20.09.2018

100 Millionen Dollar Investment: GitLab wird zum Unicorn

GitLab hat durch eine neue Investment-Runde den Unicorn-Status erreicht. Zukünftig will das Unternehmen seine Funktionen erweitern, damit die Seite alle anderen Developer-Tools ersetzen kann.
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GitLab hat durch ein neues Investment den Unicorn-Status erreicht. Das Geld in der Höhe von 100 Millionen US-Dollar kommt von Iconiq, GV und Khosla. Somit hat die DevOps-Plattform einen Markwert von 1,1 Milliarden Dollar. Mit dem frischen Kapital Geld will GitLab sich in den Bereichen verbessern, die nötig sind, um eine all-in-one Plattform für Developer zu werden. Bis zum November 2020 will das Startup den Börsengang erreichen.

+++ Übernahme fixiert: Microsoft kauft GitHub für 7,5 Milliarden US-Dollar +++

Eine GitHub Alternative?

Nicht nur aufgrund der ähnlichen Namen ist der Vergleich zu GitHub für viele Leute nahe liegend. Doch GitLab versucht mehr als das zu sein. Neun verschiedene Dienste, die für Developer relevant sind sollen auf der Seite verbunden sein. Während man früher diverse Dienste nutzen musste, um als Developer ein vollständiges Produkt veröffentlichen zu können, soll GitLab all diese Plattformen ersetzen. Was GitHub allerdings weiterhin einen Vorteil verschafft, ist die Community. Diese ist sehr hilfreich und mit über 20 Millionen Mitgliedern groß genug, um meistens jemanden zu erreichen. Vor Allem für neue Developer könnte das von großem Nutzen sein. Allerdings wurde kürzlich viel Kritik an GitHub geäußert, da das Unternehmen von Microsoft gekauft wurde und viele Developer das Schlimmste befürchten. GitLab empfangt die ehemaligen GitHub Nutzer mit offenen Armen.

GitLab spricht sich gegen neues Leistungsschutzrecht aus

Der letztlich stark diskutierte Artikel 13 der europäischen Union könnte ein großes Problem für alle open source Developer-Plattformen darstellen. Eine der wichtigsten Funktionen der Git-Seiten ist es, dass man den öffentlichen Code von anderen Developern verwenden und verändern kann. Aufgrund der neuen Copyright Gesetze, die in diesem Artikel mitinbegriffen sind, wäre dies nicht mehr möglich. Da jeder einzelne Code auch eine eigene Lizenz bräuchte, würde die Arbeit und die Kosten für die Seiten um einiges höher ausfallen. GitHub hat sich in einigen Blogposts bereits gegen das Gesetz ausgesprochen, allerdings hatten die Gegenstimmen noch nicht die gewünschte Wirkung.


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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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