13.12.2017

Startup Campus: Das ist die neue Strategie von A1

Als der A1 Startup Campus 2015 eröffnete, zog eine bunte Mischung an Jungfirmen ein. Mittlerweile hat es der Mobilfunker auf eine ganz konkrete Sparte abgesehen und beteiligt sich dafür auch an ausländischen Startups.
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Perfekte Symbiose: A1 stellt Daten zur Verfügung, Startups entwickeln neue Geschäftsmodelle. (c) Foto: A1 Startup Campus
Perfekte Symbiose: A1 stellt Daten zur Verfügung, Startups entwickeln neue Geschäftsmodelle. (c) Foto: A1 Startup Campus

ready2order war eines der ersten Startups, die 2015 den neu renovierten vierten Stock im Vermittlungsstellen-Gebäude der A1 im 20. Bezirk in Wien bezogen hatten. Das Team hat längst das kleine Büro im A1 Startup Campus gesprengt. „ready2order hat mit 45 Mitarbeitern das komplette Erdgeschoss bezogen“, sagt Startup-Campus-Chef Mario Mayerthaler. 2018 wird sich das Startup als Alumnus des Accellerator-Programms eine neue Bleibe suchen. Weiters ist das Smart-Parking-Startup Parkbob im Campus auf 20 Mitarbeiter gewachsen und reüssiert bereits international. Im vierten Stock der Treugasse richtet sich inzwischen die nächste Generation des Startup-Campus-Programms ein. Während A1 vor zwei Jahren noch experimentierfreudig Jungfirmen aus unterschiedlichsten Bereichen einlud, hat sich die Strategie mittlerweile stärker verfestigt.

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Adscanner greift traditionelles TV-Werbegeschäft an

Die jüngste A1-Startup-Generation dockt an vorhandene Geschäftsfelder des Mobilfunkers an. Adscanner etwa greift auf das TV-Signal von A1 zu und digitalisiert das Geschäft der Fernsehwerbung. Während die Zuseherzahlen der TV-Sender auf reinen Schätzungen basieren, kann Adscanner die Zuseher in Echtzeit ganz genau beziffern. Mayerthaler: „Damit können Werbekampagnen im Fernsehen ähnlich präzise gesteuert und abgerechnet werden wie Online“. Für diese Disruption des TV-Werbemarktes hat A1 über die Grenzen Österreichs hinweg die Fühler ausgestreckt: Adscanner hat den Hauptsitz in Zagreb und denkt nicht daran, nach Wien zu übersiedeln.

Offline-Werbung digitalisieren

Ebenfalls auf die Digitalisierung von Offline-Werbung spezialisiert hat sich Folyo, das in den A1 Startup Campus eingezogen ist. Außenwerbung auf Fahrzeugen wird von Folyo getracked und eine Datenanalyse bietet detaillierte Einblicke über die Wirksamkeit einer Kampagne. Noch ein AdTech-Startup ist am Campus eingezogen: Mopius ermöglicht die direkte Kundenansprache in Geschäften über Beacons, die mit den Smartphones der Kunden kommunizieren.

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Neue Geschäftsmodelle mit A1-Daten

Inhaltlich hat der Fokus, mit dem A1 teilweise aktiv Startups sucht eine klare Richtung bekommen: von Interesse sind datenbasierte Lösungen, die die Kommunikation mit Kunden präziser steuerbar machen. In diese Kerbe schlägt auch ein Tool, das auf der Aufbereitung von anonymisierten Mobilfunkdaten beruht. Die Lösung von Invenium liefert präzise Daten über Kundenströme für verschiedenste Einsatzszenarien – mehr will A1 aber noch nicht verraten.

Dass die A1-Campus-Startups jetzt so nahe am Geschäft des Gastgebers A1 sind, hat auch für die Jungfirmen klare Vorteile. „Die Startups können unsere Vertriebskanäle perfekt ausnutzen“, sagt Mayerthaler. Ein Beispiel: Eine Softwarelösung, die Lokalbesitzern die Möglichkeit eröffnet, mit Kunden, die ihr WLAN nutzen, zu kommunizieren, kann von A1-Vertriebsmitarbeitern gleich mit der WLAN-Lösung mitverkauft werden.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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