08.09.2016

Anteile – die neue Währung

Das Wertvollste, das ein Startup in der Anfangsphase zu bieten hat, sind Anteile am Unternehmen. Bei Verhandlungen mit Investoren kann es schnell zu einem Interessenskonflikt kommen.
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(c) fotolia.com - sdecoret: Wer bekommt wie viel von der Torte?

Bei den ersten Gesprächen mit Kapitalgebern haben es Gründer nicht sehr einfach: Am liebsten möchte man gar keine Anteile hergeben, ist aber auf das Geld des Investors angewiesen. Keine gute Ausgangsbasis, denn Gründer und Investor sollten sich auf Augenhöhe begegnen.

Der Unternehmer Neil Rimer hat schon vor einiger Zeit in einem offenen Brief Jungunternehmer kritisiert. „Vor allem Erstgründer sind naiv, was Fundraising betrifft“, sagt der Gründer des Risikokapitalgebers Index Ventures. Häufig seien sie zu kurzsichtig und würden in einem frühen Stadium zu viele Anteile hergeben, ohne die Auswirkungen auf die nächste Finanzierungsrunde zu berücksichtigen.

Die teuerste Währung

„Die teuerste Währung eines Gründers sind Anteile“ meint auch Rechtsanwalt und Business Angels Philipp Kinsky. In der Regel erhält ein Business Angel zwischen fünf und 45 Prozent Anteile am jungen Unternehmen. Kinksy sieht positiv, dass der Investor direkt am Unternehmen beteiligt ist: „Da gibt es jemanden, der an der Zukunft des Unternehmens interessiert ist, aber dessen Objektivität als Berater aufrgrund des geringen Beteiligungsprozentsatzes nicht gefährdet ist.“

Trotzdem ist Vorsicht geboten, denn wächst das Unternehmen schnell, befindet sich der Gründer bald erneut auf Investorensuche – und dann kann es schwierig werden. EC1 Capital beteiligt sich an Startups in Series-A-Runden, den ersten nennenswerten, größeren Finanzierungsrunden.

Redaktionstipps

„Man muss verstehen, worum es bei Venture Capital geht: Alles dreht sich um groß skalierbares Geschäft“, meint Julian Carter, Mitgründer des britischen Investmentfonds. Um an Investorengeld zu kommen, müsse ein Startup beweisen, dass es „expandieren und das auf einem großen Markt replizieren kann“. Carter warnt unerfahrene Unternehmer davor, „zu schnell zu viel vom Unternehmen an opportunistische Investoren abzugeben“. EC1 beteilige sich in einer Seed-Runde zu 20 bis 25 Prozent an einem Unternehmen. „Wenn du davor schon die Hälfte hergegeben hast, kannst du gar nicht so schnell schauen, und deine Anteile sind im einstelligen Bereich.“

Der Zeitpunkt entscheidet

Doch ein neuer Trend macht sich bemerkbar: Gründer, die sich davor scheuen, Anteile herzugeben. „Nur dann, wenn du in frühen Phasen bereit bist, Unternehmensanteile an Investoren abzugeben, schaffst du es, das Momentum zu wahren. Wenn sich Gründer immer nur mit sehr kleinen Beträgen zur nächsten Finanzierungsrunde weiterschleppen, geht oft operativ nichts  weiter“, sagt Kinsky.

Das kann sogar zum Scheitern führen, wenn das Startup dadurch weniger schnell wächst. Rimer rät daher in seinem Brief den Gründern, die richtigen Fragen zu stellen: „Sei dir bewusst, wie viel du brauchst, von wem du das Geld bekommst und was deine Investoren dafür bekommen.“ Außerdem rät er davon ab, dutzende Business Angels gleichzeitig ins Boot zuholen. Je weniger Anteilseigner ein Mitspracherecht haben, desto einfacher wird es später sein. Natürlich sollten die ersten Menschen, die an die Idee geglaubt und in sie investiert haben, dafür belohnt werden. Das bedeute aber nicht, „dass sie einem beim Fundraisng in der Zukunft im Wege stehen.“

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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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