08.04.2019

Nach diesen Kriterien investieren 4 VCs in Blockchain-Startups

Nach welchen Kriterien investieren VCs in Blockchain-Startups? Und welche Lösungen sind für sie besonders spannend? Mark Cachia, Gründer von Scytale Ventures, Asim Ahmad, Head of Portfolio Management bei Eterna Capital, Aleksei Antonov, Managing Partner SCDE Ventures und Abhishek Punia, Crypto Analyst bei Draper Associates sprachen dazu am Panel beim ANON Blockchain Summit.
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Online-Rechner zur Startup-Bewertung - Nach welchen Kriterien VCs in Blockchain-Startups investieren
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“Wir haben seit 2016 allen Müll dieser Welt gesehen”, sagt Aleksei Antonov auf die Frage, ob es inzwischen mehr Investment-taugliche Blockchain-Startups gibt, als noch vor einem Jahr. Die in Moskau und London ansässige SCDE Ventures, wo Antonov Managing Partner ist, hat sich gänzlich auf Investments im Krypto- und Blockchain-Bereich spezialisiert. Tatsächlich wäre der Anteil an “investierbaren” Startups, deren Pitch-Decks auf seinem Schreibtisch landen, inzwischen deutlich höher geworden, sagt Antonov am Panel “the future of blockchain investments” beim ANON Bockchain Summit.

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Weniger Pitchdecks von Blockchain-Startups, mehr Potenzial

Diese Einschätzung teilen auch die anderen Redner auf der Bühne, Mark Cachia, Gründer von Scytale Ventures, Asim Ahmad, Head of Portfolio Management bei Eterna Capital und Abhishek Punia, Crypto Analyst bei Draper Associates. Es habe auch Ende 2017 und Anfang 2018 investierbare Startups gegeben, sie wären jedoch “nicht leistbar” gewesen. Nun sei eine gute Zeit für spezialisierte VCs, sagt etwa Mark Cachia. Und Asim Ahmad stellt fest: “Wir haben jetzt weniger Investment-Möglichkeiten am Schreibtisch. Der Prozentsatz an Investment-tauglichen ist jedoch signifikant gestiegen”.

Punia, Chachia, Antonov und Ahmad am Panel beim ANON Blockchain Summit
(c) ANON: Punia, Chachia, Antonov und Ahmad am Panel beim ANON Blockchain Summit

Klassische Investmentkriterien vs. Tokenomics

Doch was sind die Kriterien, nach denen in Blockchain-Startups investiert wird? Für Ahmad – er nennt Team, Status und Potenzial des Projekts sowie die Bewertung – und Cachia – er nennt Team, Technologie, Business Case und Exit-Potenzial – unterscheiden sie sich de facto nicht zu klassischen Investment-Kriterien. Wo sich bei den Diskutanten die Geister scheiden ist das Thema “Tokenomics”. Cachia bleibt auch im Blockchain-Bereich bei klassischen Equity-Investments. Für Ahmad ist ein Token “nicht immer notwendig”. Er habe jedoch maßgeblichen Einfluss auf die Bewertung. Und Abishek Punia erachtet eine Mischung aus Equity- und Token-Investments für sinnvoll.

“Du wirst der Letzte im Wettrennen sein”

Für Antonovs SCDE Ventures ist der Einsatz von Tokens in allen erdenklichen Feldern gleichsam die grundlegende Annahme. Ein Geschäftsfeld des VCs sind direkte Investments in Altcoins. “Wenn du in diesem Feld die Möglichkeiten der Tokenized Economy nicht ausnutzt, wirst du der Letzte im Wettrennen sein. Du wirst auch nicht die wirklichen Spezialisten als Arbeitskräfte bekommen”, sagt Antonov.

STOs: Außer Spesen nix gewesen?

Dennoch zieht er STOs (Security Token Offerings) in ihrer derzeitigen Form nicht für Investments in Betracht. “Man bekommt zwar das gleiche Ergebnis, wie bei klassischen Investments, STOs sind aber rechtlich umständlicher und teurer. Es gibt überhaupt erst einen Exchange, auf dem Securities gehandelt werden können und dort passiert nichts. Sie sind also auch nicht liquide”, sagt Antonov. Ahmad und Cachia können STOs als Mittel zur Tokenisierung von Assets wie etwa Immobilien zwar durchaus etwas abgewinnen. Beide betonen jedoch, dass das für sie aus Investoren-Perspektive irrelevant sei. Auch Punia zeigt sich bezüglich STOs skeptisch, zieht aber eine Analogie zur Frühzeit des Internets. “Am Anfang haben es die Leute dazu genutzt, schriftliche Beiträge online zu stellen. Erst mit der Zeit haben sich viele Usecases gefunden, die nur nativ im Internet funktionieren”, sagt er.

Fokus zwischen nativen Technologien und klassischen Branchen

Er setze im Blockchchain-Bereich daher generell auf Technologien, die nur dort funktionieren und einen entsprechenden Mehrwert liefern können. Antonov hingegen ist der Meinung, man müsse sich als VC innerhalb des Feldes auf bestimmte Branchen fokussieren – bei SCDE Ventures ist das etwa Decentralized Finance. Es ist ein Argument, dem auch Mark Cachia etwas abgewinnt, der mit Scytale Ventures etwa einen Fokus im Energie-Bereich setzt.

Zwischen Technologie und Ideologie

Ahmad ist mit Eterna Capital auf der Suche nach den großen neuen Technologien im Bereich. Es ist ein großes Thema für sich, wie sich in der Diskussion zeigt. Während Antonov in den Teichen unterschiedlicher Grundlagentechnologien fischt – “alle erfolgreichen Fonds sind auf das Business fokussiert. Die weniger erfolgreichen sind auf Ideologie fokussiert” – räumt Cachia ein, dass bei Scytale Ventures praktisch nur in Ethereum-basierte Projekte investiert werde. Das treffe auch bei Draper Associates zu, sagt Punia. “Ethereum ist einfach die einzige Plattform, die es bislang in die Masse geschafft hat”, sagt er. Doch er schränkt ein: “Technologie ist nicht das, was vorrangig zählt”. Es ginge letztlich weniger um Transaktionen pro Minute als um die Services, die entwickelt werden.

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(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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