04.07.2022

San Francisco: Cruise-Robotaxis legten Verkehr Stunden lang lahm

Mehrere selbstfahrende Autos der General Motors-Tochter Cruise blieben an der selben Stelle stehen und mussten manuell weggefahren werden.
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Robotaxi - Aufnahme des Zwischenfalls mit den stehenden Cruise-Robotaxis
Aufnahme eines Zwischenfalls mit stehenden Cruise-Robotaxis | (c) seansinha via Reddit

„Oh nein, sie schmieden einen Plan“, schreibt ein Reddit-User. Ein anderer meint: „Sie gründen eine Gewerkschaft“. Und ein dritter fragt: „Wo ist John Connor, wenn man ihn braucht?“. Sie alle scherzen über eine Foto-Serie von einem Zwischenfall mit Robotaxis der General Motors-Tochter Cruise vor einigen Tagen in San Francisco. Dabei blieb eine Gruppe von rund zehn der selbstfahrenden Fahrzeugen nach und nach auf der selben Kreuzung stehen. Sie blockierten den Verkehr mehrere Stunden lang, bis sie manuell weggefahren wurden.

Cruise Robotaxis fahren in San Francisco erst seit einigen Tagen ohne Fahrer:in

Um den Beginn eines Terminator- oder Matrix-artigen dystopischen Szenarios dürfte es sich dabei aber dann doch nicht gehandelt haben, eher um eine „Kinderkrankheit“ des neuen Systems. Cruise hat sein komplett autonomes, kommerzielles Robotaxi-Service in San Francisco erst einige Tage davor gestartet. Es ist das erste seiner Art, das in der Tech-Metropole zugelassen wurde. Das Unternehmen hat dazu mit der Stadtverwaltung einen Stufenplan mit zunächst starken Restriktionen ausgearbeitet, mit dem Ziel, das Service, wenn es in diesem Testbetrieb störungsfrei läuft, schrittweise zu erweitern. So fahren die Robotaxis aktuell etwa nur zwischen 22 und 6 Uhr komplett autonom.

Autonomes Fahren: „Kinderkrankheiten“ auch bei Tesla

Von einem Cruise-Unternehmenssprecher heißt es in einem Presse-Statement nur: „Wir hatten Anfang der Woche ein Problem, das dazu führte, dass sich einige unserer Fahrzeuge zusammenballten. Obwohl das Problem gelöst wurde und keine Passagiere davon betroffen waren, entschuldigen wir uns bei allen, die Unannehmlichkeiten hatten“. Mobility-Experte Mario Herger bringt in seinem Blog allerdings eine simple Erklärung auf Basis von Angaben eines anonymen Cruise-Mitarbeiters: „Die Verbindung zur Cloud an genau dieser Straßenkreuzung war unterbrochen und die Fahrzeuge setzten sich alle in einen Notfallmodus zurück“.

Herger sieht darin übrigens kein großes Problem. Solche Fehler könne man eben erst durch Tests in der realen Welt entdecken, meint er. Diskussionen um die Technologiereife gibt es aber natürlich nicht nur wegen dieses Vorfalls bei Cruise. Zuletzt machte auch Tesla mit seinem autonomen Fahrsystem mehrfach Schlagzeilen, weil unterschiedliche Fehleinschätzungen der KI auftraten, was mitunter zu brenzligen Situationen führte.

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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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