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26.03.2024

Das sind die Ergebnisse des neuen Austrian Startup Monitor 2023

Am Dienstag wurde die jüngste Ausgabe des Austrian Startup Monitor (ASM) im Bundesministerium für Arbeit und Wirtschaft (BMAW) präsentiert. Wir liefern euch einen Überblick über die wichtigsten Daten.

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✨ AI Kontextualisierung

Der Austrian Startup Monitor (AMS) liefert jedes Jahr bedeutende Kennzahlen zum heimischen Startup-Ökosystem. Traditionsgemäß wird der ASM im Frühling präsentiert und ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit des AIT Austrian Institute of Technology, AustrianStartups und des Gründungszentrums der Wirtschaftsuniversität Wien. Heute, Dienstag, war es nun wieder soweit: Im Bundesministerium für Arbeit und Wirtschaft (BMAW) wurde die neue Ausgabe veröffentlicht.

Der diesjährige Bericht basiert auf einer im Herbst 2023 durchgeführten Befragung von 690 Gründer:innen und Geschäftsführer:innen. Darüber hinaus werden Informationen zu allen seit 2012 in Österreich erfassten Startups verwendet. Unter anderem wurde ein besonderer Fokus laut den Autor:innen dieses Jahr auf Scaleups, Spin-offs und Manufacturing Startups gelegt.

Austrian Startup Monitor: Schwieriges Marktumfeld für Startups

Wie zu erwarten, thematisiert der jüngste ASM das schwierige Marktumfeld für Startups. Im Zentrum steht dabei der Rückgang der Investitionstätigkeit. So spüren 62 Prozent mittlerweile die negativen Auswirkungen des aktuellen Finanzmarkt-Umfeldes. Besonders ernüchternd: 57 Prozent sehen noch einmal eine Verschlechterung im Vergleich zum Vorjahr. Zudem kämpft die Hälfte der Startups weiterhin mit den Folgen geopolitischer Krisen. Als Ursachen werden dafür Energiepreise und Lieferkettenengpässe angegeben.

Profitabilität und Neuanstellungen

Zudem wurden auch Daten zur Profitabilität erhoben – ein Thema das sich insbesondere Scaleups im vergangenen Jahr auf die Fahnen geheftet haben. Dazu heißt es: Mittlerweile haben mehr als vier von zehn Startups in Österreich den Break-even geschafft – das ist eine Steigerung von 24 Prozent im Vergleich zum Vorjahr.

“Dass Österreichs Startups im letzten Jahr deutlich profitabler geworden sind und gleichzeitig Beschäftigungszuwächse verzeichnen, unterstreicht ihre Resilienz und wichtige Rolle als Wachstumsmotor”, so Studienleiter Karl-Heinz Leitner vom AIT.

Startup-Sektor umfasst 30.000 Beschäftige

Zudem wurde die Anstellung von Mitarbeiter:innen erhoben. So hat sich die durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter:innen im Vorjahresvergleich von 11,7 auf 12,3 erhöht. Der österreichische Startup-Sektor umfasst damit rund 30.000 Beschäftigte.

79 Prozent der Startups haben vor, in den nächsten zwölf Monaten zusätzliche Mitarbeiter:innen einzustellen. Das sind allerdings etwas weniger als im Vorjahr, als der Anteil bei 84 Prozent lag. Hochgerechnet auf die Gesamtzahl der österreichischen Startups ist die Einstellung von deutlich über 10.000 neuen Mitarbeiter:innen geplant.

Austrian Startup Monitor: Problemkind: Startup-Neugründungen

Während viele Startups trotz dieser schwierigen Ausgangslage laut den Autor:innen eine “bemerkenswerte Resilienz zeigen”, deutet der aktuelle Trend darauf hin, dass das schwierige Umfeld sich zunehmend negativ auf Startup-Neugründungen auswirkt.

Die jüngste Statistik zeigt, dass seit 2017 keine jährlichen Wachstumsraten bei den Neugründungen mehr zu verzeichnen sind und die Gründungsdynamik in den letzten Jahren etwas nachgelassen hat. Im ersten COVID-19-Krisenjahr 2020 ging die Zahl der Gründungen leicht zurück, stieg aber 2021 wieder an.

