundert - Abschluss mit 18 im Doppelstudium, danach Master in Oxford, danach ein abgebrochener Doktortitel in Cambridge. Seit 2014 führt er eine Holding namens Titan, die er als bewusste Rückkehr zum alten Modell von Berkshire Hathaway beschreibt - eine Holding, die sich aus eigenen Verkäufen statt aus externen Fonds finanziert.

Die beiden anderen Namen auf der Visitenkarte wiegen schwerer. Reid Hoffman, Mitgründer von LinkedIn und Partner bei Greylock, früher Investor in OpenAI, der vergangenen Monat nach fast einem Jahrzehnt aus dem Microsoft-Vorstand ausschied. Und Mark Pincus, Gründer von Zynga, der nun eine Investmentfirma mit Hoffman als Berater führt. Für beide ist Prentis eine Nebensache. Für die Bewertung sind ihre Namen die Hälfte des Arguments.

Die Zahlen, die das Unternehmen selbst auf den Tisch legt

Nach Angaben von mit den Verhandlungen vertrauten Personen hat Prentis bereits Verträge im Wert von bis zu 50 Millionen Dollar mit mehreren Kunden geschlossen - einer Gesundheitsmanagement-Organisation, einem Hersteller sowie Produzenten von Waren und Bekleidung. Die Investorenunterlagen prognostizieren bis zum dritten Quartal dieses Jahres eine annualisierte Umsatzrate von rund 75 Millionen Dollar.

Hier lohnt das Kleingedruckte, denn das Unternehmen hat es selbst geschrieben. Diese Zahlen, heißt es in der eigenen Präsentation, seien ein geschätzter Jahreswert auf Basis eines vereinbarten Entgelts von 20 Prozent der Einsparungen - kein realisierter Umsatz - und „ergebnisabhängig sowie vorbehaltlich der endgültigen Ausführung“. Anders gesagt: Spart die Software Geld, gibt es Umsatz. Spart sie keines, ist die Zahl ein Wunsch auf Papier. Das ist kein Betrug, sondern eine übliche Rechenweise dieser Branche - aber es ist nicht dasselbe wie Geld auf dem Konto, und in Schlagzeilen wird es regelmäßig so behandelt.

Das Unternehmen behauptet, sein Modell Hive-32B übertreffe GPT-5.4 von OpenAI und Claude Opus 4.6 von Anthropic in zwei Tests zur Computersteuerung. Es behauptet außerdem, es koste pro Aufgabe etwa zehnmal weniger als die führenden Modelle, weil es kleiner und günstiger zu betreiben sei. Keines dieser Ergebnisse ist unabhängig überprüft.

Der Markt, in den es eintritt, ist nicht leer. Anthropic, OpenAI und das Labor von Mira Murati arbeiten am Selben, und Anthropic kaufte dieses Jahr das Start-up Vercept aus Seattle direkt auf, behielt die Gründer und stellte dessen Produkt ein. Wenn Giganten Menschen kaufen und Produkte abschalten, ist das ein Signal, wie ernst sie dieses Feld nehmen.

Die Arbeit, die diese Agenten automatisieren - Dateneingabe, Bearbeitung von Forderungen, administrative Recherche - ist genau das, was die Region als Dienstleistung an ausländische Kunden verkauft. Hier geht es nicht um eine ferne amerikanische Wagniskapitalgeschichte. Wenn eine Milliarde Dollar in eine Maschine fließt, die diese Arbeit billiger erledigt, lautet die kommende Frage nicht ob, sondern wann.