17.05.2022

“2 Minuten 2 Millionen”: Ukrainer und ein Russe pitchen gemeinsam

In dieser Folge ging es um hölzerne Werbeartikel, Gehirnpilze und financial literacy. Zudem stellte ein russisch-ukrainisches Trio seine Idee zum Wasserschadenschutz vor.
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Gidrolock
(c) Puls 4/Gerry Frank - Gidrolock vom russischen Erfinder Andrei Stolbov soll vor Wasserschäden schützen.
kooperation

Die ersten bei “2 Minuten 2 Millionen” waren Patrick Pranger und Josef Kirisits. Sie haben mit Coffeechecker einen kuratierten Online-Shop mit dem Versprechen gegründet, nur Kaffeespezialitäten mit vom Team geprüfter bester Qualität im Angebot zu haben.

Coffechecker bei “2 Minuten 2 Millionen”

Und um kleinen Röstereien beim Ausgleich der Umsatzeinbrüche während der Coronakrise zu helfen. Kund:innen können über die Seite nicht nur Kaffee in ganzen Bohnen, sondern auch gemahlenen und Kapsel-Kaffee sowie Trinkschokolade-Spezialitäten bestellen. All das gibt es auch im Abo-Modell. Dazu kommt eine kleine Auswahl an Zubehör und Snacks. Die Forderung: 150.000 Euro für 20 Prozent.

2 Minuten 2 Millionen, Coffeechecker
(c) Puls 4/Gerry Frank – Josef Kirisits (l.) und Patrick Pranger von Coffeechecker.

Nach dem Pitch meldete sich Daniel Zech von SevenVentures per Screen zu Wort. Er meinte, man müsse das Team erweitern und rief Felix Ohswald dazu auf, gemeinsam beim Startup einzusteigen.

Jener outete sich als exzessiver Kaffeetrinker, wollte aber zu diesem Zeitpunkt nicht investieren. Was auch zu einer Absage von Zech führte. Kein Deal für Coffeechecker.

Zirp Designe: Ein Werbeartikel in Holz gepackt

Der nächste bei “2 Minuten 2 Millionen” war Hans-Peter Gallenbrunner. Er hat mit Zirp Designe ein Startup erschaffen, das Würfel aus Zirbenholz sowie spezielle Clips für Autos herstellt, die mittels biologischen Aroma-Duftölen für wohlige Gerüche sorgen sollen.

Seine Zielkunden sind Firmen, die ihr Logo auf seinen Produkten sehen wollen und darin eine gute Branding-Möglichkeit erkennen. Der Zirp Lederer, konkret ein Holzwürfel mit Lederkappe, in dessen Inneren man Aroma-Duftöle platzieren und außen je nach Belieben per Laser gestalten und individuell branden kann, ist das eine Produkt des gelernten Kochkellners.

Zirp Designe, 2 Minuten 2 Millionen
(c) Puls 4/Gerry Frank – Hans-Peter Gallenbrunner präsentierte seine Werbeträger-Idee aus Holz.

Das zweite ist ein personalisierter Holzstick, der auch (beim Startup erhältliche) Duftöle aufnehmen kann und als „Alternative“ für den Wunderbaum gedacht ist. Die Forderung: 150.000 Euro für 15 Prozent.

Für die Juroren war einerseits die Bewertung etwas zu hoch, andererseits zweifelten sie an der Skalierung. Katharina Schneider bot dafür an, dass ihr Produktmanagement bei Mediashop prüfen werde, wie man Zirp Designe weiter vertreiben könnte.

Leo Hillinger ist gemeinsam mit Hans Peter Haselsteiner in die Vorarlberger Tischlerei Die Køje investiert und bot eine Kooperation an. Der Bau-Tycoon spielte mit dem Gedanken den Holzwürfel in einen seiner Hotels aufzustellen. Aber, kein Deal für Zirp Designe.

B.Up Focus

Die nächsten bei “2 Minuten 2 Millionen” waren Michael Wagner und Michelle Rimböck. Sie haben mit B.Up Focus einen veganen Shake entwickelt, der aus Vitalpilzen (etwa dem Raupenpilz oder Affenkopfpilz), Pflanzenproteinen und Mikronährstoffen besteht, die zur Steigerung der Leistungsfähigkeit sowie Erhöhung der Konzentration führen sollen.

