12.04.2024
STARTUP-POLITIK

SPÖ-Babler: 20 Mrd. Euro-„Transformationsfonds“ soll sich auch an Startups beteiligen

SPÖ-Chef Andreas Babler erläuterte in der ZIB2 einen Plan zum Umbau der ÖBAG in eine "aktive staatliche Beteiligungs- und Energieholding".
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Andreas Babler | (c) SPÖ/David Višnjić
Andreas Babler | (c) SPÖ/David Višnjić

Der Wahlkampf im „Superwahljahr“ 2024 nimmt immer mehr an Fahrt auf. Bereits vor zwei Wochen kündigte die SPÖ Pläne für einen „Transformationsfonds“ im Wahlprogramm an. Nun präzisierte SPÖ-Chef Andreas Babler in einem ZIB2-Interview den Vorschlag. Demnach sollen innerhalb von zehn Jahren 20 Milliarden Euro in die Transformation von Industrie und Wirtschaft im Lichte des Klimawandels gesteckt werden. Dazu soll die ÖBAG zu einer „aktiven staatlichen Beteiligungs- und Energieholding“ umgebaut werden, die sich an Unternehmen beteiligt – auch an Startups.

Finanzieren soll sich das Modell laut Babler selbst über Unternehmenserlöse staatlicher und teilstaatlicher Unternehmen. Die 20 Milliarden Euro auf zehn Jahre seien „ein Kraftakt, aber eine Notwendigkeit“ und „eine kalkulierbare Summe“, meint der SPÖ-Chef.

„Deutsches Modell“ als Vorbild für Startup-Beteiligungen

An Startups soll sich der Fond laut Babler „mit 25 Prozent beteiligen“ [ Anm.: gemeint dürften wohl bis zu 25 Prozent sein]. „Wir wollen nicht unternehmerisch tätig sein, aber diese Anschubfinanzierung geben und mit den Erlösen aus erfolgreichen Marktreife-Einführungen wieder neue grüne Projekte finanzieren“, so der SPÖ-Spitzenkandidat. Vorbild sei das „deutsche Modell“, wo es derartige Beteiligungen bereits gebe. Diese stünden im Gegensatz zum aktuellen Fördermodell in Österreich, das „über Zinsen, Zuschüsse und verpuffte Investitionsförderungen“ laufe.

Babler erhofft sich „Ausschüttungen“ bei vier von zehn Startups

Doch bei Startup-Investments könne das Steuergeld ebenfalls „verpuffen“, merkt ORF-Journalistin Margit Laufer an. „Das Risiko ist minimiert, so wie es in Deutschland auch mitgedacht wurde. Es gibt marktreife Startups, die Erfolg haben und Gewinne machen und es wird einige geben, die das nicht durchsetzen können“, meint darauf Babler. Mit zinslosen Zuschüssen sei das staatliche Geld bei zehn von zehn Startups weg. Mit dem vorgeschlagenen Modell könne es beispielsweise bei vier von zehn Startups Ausschüttungen geben. Der SPÖ-Chef nennt ein Beispiel, das nicht dem Startup-Bereich entstammt: „In der Coronakrise haben wir 150 Millionen Euro an die AUA als Zuschüsse gegeben. Die sind verpufft. Deutschland hat sich an der Lufthansa beteiligt und 750 Millionen Euro Gewinn gemacht.“

Anmerkung der Redaktion: Das staatliche Fördersystem für Startups in Österreich ist sehr differenziert. Die von Andreas Babler angeführten nicht-rückzahlbaren Zuschüsse machen nur einen kleinen Teil des Volumens aus. Viele Förderungen laufen über geförderte Kredite bzw. Kreditgarantien. Mit dem aws Gründerfonds gibt es auch eine Startup-Beteiligungsgesellschaft mehrheitlich in Staatsbesitz. Zudem betreiben mehrere Bundesländer eigene Risikokapitalgesellschaften.

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