Googles AlphaEvolve: Die KI, die Probleme löst, an denen Wissenschaftler jahrzehntelang scheiterten
In einem sonnendurchfluteten Konferenzraum bei Google DeepMind versammelten sich diese Woche Ingenieure vor Bildschirmen, die auf den ersten Blick gewöhnliche Codezeilen zeigten. Doch die Atmosphäre war elektrisierend. Sie verfolgten keine normale Programmierung – sie wurden Zeugen, wie ein KI-System namens AlphaEvolve leise einen 56 Jahre alten mathematischen Rekord brach, der die klügsten Köpfe der Welt über ein halbes Jahrhundert lang vor ein Rätsel gestellt hatte.
Laut einem leitenden Forscher standen alle fast vor Tränen, als die Bestätigung kam: Das Team erkannte, dass es gerade miterlebt hatte, wie eine Maschine Strassens Problem löste – eine mathematische Herausforderung, die menschlichen Bemühungen seit 1969 widerstanden hatte.
Dieser Durchbruch – das Finden einer effizienteren Methode zur Multiplikation komplexer Matrizen – mag technisch klingen. Aber in der Welt der rechnergestützten Mathematik ist es, als hätte jemand einen Rekord gebrochen, den alle für unschlagbar hielten, so wie einst das Unterbieten der Vier-Minuten-Meile im Laufen.
Und dies war nur einer von Dutzenden Durchbrüchen, die AlphaEvolve in den ersten Monaten seiner Arbeit erzielte.
Wussten Sie schon? Strassens Problem ist eine berühmte Herausforderung in der rechnergestützten Mathematik, die fragt: Was ist die schnellstmögliche Art, zwei Matrizen zu multiplizieren? Während die Standardmethode $O(n^3)$ Zeit benötigt, überraschte Volker Strassen 1969 die Welt, indem er zeigte, dass es schneller geht – mit nur $O(n^{2.81})$ Operationen. Seitdem suchen Mathematiker nach noch effizienteren Algorithmen, um den Exponenten näher an 2 zu bringen. Dieses scheinbar einfache Problem ist das Herzstück vieler moderner Berechnungen, von wissenschaftlichen Simulationen bis zum maschinellen Lernen.
Die leise algorithmische Revolution, die Technologie und Wissenschaft neu gestaltet
Während die Medienaufmerksamkeit sich auf generative KI konzentrierte, die Bilder erstellt und Fragen beantwortet, hat Google DeepMind im Stillen etwas potenziell Transformativeres entwickelt: ein autonomes System, das Code schreibt, testet und optimiert, ohne menschliche Hilfe, und als sogenannter „evolutionärer Programmier-Agent“ arbeitet.
AlphaEvolve, veröffentlicht am 16. Mai 2025, stellt einen grundlegenden Wandel in der Entdeckung von Algorithmen dar. Statt sich auf menschliche Intuition und jahrelanges Spezialwissen zu verlassen, erkundet dieses System Lösungsräume, die menschliche Experten oft übersehen, und entdeckt neue Ansätze für Probleme, die seit Jahrzehnten ungelöst sind.
„Herkömmliche KI-Systeme helfen Menschen beim Schreiben von Code. AlphaEvolve entdeckt Algorithmen, die Menschen nicht gefunden haben“, erklärt Amanda, eine Forscherin für KI-Systeme, die nicht am Projekt beteiligt war. „Der Unterschied ist für Investoren entscheidend – dies ist nicht nur ein weiterer Programmier-Assistent; es ist ein autonomer Computerwissenschaftler.“
Von theoretischen Durchbrüchen zu direkten praktischen Nutzen
Was AlphaEvolve von früheren KI-Forschungsprojekten unterscheidet, ist seine nachgewiesene Fähigkeit, sowohl theoretische Durchbrüche als auch sofortigen praktischen Wert zu liefern. Das System arbeitet, indem es große Sprachmodelle (insbesondere Gemini 2.0 Flash und Pro) mit einem evolutionären Ansatz kombiniert, bei dem der Code selbst zum „genetischen Material“ wird, das mit der Zeit mutiert, konkurriert und sich verbessert.
