09.11.2017

Österreichs Startup Ökosystem – So stark wie noch nie!

Berthold Baurek-Karlic, der CEO von Venionaire Capital hat sich an eine Analyse der aktuellen Investitionskraft des Österreichischen Startup Ökosystems gewagt.
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(c) Venionaire Capital

In Österreich war es lange Zeit nicht selbstverständlich und schon gar nicht „chic“ sich über Selbstständigkeit und Unternehmertum Gedanken zu machen. Dieser Weg war vielen lange Zeit schon alleine auf Grund der Einstiegshürden (Investitionen) nicht möglich, aber die Zeiten haben sich glücklicherweise geändert. Die Digitalisierung hat diese Einstiegshürde nun so stark gesenkt wie noch nie. Heute ist es jedem möglich, eine gute Idee am Küchentisch zu entwickeln und am Laptop umzusetzen und kurz darauf beginnt bereits das Geschäftsleben. Hohe Investitionen in Maschinen und Fabriken braucht es längst nicht mehr.

Anfang und Ende der ersten VC Fonds

Noch vor wenigen Jahren waren es fast ausschließlich staatliche Initiativen, die die Speerspitze des österreichischen Ökosystems bildeten; es herrschte Marktversagen. Die Urgesteine der Venture Capital Szene Gert Reinhard Jonke (Venture Capital Fonds), Michael Tojner (damals u.a. Venture Investor hinter BWIN), PONTIS Ventures und später Gamma Capital Partners hatten sich entweder bereits weiterentwickelt, oder konnten keine neuen Fonds mehr zusammenstellen, oder haben schlicht das Aufkommen einer neuen Gründerzeit verpasst. Startups in Österreich waren natürlich nicht komplett am Anfang, aber es brauchte neue Pioniere.

Start des Startup Ökosystems 2.0

Mit Start Europe bzw. späteren Pioneers-Festival wurde einem das Potenzial eines Österreichischen Startup Ökosystems und die Notwendigkeit international aufzuholen sehr schön vor Augen geführt. Die bekanntesten frühen Treiber des heutigen Startup Ökosystems Speedinvest, i5Invest, Hansi Hansmann, Stefanie Pingitzer, Selma Prodanovic und Venionaire Capital (seit 2012) konnten anfangs kaum Aufmerksamkeit von Medien, Wirtschaft, Politik oder Gesellschaft gewinnen. Um institutionelle Investoren in größerem Umfang zu überzeugen, war es selbst im Jahr 2015 noch zu früh – viele leckten damals noch immer ihre Wunden aus der Dotcom Bubble. Heute gibt es erneut Bestrebungen diese Investoren anzusprechen, ob es gelingen wird sie diesmal zu überzeugen steht noch in den Sternen.

Private Initiativen werden stärker

Es fehlte zudem an Erfolgsgründern, die sich nach ihrem Exit wieder in die Startup-Szene als Mentoren und Investoren einbringen wollten. All das hat sich in den letzten Jahren stark verändert und das Ökosystem hat sich großartig entwickelt – die Zahl der Investoren hat sich vervielfacht, etablierte Unternehmen arbeiten regelmäßig aktiv mit Startups zusammen und einige staatliche Initiativen haben einen ausgezeichneten Dienst geleistet und einen Markt geschaffen, der nun privatwirtschaftlicher Dynamik folgt. Gefördert werden sollte nun vor allem das Engagement institutioneller Investoren, damit die Investitionskraft Österreichs noch weiter ausgebaut wird. Vor allem im Bereich der Hochtechnologie steckt noch viel bisher verstecktes Potenzial, das durch Investitionen sowie Technologietransferzentren nutzbar gemacht werden könnte. Die aktuelle Stärke der Szene kann also jedenfalls noch ausgebaut werden.

(c) Venionaire Capital

Business Angel Netzwerke (nicht staatlich)

Zusammenschlüsse von Angels ist keine neue Erfindung. Sie bieten Angels gleich mehrere Vorteile wie etwa Erfahrungsaustausch, Co-Investments oder besseren Dealflow. Netzwerke, die (auch) in Österreich tätig sind in alphabetischer Reihenfolge:

Business Angel Netzwerk (staatlich)

Venture Capital Fonds

Corporate Venture Capital

  • A1 – investiert opportunistisch (noch kein eigener Fonds bekannt)
  • UNIQA – investiert opportunistisch (noch kein eigener Fonds bekannt)
  • KELAG – investiert opportunistisch (noch kein eigener Fonds bekannt)
  • APA – investiert bzw. akquiriert opportunistisch (noch kein eigener Fonds bekannt)
  • Kurier – investiert opportunistisch (noch kein eigener Fonds bekannt)
  • Seven Ventures – Media for Equity
  • Constantia New Business
  • Russmedia

Acceleratoren

Company Builder / Incubator

Startup Zentren bzw. Innovation-Hubs

Training, Coaching für Investoren / Startups – Fortbildung

Dieser Artikel wurde inspiriert durch Bernhard Hausers Blog https://hauser.io/the-definitive-list-auf-vcs-in-austria/ und baut auf diesem inhaltlich weiter auf. Sollte ein wichtiger Marktteilnehmer fehlen – freuen wir uns sehr über eine kurze Nachricht via Email und ergänzen unser Liste sehr gerne.

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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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