16.12.2024
KI

250 Mio. Dollar Investment für US-Startup von TU-Wien-Absolventen – Bewertung bei über 2 Milliarden

Ramin Hasani und Mathias Lechner haben eine Wiener Vergangenheit und konnten sich nun in Boston für ihr MIT-Spin-off Liquid AI eine gewaltige Investition sichern.
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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Daniela Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 „Machine Learning Researcher“ an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am „Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): „Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‚Liquid Foundation Models‘ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen“, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste „KI-System in jeder Größenordnung“ zu entwickeln.

„Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen“, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: „Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren“, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

„Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren“, so das Team weiter. „Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.“

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KI-Agenten werden in Firmen immer mehr verwendet. | Symbolbild (c) Envato

Die aktuelle internationale Studie „State of AI 2026“ von McKinsey zeigt, dass immer mehr Unternehmen KI im beruflichen Alltag einsetzen. Dafür wurden 1.719 Personen in 97 Ländern befragt. Fast neun von zehn Teilnehmer:innen nutzen KI regelmäßig in mindestens einer Geschäftsfunktion. Auffällig ist der rasante Aufstieg der agentenbasierten KI (Agentic AI). Vor allem Großunternehmen mit einem Jahresumsatz von über einer Milliarde US-Dollar treiben diese Entwicklung voran. 40 Prozent dieser Konzerne skalieren KI-Agenten bereits, im Vorjahr waren es noch 27 Prozent. Bei kleineren Unternehmen blieb dieser Anteil hingegen mit 22 Prozent nahezu unverändert.

Besonders Software-Programmieragenten verändern die IT-Budgets und Beschaffungsstrategien nachhaltig. Fast ein Drittel der befragten Organisationen (32 Prozent) gibt an, sich gegen den Kauf von externen Softwareprodukten oder -funktionen entschieden zu haben. Der Grund: Sie können diese Funktionalitäten nun mithilfe von Programmieragenten intern selbst entwickeln. Technologie-, Gesundheits- und Beratungsunternehmen sind hierbei die Vorreiter.

Finanzieller Erfolg gering, aber Mitarbeiter:innen profitieren

Trotz der tieferen Durchdringung und der neuen Möglichkeiten bei der Softwareentwicklung spiegelt sich der KI-Boom noch nicht überall im unternehmensweiten finanziellen Erfolg wider. Der Anteil der Unternehmen, die einen positiven Beitrag der KI zum operativen Gewinn (EBIT) verzeichnen, liegt unverändert bei 37 Prozent.

Gleichzeitig profitieren die Mitarbeiter:innen auf individueller Ebene: 80 Prozent der Befragten berichten, dass KI ihre persönliche Produktivität verbessert hat, und 50 Prozent treffen dank der Technologie laut eigenen Angaben bessere Entscheidungen am Arbeitsplatz. Ein Problem beim Einsatz hochentwickelter KI-Modelle sind allerdings die Betriebskosten. Rund 20 Prozent der Organisationen geben an, dass ihre Nutzung dadurch eingeschränkt ist. Dennoch bleibt die Investitionsbereitschaft hoch: 60 Prozent der Befragten erwarten, dass ihr Unternehmen die Ausgaben für Künstliche Intelligenz im kommenden Jahr weiter steigern wird.

Jobabbau rückt in den Fokus

Die Erwartungen hinsichtlich der Auswirkungen auf die Belegschaft verändern sich ebenfalls. Aktuell gehen 39 Prozent der Befragten davon aus, dass der KI-Einsatz im kommenden Jahr zu einem Rückgang der Gesamtbeschäftigung in ihrer Organisation führen wird. Im Vorjahr lag dieser Wert noch bei 32 Prozent. Tatsächlich blieben die realen Auswirkungen bisher deutlich hinter den Prognosen zurück. Nur 14 Prozent berichten von einem tatsächlichen, durch KI bedingten Personalabbau in den letzten zwölf Monaten. Eine Mehrheit von 66 Prozent verzeichnete in diesem Zeitraum keine oder kaum Veränderungen bei der Mitarbeiter:innenzahl.

KI-High-Performer

Die Studie beleuchtet auch eine kleine Gruppe sogenannter „KI-High-Performer“, die etwa sechs Prozent der Befragten ausmachen. Diese Unternehmen verzeichnen signifikante finanzielle Erfolge und setzen die Technologie anders ein. Sie nutzen KI nicht nur zur Effizienzsteigerung, sondern gezielt für Wachstum und Innovation. Zudem gestalten sie ihre Arbeitsabläufe grundlegend um, anstatt KI lediglich in bestehende Prozesse zu integrieren. Diese strategische Herangehensweise könnte für andere Organisationen wegweisend sein, um den Sprung von individueller Produktivität zu echtem wirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen.

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