Die Ergebnisse waren in drei Kategorien bemerkenswert, die sowohl für akademische Einrichtungen als auch für Unternehmensinvestoren interessant sein sollten:
Mathematische Entdeckungen, die Lehrbücher umschreiben
AlphaEvolve befasste sich mit über 50 offenen mathematischen Problemen und erreichte in 75 % der Fälle bekannte optimale Lösungen. Noch beeindruckender ist, dass es in 20 % dieser Herausforderungen den aktuellen Stand der Technik übertraf. Über den Durchbruch bei der Matrixmultiplikation hinaus hat es:
- Die untere Grenze der Kusszahl im 11-dimensionalen Raum von 592 auf 593 erhöht, ein Problem, das für die effiziente Datenübertragung relevant ist.
- Die Grenzen für Erdős' Minimales-Überlappung-Problem verbessert, eine seit langem bestehende Herausforderung in der Kombinatorik.
Jedes dieser Ergebnisse stellt Wissen dar, das Menschen trotz jahrzehntelanger konzentrierter Bemühungen von Spezialisten nicht entdecken konnten.
Infrastruktur-Optimierungen im Wert von Millionen
Für Unternehmen, die den finanziellen Nutzen bewerten, sind die praktischen Anwendungen von AlphaEvolve überzeugend:
- Etwa 0,7 % der Rechenressourcen in Googles Rechenzentren eingespart – das entspricht Hunderten von TPU-Jahren Rechenzeit und Millionen an Betriebskosteneinsparungen.
- Die Kernel für die Matrixmultiplikation von Gemini optimiert und die Geschwindigkeit um 23 % verbessert.
- FlashAttention-Kernel um 32 % verbessert, was die KI-Inferenzzeiten direkt beschleunigt.
- Zum TPU-Schaltungsdesign beigetragen, indem redundante Komponenten entfernt wurden.
„Die Zahl von 0,7 % mag klein klingen, bis man die Größenordnung von Google bedenkt“, bemerkt Sarah, Technologie-Investmentanalystin. „Wir sprechen hier von Effizienzgewinnen, die sich jährlich in zweistelliger Millionenhöhe niederschlagen und in Tagen entwickelt wurden, anstatt der Monate, die solche Optimierungen typischerweise erfordern.“
Der entscheidende Vorteil: Code in jeder Sprache
Im Gegensatz zu früheren Systemen, die auf einzelne Funktionen oder bestimmte Sprachen beschränkt waren, kann AlphaEvolve ganze Codebasen in jeder Programmiersprache weiterentwickeln. Es liefert Verbesserungen als für Menschen lesbare Code-Änderungen (Diffe) – Änderungen, die Ingenieure überprüfen, verstehen und in Produktionssysteme integrieren können.
„Die Ausgabe als Standardcode statt als Blackbox-Lösungen löst das Akzeptanzproblem, das viele KI-Tools plagt“, sagt Marcus, CTO eines KI-Startups. „Ingenieure müssen der KI nicht blind vertrauen; sie können prüfen, was sie tut und warum.“
Funktionsweise: Evolution trifft KI
Die Methodik von AlphaEvolve stellt einen Paradigmenwechsel in der KI-Entwicklung dar. Anstatt Maschinen dazu zu bringen, wie Menschen zu denken, nutzt sie das, was Maschinen am besten können:
- Code repräsentiert „Gene“, die Anweisungen zur Problemlösung enthalten.
- Sprachmodelle fungieren als „Mutationsoperatoren“, die kreative Variationen erzeugen.
- Automatisierte Bewertung dient als „natürliche Selektion“.
Dieser kontinuierliche Zyklus beginnt mit vom Benutzer bereitgestelltem Startcode und dann:
- Wählt leistungsstarke Programme aus seiner evolutionären Datenbank aus.
- Erstellt Anweisungen (Prompts) mit umfassendem Kontext, einschließlich früherer Bewertungsergebnisse.
- Erzeugt Änderungen mithilfe modernster Sprachmodelle.
- Wendet Änderungen an, um neue Programmversionen zu erstellen.
- Bewertet diese Versionen automatisch.
- Speichert erfolgreiche Programme und setzt den Zyklus fort.
Die asynchrone Natur dieser Pipeline ermöglicht es, Tausende von Varianten parallel zu testen und eine deutlich bessere Sample-Effizienz zu erzielen als bei früheren Ansätzen.
Die Investitionsthese: Warum AlphaEvolve wichtig ist
Für Investoren, die die KI-Entwicklung verfolgen, stellt AlphaEvolve mehrere entscheidende Wendepunkte dar, die es zu beobachten gilt:
1. Der Selbstverbesserungszyklus
Am bedeutsamsten ist vielleicht, dass AlphaEvolve genau die Infrastruktur optimiert, die für die KI-Entwicklung verwendet wird, wodurch ein von einigen Analysten als „rekursive Selbstverbesserung“ bezeichneter Zyklus entsteht. Durch die Verbesserung der Werkzeuge, die zum Trainieren und Ausführen von KI-Systemen, einschließlich seiner selbst, verwendet werden, beschleunigt es potenziell das Tempo zukünftiger Durchbrüche.