Neben dem Shake gibt es außerdem im Set Kapseln und einen Drink. Die Forderung: 150.000 Euro für 15 Prozent Beteiligung.

 B.Up Focus
(c) Puls 4/Gerry Frank – Micheller Rimböck und Michael Wagner von B.Up Focus.

Nach dem Pitch und einem kurzen Diskurs über die Wirkung von Pilzen und allgemein Nahrungsergänzungsmitteln, stiegen die Juroren aus – manche aufgrund des umkämpften Marktes in dem Segment, andere, weil das Startup early stage war. Schneider indes erkannte das Gesprächstalent von Wagner, malte die Kraft medialer Werbung in die Köpfe der Founder:innen und bot 150.000 Euro für 20 Prozent. Deal für B.Up Focus.

Gidrolock: Zwei Ukrainer und ein Russe gegen Wasserschäden

Vitaliy Kryvoruchko war der nächste bei “2 Minuten 2 Millionen”. Der aus der Ukraine stammende Wahlwiener hat mit Gidrolock ein Anti-Wasserschaden-Sensor nach Österreich gebracht. Er kam 2000 aus Poltava nach Österreich und hat sich die Vertriebsrechte für ganz Europa gesichert. Erfinder der Technologie ist der gebürtige Russe Andrei Stolbov; der auch im Studio mit dabei war. Begleitet wurden beide von einem weiteren Vertriebspartner: Dimitri Petkin stammt ebenfalls aus der Ukraine.

Konkret handelt es sich bei der Erfindung des (für aktuelle Zeiten ungewöhnlichen) Trios um ein patentiertes Ventil, das automatisch die Wasserzufuhr abdreht und Wasserschäden verhindert. So geht’s: In der Wohnung oder im Haus verteilt man an kritischen Plätzen Sensoren. Kommt einer davon mit Wasser in Berührung, wird ein Signal versendet und das Wasser abgedreht.

Gidrolock, 2 Minuten 2 Millionen
(c) Puls 4/Gerry Frank – Vitaliy Kryvoruchko, Andrei Stolbov und Dimitri Petkin von Gidrolock.

Der Kunde wird im Fall der nassen Fälle auch per App benachrichtigt. Das Produkt wird mittlerweile in 30 Ländern verkauft. Die Forderung: 500.000 Euro für 25 Prozent. Allerdings handelte es sich dabei um eine Einladung zu den Vertriebsrechten; die Produktrechte allerdings liegen weiterhin in Russland.

Schneider bot eine Vertriebskooperation an. Sie stellte in einem zweiten Schritt ein Investment in Aussicht. Ebenso sah es Hans Peter Haselsteiner. Stefan Piëch indes offerierte 200.000 Euro Werbewert für fünf Prozent. Die Gründer stimmten allen Vorschlägen zu.

Froots für financial literacy

Den Abschluss von “2 Minuten 2 Millionen” bildeten David Mayer-Heinisch und Johanna Ronay. Sie haben mit Froots ein Startup gegründet, das die Themen finanzielle Unabhängigkeit und allgemeine Finanzkompetenz (financial literacy) im Fokus hat.

Altersvorsorge und Co. soll damit für alle Menschen zugänglich gemacht werden und nicht nur privilegierten Gruppen vorbehalten bleiben. Das Startup konzentriert sich in erster Linie darauf, als Vermögensaufbauer seinen Kund:innen erfolgreiches, langfristiges Investieren in den Kapitalmarkt zu ermöglichen.

Froots
(c) Puls 4/Gerry Frank – Johanna Ronay und David Mayer-Heinisch kümmern sich um financial lietracy.

Kunden können mit monatlich 150 EUR beim Startup, in dem der Präsident des Europäischen Forums Alpbach Andreas Treichl involviert ist, einsteigen. Je nach individuellem Ziel des bzw. der Kund:in, werde von Froots das jeweilige Portfolio für ein langfristiges Investment aufgesetzt. Der eigene Algorithmus errechnet dabei die notwendigen Schritte. Die Forderung: 300.000 Euro für rund drei Prozent.

Mayer-Heinisch argumentierte die hohe Bewertung mit einer früheren Kapitalrunde zu einer Bewertung von zehn Millionen Euro. Danach ging es um die Idee des Startups und die Vision, Menschen in die Anlage zu bringen. Den TV-Investoren war schlussendlich das Risiko bei dieser Bewertung zu hoch. Kein Deal für Froots.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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