03.01.2025
VOTER AI

Ehemaliger stv. Neos-Klubdirektor gründet neues AI-Politik-Startup

AI Empowered Politics verfolgt das Ziel, politische Prozesse durch KI transparenter und zugänglicher zu gestalten. Hinter dem Startup steht der ehemalige stellvertretender Klubdirektor im Neos-Parlamentsklub Mathias Lipp.
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(c) BW Stiftung/ Viktor Heekeren

Mit AI Empowered Politics und seiner Plattform VoterAI betritt ein neues österreichisches Startup die Bühne, das Künstliche Intelligenz nutzt, um Transparenz in der Politik zu fördern. Ziel ist es, politische Prozesse nachvollziehbarer zu machen und insbesondere junge Wähler:innen durch innovative digitale Formate zu erreichen.

AI Empowered Politics wurde von Mathias Lipp gegründet, der zuletzt als Leiter der politischen Abteilung und stellvertretender Klubdirektor im Neos-Parlamentsklub tätig war. „Nach knapp vier Jahren Erfahrung in verschiedenen Führungspositionen habe ich aus erster Hand erlebt, wie wichtig effiziente und faktenbasierte Entscheidungsprozesse in der Politik sind. Diese Erkenntnis, gepaart mit meiner Expertise in Data Analytics und meiner Faszination für die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz, hat mich dazu bewogen, AI Empowered Politics zu gründen“, so Lipp.

Voter AI: Fokus auf junge Wähler:innen

Die Plattform analysiert politische Positionen auf Basis offizieller Dokumente und möchte so eine faktenbasierte Auseinandersetzung mit Politik fördern. Dazu zählen etwa Quellen wie Parlamentsreden und Wahlprogramme. Im ersten Schritt richtet sich VoterAI speziell an junge Wähler:innen, um diese stärker in politische Prozesse einzubinden.

Mathias Lipp

„Wir müssen Politik dort zugänglich machen, wo junge Menschen sind“, erklärt Lipp. Daher arbeitet das Team daran, VoterAI nahtlos in soziale Plattformen wie Instagram zu integrieren. So sollen politische Inhalte auf innovative und interaktive Weise vermittelt werden, um die Jugend für Demokratie zu begeistern.

Mit einem interaktiven Kompass können Nutzer:innen zudem ihre eigene politische Position entdecken und mit Parteiprogrammen vergleichen. Jede Analyse ist dabei bis zu den Originalquellen nachvollziehbar, was Vertrauen in die Ergebnisse schaffen soll.

„Unser Ziel ist es, die politische Landschaft zugänglicher und partizipativer zu gestalten“, erklärt Mathias Lipp. „Wir glauben, dass KI eine Schlüsselrolle dabei spielen kann, Desinformation zu bekämpfen und Bürger:innen fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.“

15.000 Euro Preisgeld gewonnen

Und das Konzept findet Anklang. Beim einem Politechathon im Dezember 2024 in Berlin hat sich das Team von AI Empowered Politics mit seiner Plattform VoterAI den Sieg in der Kategorie Technologie gesichert und ein Preisgeld in der Höhe von 15.000 Euro gewonnen. Das Event, von der Baden-Württemberg Stiftung und AI4Democracy, brachte Expert:innen aus Politik, Technologie und Zivilgesellschaft in Berlin zusammen, um die Chancen und Risiken von KI für demokratische Prozesse zu analysieren.


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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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