„Wenn ein KI-System die Hardware und Software verbessern kann, auf der es läuft, erzielt man exponentielle Effekte“, erklärt Dr. Richard Tanaka, Tech-Futurist und Venture Partner bei Horizon Capital. „Dies könnte das Problem der sinkenden Grenzerträge lösen, das wir beim einfachen Vergrößern von Modellgrößen gesehen haben.“
2. Nachweisbare Ergebnisse in regulierten Branchen
Für Branchen, in denen nachweisbare Ergebnisse wichtig sind – Finanzen, Gesundheitswesen, Luft- und Raumfahrt – bietet der Ansatz von AlphaEvolve einzigartige Vorteile. Da er Standardcode erzeugt, der formal verifiziert werden kann, anstatt Blackbox-Vorhersagen, wird die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften einfacher.
„Bei der Entwicklung von Finanzalgorithmen ist die Nachweisbarkeit, dass Ihr System unter allen Bedingungen korrekt funktioniert, unerlässlich“, bemerkt Elizabeth Sawyer, Chief Risk Officer bei Atlantic Financial Technologies. „Ein System, das Code weiterentwickelt und gleichzeitig die Nachweisbarkeit beibehält, öffnet Türen, die früheren KI-Ansätzen fest verschlossen blieben.“
3. Ressourceneffizienz im großen Maßstab
In einer Zeit zunehmender Bedenken hinsichtlich des Rechenbedarfs von KI wird die Fähigkeit von AlphaEvolve zur Effizienzoptimierung strategisch wertvoll. Durch die Reduzierung des Rechenbedarfs in ganzen Rechenzentren begegnet es sowohl den Kosten- als auch den Umweltauswirkungen, die große KI-Implementierungen begleitet haben.
Einschränkungen und offene Fragen
Trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten sollten Investoren mehrere wichtige Einschränkungen beachten:
- Das System benötigt immer noch vom Menschen definierte Bewertungskriterien und anfängliche Code-Strukturen.
- Nicht alle Probleme sind für evolutionäre Ansätze geeignet – insbesondere solche, die kreative Sprünge zwischen grundlegend unterschiedlichen Paradigmen erfordern.
- Fragen zur langfristigen Wartung und Integration von autonom entwickeltem Code bleiben offen.
„Die Frage ist nicht, ob AlphaEvolve wertvolles geistiges Eigentum generieren kann – das ist offensichtlich der Fall“, sagt Williams. „Die Frage ist, wie Organisationen ihre F&E-Prozesse umstrukturieren müssen, um solche Systeme effektiv zu nutzen.“
Der Paradigmenwechsel: Von Mensch-KI-Zusammenarbeit zu KI-Forschern
Was AlphaEvolve vom Boom der generativen KI von 2022-2024 unterscheidet, ist seine grundlegend andere Beziehung zu menschlichen Experten. Anstatt als Assistent zu dienen, der Menschen hilft, schneller zu arbeiten, funktioniert es als autonomer Forscher, der Lösungsräume erkundet, die Menschen möglicherweise nie in Betracht ziehen würden.
„Der Wandel von KI als Werkzeug zu KI als Forscher stellt eine grundlegende Transformation in der Art und Weise dar, wie technologischer Fortschritt geschieht“, sagt Amanda. „Für Führungskräfte und Investoren lautet die strategische Frage, wie man die Probleme identifiziert, bei denen die algorithmische Evolution die höchsten Erträge erzielen wird.“
Mit nachgewiesenen Erfolgen sowohl an theoretischen Grenzen als auch bei praktischen Anwendungen signalisiert AlphaEvolve, dass die nächste Welle der KI-Entwicklung nicht nur aus größeren Modellen oder mehr Daten bestehen wird – sondern aus Systemen, die autonom Wissen entdecken und Lösungen auf Weisen optimieren können, die Menschen nie für möglich gehalten hätten.
Für diejenigen, die strategische Technologieinvestitionen tätigen, ist die Botschaft klar: Die Ära der KI, die menschliche Fähigkeiten nur erweitert, weicht einer KI, die die Grenzen des menschlichen Wissens selbst erweitert.