24.03.2022

Startup Carployee: Die App, die beim Pendeln Spritkosten spart

Das Linzer Startup Carployee meldet sich mit den ersten großen News nach der Übernahme durch Ride Amigos.
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Carployee
(vlnr: Florian Daniel (late co-founder und Head of Innovation & Research), Gernot Panholzer (CPO), Moritz Wenko (CTO) und Albert Vogl-Bader (CEO) | (c) Carployee

Das Linzer Startup Carployee hat mit „Pave Commute“ auf Basis der bisherigen Carployee App eine neue App für Pendler:innen entwickelt. Damit sollen datenbasiert Empfehlungen abgegeben werden, wie man am Weg zwischen Daheim und Büro Zeit und Spritkosten sparen und CO2 vermeiden kann. Ziel ist es, nicht nur einzelnen Nutzer:innen zu helfen, sondern Pendlerströme grundsätzlich nachhaltiger zu machen. Für Carployee ist es außerdem das erste große Announcement nach der Übernahme durch das US-Unternehmen Ride Amigos. Pave Commute wird dementsprechend nicht nur in Europa, sondern auch in den USA vermarktet.

So funktioniert Pave Commute

Carployee hat einen Algorithmus entwickelt, der Pendlerverkehr analysiert und auf dieser Basis Arbeitskolleg:innen für mögliche Fahrgemeinschaften vernetzt. Gibt es kurzfristige Änderungen oder Ausfälle, kann die App in Echtzeit Alternativen vorschlagen. Dementsprechend ist die App für Mitarbeiter:innen eines Betriebes gedacht und muss auf Initiative des Unternehmens angeboten werden. Sinnvoll sei das ab 20 Mitarbeiter:innen, da dann das Pendelverhalten analysiert werden kann, um Routen auf Basis individueller Verhaltensmuster in den Teams festzulegen.

Die App berücksichtigt zum Beispiel auch wiederkehrende Home-Office-Tage bei der Berechnung der Route einer möglichen Fahrgemeinschaft. Zur Motivation werden in der App auch Bonuspunkte vergeben, die Unternehmen in Gutscheine oder andere Incentives umwandeln können. In der ersten Testphase, die derzeit läuft fallen pro teilnehmendem Mitarbeiter oder Mitarbeiterin monatlich Kosten von unter einem Euro an, wie das Startup bekannt gab.

So sieht Pave Commute aus © RideAmigos/Carployee
So sieht Pave Commute aus © RideAmigos/Carployee

„Das dynamische System von Pave Commute optimiert Pendlerströme vollautomatisch. Unternehmen können die Lösung quasi über Nacht implementieren. Mitarbeiter:innen erhalten dann Vorschläge zu den besten Routen für den Arbeitsweg auf ihr Handy, verbinden sich untereinander und werden dafür mit Incentives ihres Arbeitgebers belohnt. Neben Pendelempfehlungen für Gruppen, wie Fahrgemeinschaften, liefert Pave Commute auch Einzelpersonen nachhaltige Reiseoptionen, öffentliche Verkehrsmittel, Scooter, Fahrräder und Fußwege einschließen“, erklärt Albert Vogl-Bader, CEO von Carployee.

Erfolgsstory von Carployee

Carployee wurde 2018 in Linz gegründet und hat seither eine steile Erfolgskurve gehabt. 2019 sicherte sich das Startup eine Finanzierung in der Höhe von 100.000 Euro über den Lead-Investor Oskar Obereder und erhielt im Oktober 2020 eine Projektförderung in der Höhe von 650.000 Euro über die FFG. Im September 2021 wurde Carployee von Ride Amigos übernommen.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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