Dazu heißt es im ASM: “Da die Neugründungen nur mit Verzögerung erfasst werden können, sind die Werte für 2022 vorläufig. Die aktuellen Gründungszahlen deuten jedoch darauf hin, dass die Aufbruchsstimmung wieder an Schwung verloren hat und sich dies aufgrund weiterer Krisen und des schwierigen Finanzierungsumfelds auch in den Gründungszahlen widerspiegeln wird”.

So ticken die heimischen Scaleups

Erstmals wurden im diesjährigen Austrian Startup Monitor Scaleups – also Unternehmen mit mehr als 15 Mitarbeiter:innen und klarem Wachstumspfad – gesondert untersucht. Dabei zeigt sich, dass diese im Vergleich zum Rest der Startups fast nur in Teams gegründet wurden, weitaus stärker durch Venture Capital und Business Angels finanziert sind und deutlich internationaler agieren.

Dazu sind sie überproportional stark in den Branchen Energie & Mobilität sowie Finanztechnologie vertreten. Der größte Unterschied zeigt sich jedoch bei den langfristigen Unternehmenszielen – während rund 56 Prozent aller Startup-Gründer:innen als Mehrheits-Eigentümer:innen im Unternehmen verbleiben wollen, streben 80 Prozent der Scaleup-Gründer:innen einen Exit an.

“Scaleups sind weitaus häufiger durch internationale Geldgeber finanziert als kleinere Startups – das zeigt die noch immer bestehende Finanzierungslücke für größere Runden in Österreich”, so WU-Gründungszentrum Direktor Rudolf Dömötör.

Gründer:innen stellen ein “leicht besseres” Zeugnis aus

Insgesamt stellen Startups laut ASM dem Standort Österreich mit 6,3 von 10 Punkten ein leicht besseres Zeugnis aus als im Vorjahr, als es nur 5,9 Punkte gab. Die Autor:innen machen dies an der Einführung der flexiblen Kapitalgesellschaft, die Attraktivierung der Mitarbeiter:innenbeteiligung und der Reform der Rot-Weiß-Rot Karte. Nähere Details dazu werden allerdings nicht genannt.

Gleichzeitig ergibt sich ein klares Bild zu den Erwartungen der Startups an die Politik, um auch im aktuellen Umfeld weiter wachsen zu können. Gründer:innen wünschen sich in erster Linie Steuererleichterungen bei der Beschäftigung von Mitarbeiter:innen (65 Prozent) und Anreize für mehr privates Risikokapital (53 Prozent).

LinktippHier gehts zum Austrian Startup Monitor

Wichtige Key-Facts:

In Österreich wurden seit 2012 mehr als 3.400 Startups gegründet. Allerdings hat die Wachstumsdynamik der neu gegründeten Unternehmen in den letzten Jahren nachgelassen.
Der Anteil von Frauen an allen Gründer:innen liegt bei 17% und ist im Ver- gleich zum Vorjahr leicht gesunken. Der Anteil der Startups, die zumindest eine Frau im Gründungs- team haben, beträgt nun 33% und ist ebenfalls rückläufig.
Der Anteil von akademischen Spin-offs ist in den letzten Jahren kontinuierlich gestiegen und liegt bei 24%. Dieses Wachstum wird vor allem durch die Anzahl der Ausbildungs-Spin-offs getragen, während die Gründungsrate bei den Forschungs-Spin-offs stagniert. Hochgerechnet auf die Gesamtpopulation aller Gründungen entstehen pro Jahr rund 90 akademische Spin-offs.
Der Anteil der Startups, die soziale und/oder ökologische Ziele prioritär verfolgen, ist im Vergleich zum letzten ASM weiter gestiegen. Mittlerweile sind mehr als die Hälfte aller Startups Green- oder Social-Startups.
Die Einschätzung der aktuellen Geschäftslage hat sich im Vergleich zum Vorjahr verschlechtert und nun sind nur 41% (Vorjahr 47%) der Startups der Meinung, dass die aktuellen Geschäftsbedingungen gut oder sogar sehr gut sind.
Künstliche Intelligenz liegt nach wie vor auf Platz 1 bei den Innovations- und Technologietrends und hat ihre Spitzenposition sogar ausgebaut. Als weitere wichtige Trends können Renewable Energy (35%), Energy Storage (32%) und Big Data (26%) angeführt werden.

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Dominik Meisinger

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Neues OpenAI-Modell o3: “Befinden uns auf neuem Terrain”

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Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.

Tipp der Redaktion: Die neue brutkasten-Serie “No Hype KI”

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