Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

08.01.2016

Unterschiede zwischen Accelerator und Inkubator – Was Startups wissen sollten

Accelerator- und Inkubatorprogramme erweisen sich als effektive Starthilfe für Startup-Unternehmen. Wie sich die beiden unterscheiden, ist jedoch nicht immer klar.

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✨ AI Kontextualisierung

Bei der Gründung eines Startups bieten sogenannte „accelerators“ und „incubators“ große Möglichkeiten, ein Jungunternehmen schneller wachsen zu lassen. Die beiden Programme streben grundsätzlich dieselben Ziele an. Dabei werden neben Wissen, Coaching und Netzwerk auch Arbeitsplätze und Ressourcen zur Verfügung gestellt. Das Startup soll vor allem in der ersten Phase unterstützt werden, um schneller erfolgreich zu sein. Obwohl die beiden Programme in vielen Punkten übereinstimmen, gibt es dennoch kleine, aber feine Unterschiede.

Schnelles Wachstum vs. kreative Ideenentwicklung

Die beiden Förderungsprogramme unterscheiden sich im Wesentlichen bei der Geburtsstunde der Startups. Im Inkubator kommen die Ideen meist „von innen“, beim Accelerator über externe Gründerteams. Während ein Accelerator außerdem vorrangig das Ziel verfolgt, das Wachstum eines Startups durch Know-How und Ressourcen innerhalb kürzester Zeit schnellst möglich voranzutreiben, steht beim Inkubator die Schaffung neuer, kreativer Ideen im richtigen Tempo für das Startup im Vordergrund.

Accelerator: Das „Boot Camp“ als Beschleuniger

Ein Accelerator (von engl. accelerate = beschleunigen) wirkt im Grunde wie ein „Beschleuniger“ für den Entwicklungsfortschritt eines Startups. Durch nachhaltiges Coaching und Know-How kann der Wachstumsprozess in der Frühphase von Startups stark vorangetrieben werden. Die Unterstützung erfolgt jedoch meist innerhalb eines sehr begrenzten Zeitrahmens.

Accelerator: In wenigen Monaten zum marktreifen Produkt

Der Aufbau eines Accelerator-Programms gleicht einer Art „Boot Camp“ für Gründer. Dabei werden die Unternehmensideen und Geschäftsmodelle, die von den jeweiligen externen Gründerteams stammen, von Spezialisten des Acceleratorprogramms intensiv betreut. Ziel ist es, ein Konzept innerhalb von nur wenigen Monaten zu einem marktreifen Produkt oder einer Dienstleistung auszuarbeiten.

Um an einem Accelerator teilnehmen zu können, müssen sich die Gründerteams zunächst bewerben. Da die Teilnahmebedingungen der Accelerator-Programme sehr hart sind, schaffen es oft nur wenige Startups aufgenommen zu werden.

Das „Boot Camp“ endet für Startups oftmals in sogenannten Demo-Days. Die Teams haben dort die Gelegenheit, ihr Produkt oder ihre Dienstleistung vor Investoren zu präsentieren. Die Acceleratoren erhalten als Gegenleistung für ihre Unterstützung meistens Anteile am jeweiligen Unternehmen.

Bekannte Accelerator-Programme in Österreich

Startup300
JumpStart

+++ Mehr zum Thema: Accelerator Startup 300 +++

Inkubator – „der Brutkasten“ für Unternehmensideen

Der Begriff Inkubator stammt ursprünglich aus der Medizintechnik, wo der so genannte „Brutkasten“ kontrollierte Bedingungen für Entwicklungs- und Wachstumsprozesse schafft. Im Unternehmensbereich kann der Inkubator daher als eine Art „Geburtsstätte“ für Startup-Ideen und ihre Gründer gesehen werden. Die Ideen entstehen meist „in house“, während die Gründerteams extern ausgewählt werden.

Die Teams werden vom Inkubator unterstützt, indem sie auf Know-How, Netzwerk, Büros und anderen Ressourcen zurückgreifen können.

Richtiges Tempo statt schnelles Wachstum

Inkubatoren konzentrieren sich weniger auf schnelles Wachstum. Ihr Erfolgsrezept ist es, das richtige Tempo für das jeweilige Startup zu finden.

Da Inkubator-Programme meist von privaten Unternehmen, öffentlichen Einrichtungen oder Universitäten gesponsert werden, müssen Gründer oft keine Unternehmensanteile abgeben. Gerade deshalb ist es bei einer Bewerbung oft schwierig, einen der begehrten Förderungsplätze zu ergattern.

Bekannte Inkubator-Programme in Österreich

IniTS
5Starts
tech2b
akostart

So unterscheiden sich Accelerator und Inkubator

Accelerator	Inkubator
schnelles Wachstum	Schaffung neuer Ideen
zeitlich begrenzter Rahmen	individuelles Entwicklungstempo
externe Unterstützung	„in house“-Programm

+++ Mehr zum Thema: Inkubatoren und Accelerators: Cisco EIR hat die Orientierungsphase gemeistert +++
+++ Mehr zum Thema: Inkubatoren und Accelerators: Die Öffentlichen +++

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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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