Trillion-Dollar-Markt tabellarische Daten: Prior Labs macht, was OpenAI nicht kann - Frank Hutter

Wie revolutioniert ein Foundation Model tabellarische Daten in
Sekunden, während klassische Methoden ein Wochenende brauchen?


Frank Hutter ist Professor für Machine Learning und CEO &
Co-Gründer von Prior Labs, einem Freiburger KI-Startup, das
Foundation Models für tabellarische Daten entwickelt. In Startup
Insider Spotlight mit Jan Thomas erklärt Frank, wie TabPFN als
weltweit erstes Enterprise-Scale-Foundation-Model 10 Millionen
Datenzeilen verarbeitet – eine 1.000-fache Steigerung in unter
einem Jahr. Prior Labs erschließt einen Trillion-Dollar-Markt für
Tabular AI in Finanzen, Medizin und Industrie, der bisher von 20
Jahre alten Methoden dominiert wurde.


Über den Gast


Professor Frank Hutter ist einer der weltweit führenden Forscher
im Bereich AutoML und Machine Learning. Er promovierte an der
University of British Columbia, wurde 2017 zum Tenured Full
Professor für Machine Learning an der Universität Freiburg
ernannt und war von 2019 bis 2023 als Chief Expert AutoML bei
Bosch tätig. Als weltweit meistzitiertester AutoML-Forscher hat
er das Forschungsgebiet maßgeblich mitgeprägt und mit seinem Team
2025 über 20 Forschungsarbeiten bei führenden KI-Konferenzen wie
NeurIPS, ICML und ICLR veröffentlicht.


Im September 2024 gründete Frank gemeinsam mit Noah Hollmann und
Sauraj Gambhir Prior Labs, um Foundation Models für tabellarische
Daten zu entwickeln. Das Unternehmen adressiert einen
Trillion-Dollar-Markt, der bisher von veralteten Methoden
dominiert wird. Mit TabPFN hat Prior Labs ein Modell geschaffen,
das in einer Nature-Studie in über 96 Prozent der Fälle die
Genauigkeit führender Modelle übertraf und dabei nur 50 Prozent
der Datenmenge benötigte. Frank hat sich von der Universität
Freiburg beurlauben lassen, um sich vollständig auf Prior Labs zu
konzentrieren.


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