17.01.2022

AVCO Geschäftsführung: Arnaud Béasse folgt Thomas Tiroch nach

Bei der "Austrian Private Equity and Venture Capital Organisation" (AVCO) kommt es zu einem Wechsel in der Geschäftsführung. Thomas Tiroch übergibt seine Aufgaben als Geschäftsführer des Dachverbandes der österreichischen Risikokapitalgeber und Corporate Finance Dienstleister mit Jahresbeginn 2022 an Arnaud Béasse.
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AVCO, Arnaud Béasse, Tiroch, invest austria
(c) AVCO - Arnaud Béasse (li.) ersetzt Thomas Tiroch als neuen Geschäftsführer bei AVCO.

Der neue Geschäftsführer Arnaud Béasse kann auf über 20 Jahre Erfahrung im Finanzdienstleistungsbereich und International Trading zurückblicken. Er war in der Schweiz, in Frankreich, Singapur und den Niederlanden tätig und leitete unter anderem ein auf FinTech und BioTech spezialisiertes Unternehmen für Mittelbeschaffung. Bei Essent und RWE war er für “Structured Origination” zuständig und beaufsichtigte sechs Jahre lang die Entwicklung multinationaler Unternehmensbeziehungen für UniCredit in Paris. Nun leitet er AVCO.

Béasse startet seine Karriere in Wien, wo er die Asset Finance Aktivitäten der “Société Générale” für Mittel- und Osteuropa sowie Zentralasien innehatte. Erst kürzlich hat er sich bei RSM und IMD auf “Sustainable Finance” spezialisiert, um ESG und Nachhaltigkeitsstrategien als oberste Priorität im Finanzdienstleistungssektor zu fördern.

AVCO-Ziel: Nachhaltiger Kapitalmarkt

“Österreich hat ein großes Innovationspotenzial, das darauf wartet, ausgeschöpft zu werden. Dabei spielt die AVCO eine zentrale Rolle, indem sie Investor:innen, Unternehmer:innen, Risikokapitalfonds, öffentliche Einrichtungen und Interessengruppen zusammenbringt. Unser Ziel ist es, bei diesen Akteur:innen das notwendige Engagement für einen dynamischeren, attraktiven und nachhaltigen Kapitalmarkt zu generieren, der für die Entwicklung von Innovationen wesentlich ist”, so Béasse.

Sein Vorgänger, Thomas Tiroch, wechselt in den AVCO-Vorstand zurück, dem er bereits zuvor angehörte und widmet sich nun Vollzeit seiner Beteiligungsgesellschaft.

Deep Dives & invest austria

“Es war mir eine große Freude wie geplant ein Jahr lang als AVCO Geschäftsführer unsere Organisation weiterentwickeln zu können. 2021 war trotz schwieriger Covid-Rahmenbedingungen ein spannendes und erfolgreiches Jahr für uns. Mit unseren digitalen “Deep Dives” haben wir ein neues Format für unsere Mitglieder und unser gesamtes Netzwerk entwickelt. Diese wurden sehr gut angenommen und werden auch dieses Jahr fortgeführt”, sagt Tiroch.

Und ergänzt: “Das Highlight war sicherlich die Entwicklung des gemeinsamen Flagship Events für Angel Investing, Venture Capital und Private Equity zwischen aaia und AVCO – invest austria. Mit 300 nationalen und internationalen Teilnehmer:innen war die Veranstaltung ein voller Erfolg und wir freuen uns bereits auf invest austria 2022. Ich freue mich, die Agenden der Geschäftsführung an Arnaud zu übergeben und die reibungslose Übergabe zeigt bereits, dass er ein ‘Perfect Match’ für AVCO ist. Ich werde das Team und die Ziele der AVCO auch weiterhin als aktives Vorstandsmitglied unterstützen.”

Lob gibt es auch von ganz oben. Nina Wöss, AVCO Vorstandsvorsitzende zur Neubesetzung: “Mit Arnaud konnten wir einen international erfahrenen Manager mit breitem Branchenverständnis für die AVCO Geschäftsführung gewinnen. Ich freue mich sehr auf die Zusammenarbeit. Um den Innovations- und Wirtschaftsstandort Österreich zu stärken, ist ein prosperierender Kapitalmarkt essenziell. Aus diesem Grund stehen die Vernetzung und Kooperation mit nationalen und internationalen Stakeholdern weiterhin an vorderster Stelle.”

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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