14.11.2022

AdScanner: Big-Data-Startup mit 5 Millionen Euro „Series A“

AdScanner ist seit 2016 Teil des A1 Start-up Campus in Wien. Mittlerweile ist das Startup in Kroatien, Bulgarien, Österreich und seit August letzten Jahres auch in Deutschland aktiv. Nun erhält es eine Kapitalerhöhung.
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AdScanner
(c) AdScanner - (v.l.n.r.) Davor Baljak (CTO), Marin Curkovic (CEO) und Kristian Curkovitc (Managing Partner & Co-Founder)

AdScanner ist ein Marketing-Startup, das Big-Data-Lösungen für die „neue Generation von TV-Geschäftsmodellen“ anbietet. Es hat einen Algorithmus für die automatische Erkennung von Videoinhalten entwickelt und nützt darüber hinaus seine eigene „Rapid Data Vectoring“-Technologie, um erweiterte Daten über die Nutzung verschiedener TV-Plattformen zu sammeln und zu integrieren. Fürs Wachstum konnte jetzt eine Fünf-Millionen-Runde abgewickelt werden.

Bei der „Series A“-Finanzierungsrunde dabei sind Lead Ventures, J&T Ventures und South Central Ventures.

AdScanner legt Fokus auf weitere Märkte

„Wir gratulieren AdScanner ganz herzlich zu dieser Kapitalerhöhung, ist sie doch ein Zeichen dafür, wie erfolgreich das Geschäftsmodell und wie hoch der Bedarf an Produkten und Services von AdScanner ist. Auch freue ich mich, dass sie ein weiteres Beispiel unserer Konzernstrategie sind, wo wir erfolgreiche Angebote quer über die Märkte legen und diese Angebote bei Bedarf entsprechend auf höchstem Niveau implementiert und von unseren Kunden genutzt werden“, sagt Alejandro Plater, COO A1 Telekom Austria Group.

Die zusätzlichen fünf Millionen Euro sollen das Wachstum ankurbeln, weitere „Tier-1-Märkte“ erschließen und in die Produktentwicklung fließen.

Umsatz verdreifacht

Diese Investition erfolgt, nachdem die Plattform auch in Deutschland Fuß gefasst und das Produktportfolio erweitert hat. Die Mitarbeiterzahl stieg von 50 auf 100, der Umsatz hat sich in den 18 Monaten verdreifacht.

AdScanner-CEO: „Neue Generation der TV- und Videowerbung aktiv mitgestalten“

„Videoplattformen konkurrieren zunehmend direkt mit den traditionellen Sendern, und der Markt verlangt nach Lösungen und Plattformen, die alles messen, was auf dem großen Bildschirm passiert. Dieser Umbruch basiert auf intelligenten und großen Daten“, sagt CEO Marin Curkovic, zur Kapitalerhöhung. „Unsere TV- und Videodatenplattform ermöglicht es allen Beteiligten, die Messung, Reichweitenoptimierung und geräteübergreifende Kampagnen auf ein neues Niveau zu bringen. Wir sind stolz darauf, dass unser Ansatz von unseren Investoren anerkannt und geschätzt wird. Mit dieser Finanzierungsrunde setzen wir unseren Erfolgskurs fort, AdScanner als führenden, internationalen Technologiestandard zu implementieren und die neue Generation der TV- und Videowerbung aktiv mitzugestalten.“

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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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