Numerai sammelt 30 Millionen $ in Series-C-Finanzierungsrunde unter der Leitung führender Universitätsendowments, bewertet mit 500 Millionen $

20. November 2025, 20:41 Uhr · Quelle: cryptoBro
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Numerai hat eine 30-Millionen-Dollar-Finanzierungsrunde abgeschlossen, unterstützt von Top-Investoren. Das Unternehmen plant, seine KI-Strategien und Datenwissenschaftsplattform weiter auszubauen.

[PRESSEMITTEILUNG – San Francisco, USA/CA, 20. November 2025]

Numerai, ein in San Francisco ansässiger Hedgefonds und Datenwissenschafts-Wettbewerb, der maschinelles Lernen, dezentralisierte Finanzen und Kryptowährungsanreize vereint, gab heute eine 30 Millionen $ Series-C Finanzierungsrunde bekannt, die von führenden Universitätsendowments geleitet wird. Die Runde bewertet Numerai mit 500 Millionen $, was dem Fünffachen seiner Bewertung von 2023 entspricht.

J.P. Morgan Asset Managements Verpflichtung vom August 2025 von bis zu 500 Millionen $ in der Hedgefonds-Kapazität von Numerai, zusammen mit der neuen Eigenkapitalfinanzierung, bietet Numerai zusätzliche Ressourcen, um seine KI-gesteuerten Strategien auf fast 1 Milliarde $ an verwalteten Vermögenswerten (AUM) auszubauen.

Bestehende Investoren — darunter Union Square Ventures, Shine Capital und der Makroinvestor Paul Tudor Jones — nahmen ebenfalls an der Runde teil. Zusammen mit J.P. Morgan Asset Management repräsentieren sie führende Endowments, Risikokapitalfirmen und globale Makroinvestoren, die die Entwicklung von Numerai über mehrere Finanzierungsrunden unterstützt haben.

“This round brings together exactly the type of investors we want behind Numerai — long-term, deeply informed, and willing to back a very different model of asset management built for the 21st century,” said Richard Craib, Founder and CEO of Numerai. “With this capital, and J.P. Morgan Asset Management’s capacity commitment, we can push harder on our mission of building the world’s last hedge fund — powered by AI built by top competitive data scientists around the world.”

Das neue Kapital wird verwendet, um die KI-Engineering- und Forschungsteams von Numerai zu erweitern, die Einstellung in Schlüsselfunktionen zu erhöhen, die Teilnahme an ihrem globalen Datenwissenschafts-Wettbewerb zu erhöhen und die Skalierung ihrer institutionellen Hedgefonds-Produkte zu unterstützen.

In den letzten drei Jahren hat Numerai die verwalteten Vermögenswerte von rund 60 Millionen $ auf 550 Millionen $ erhöht. Im Jahr 2024 erzielte ihr Flaggschiff-Global-Equity-Hedgefonds eine Nettorendite von 25,45% mit einem einzigen Verlustmonat, das stärkste Jahr in der Geschichte des Unternehmens.

Der Investitionsprozess von Numerai wird durch eine koordinierte Datenwissenschaftsgemeinschaft unterstützt, die als globales Turnier agiert. Tausende von maschinellen Lernmodellen tragen Börsensignale bei, die zu einem einzigen Meta-Modell kombiniert werden, das weltweit mit Aktien handelt.

Das Ökosystem von Numerai basiert auf Numeraire (NMR), einer auf Ethereum basierenden Kryptowährung, die innerhalb des Datenwissenschafts-Wettbewerbs von Numerai verwendet wird. Teilnehmer setzen NMR auf ihre Börsensignale, die basierend auf den erzielten Punkten verdient oder verbrannt werden können. Diese Struktur soll die Anreize zwischen Numerai und teilnehmenden Datenwissenschaftlern in Einklang bringen und den Forschungsprozess des Unternehmens mit dem breiteren Blockchain-Ökosystem verbinden.

Über Numerai

Numerai ist ein in San Francisco ansässiger Hedgefonds und eine Datenwissenschaftsplattform, die 2015 gegründet wurde. Über einen globalen Wettbewerb und eine offene API reichen Tausende von Datenwissenschaftlern Börsensignale ein, die Numerai zu einem einzigen Meta-Modell zusammenführt, das weltweit mit Aktien handelt. Numeraire (NMR) wird eingesetzt, um Signale zu setzen und zu belohnen, die den Fonds verbessern. Der Einsatz von Numerai besteht darin, dass die Zukunft des Asset Managements auf offene, wettbewerbsfähige maschinelle Intelligenz statt auf den abgeschotteten Garten des Multi-Manager-Komplexes setzt.

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Finanzen / Crypto / Hedgefonds / KI / Maschinelles Lernen
20.11.2025 · 20:41 Uhr
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