Mischief 1: Videomodell mit Erkenntnissen aus lebenden Neuronen

Das Start-up The Biological Computing Co. (TBC) hat am 30. Oktober 2026 Mischief 1 vorgestellt, einen Bild-zu-Video-Generator, den es als erstes kommerzielles Modell bezeichnet, das aus der Untersuchung echter Neuronen hervorgeht. Mitgründer und CEO Alex Ksendzovsky kündigte es auf X an: Seit vier Jahren züchte das Team Gehirnzellen auf Elektroden, um zu verstehen, wie sie rechnen.

Das Produkt selbst ist unspektakulär. Nutzer liefern ein Startbild und eine Textbeschreibung, das Modell gibt einen Clip von drei oder fünf Sekunden in 480p oder 720p zurück. Der Zugang erfolgt per API über die Plattform fal.ai: 0,5 Cent pro Sekunde in 480p, 1 Cent in 720p, also 5 Cent für einen fünfsekündigen 720p-Clip. Der Start fiel auf den Tag vor Halloween, daher der Name in Anlehnung an die Mischief Night.

Aufbau auf Wan 2.2

Mischief 1 wurde nicht von Grund auf trainiert. Es basiert auf Wan 2.2, dem Open-Source-Videomodell von Alibaba, und ergänzt eine Softwareschicht, die weniger als 0,1 Prozent des Ursprungsmodells ausmacht und zwischen dessen Rechenblöcken sitzt. TBC verspricht gleichwertige Qualität, mindestens fünffache Geschwindigkeit und 80 Prozent weniger Rechenaufwand. Auf der Produktseite stehen 12 Sekunden pro Generierung gegenüber 142 Sekunden für Wan 2.2 allein.

Der Neuronen-Ansatz

Gegründet wurde TBC von den Neurochirurgen Alex Ksendzovsky und Jon Pomeraniec. In Laboren in San Francisco und Baltimore züchtet das Unternehmen Rattenneuronen und aus menschlichen Stammzellen gewonnene Neuronen auf Elektrodengittern. Das Team übersetzt ein Rechenproblem, etwa Pixel, in elektrische Reize, zeichnet die Antwort der Neuronen auf und sucht darin wiederkehrende Rechenmuster. Diese werden in Gleichungen übersetzt und in herkömmliche künstliche neuronale Netze eingebaut. Bei der Videoerzeugung arbeiten keine lebenden Zellen mit, das Modell läuft auf gewöhnlichen GPUs.

Das Motiv ist Effizienz: Das menschliche Gehirn kommt mit rund zwanzig Watt aus, KI-Rechenzentren verbrauchen Hunderte Millionen. Cortical Labs und FinalSpark verkaufen oder vermieten bereits biologische Rechentechnik, TBC will aber als Erste daraus ein Massenprodukt gemacht haben.

Eine Einschränkung bleibt: Eine wissenschaftliche Veröffentlichung zur Methode gibt es nicht, und wie die Aktivität von Rattenneuronen zu Code wird, erklärt das Unternehmen nicht. Auch bekannte Optimierungsverfahren machen Wan 2.2 bereits um ein Vielfaches schneller. Ob der Neuronen-Ansatz besser abschneidet, ist daher nicht überprüfbar.