Dfinity: 102 Mio. $ (klassisches) Investment für Schweizer Blockchain-Unicorn
Das Schweizer Startup Dfinity vermietet Rechenleistung in einem Servernetzwerk, das über die Blockchain vernetzt ist. Der bekannte US-VC Andreessen Horowitz pumpt als Lead-Investor dieses Jahr bereits zum zweiten Mal einen größeren Millionenbetrag in das Unternehmen.
Beim ICO im Februar 2017, also noch vor (!) dem Hype, kamen noch verhältnismäßig bescheidene 3,9 Millionen Schweizer Franken herein. Ein Jahr später, im Februar 2018, schloss das Blockchain-Startup Dfinity mit Sitz in der Schweizer Stadt Zug seine erste Venture Runde ab. 61 Millionen US-Dollar wurden es – unter dem Lead des Silicon Valley-VC Andreessen Horowitz (u.a. frühphasig bei Instagram, Reddit und GitHub). Bereits bei dieser ersten Runde dabei war auch der auf Blockchain spezialisierte VC Polychain aus San Francisco. Dieser übernahm, gemeinsam mit Andreeessen Horowitz, nun etwas mehr als ein halbes Jahr später den Lead in eine noch größeren Runde mit zehn Investoren. 102 Millionen US-Dollar wurden es diesmal.
Das 2015 gegründete Startup beziffert seinen Unternehmenswert selbst mit fast zwei Milliarden US-Dollar. Es wäre damit das zweite Schweizer Unicorn nach Mindmaze aus Lausanne. Die Bewertung ist insofern zu hinterfragen, als sich der Wert teilweise auf Vermögen in Token bezieht. Dennoch: Auch auf der Plattform Crunchbase ist Dfinity als Unicorn gelistet und das erneute Mega-Investment durch Andreessen Horowitz ist gewiss ein Indiz für eine Milliardenbewertung. Was ist es also, das – trotz Blockchain-Image-Krise – für die gigantische Bewertung und das große Interesse eines der größten VCs sorgt?
“Cloud 3.0” als Konkurrenz zu Amazon und Google
“Dezentrale Cloud” ist eines der Schlagwörter, das Dfinity ins Spiel bringt. Der “Internet Computer” ein anderes. Vereinfacht gesagt baut das Startup an einem riesigen Netzwerk an Servern, das über die Blockchain (sicher) verbunden ist und – so das versprechen – wie ein riesiger Super-Computer funktioniert. In dieser “Cloud 3.0” können, wenn das Projekt Live geht, Cloud-Leistungen gekauft werden. Man will sich damit als alternative zu Amazon Web Services, Google Cloud Platform und dergleichen positionieren.
Dfinity: Zwei Hauptargumente
Zwei Hauptargumente führt Dfinity dazu ins Treffen. Erstens sollen die Daten der User damit sicherer liegen. Denn die zentralen Server von Amazon und Google würden den Konzernen selbst Zugriff auf die User-Daten ermöglichen und die Möglichkeit von Hacker-Angriffen eröffnen. Zweitens sollen die Kosten 90 Prozent niedriger liegen, als bei der zentralisierten Konkurrenz, da deutlich weniger menschliche Arbeitskraft vonnöten sei.
Launch-Termin unklar
Momentan ist das Projekt, dass von den Machern als “Erweiterung des Ethereum-Ökosystems” bezeichnet wird, freilich noch ein Versprechen. Eine Timeline, die auf der Homepage in den FAQ zu finden ist, konnte dem Vernehmen nach nicht eingehalten werden. Demnach war der Launch bereits für das zweite Quartal diesen Jahres angesetzt. Aktuelle Angaben zum geplanten Launch-Termin sind nicht zu finden. Andreessen Horowitz und Co. werden aber wohl guten Grund haben, einen dreistelligen Millionenbetrag nachzuschießen.
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.
„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.
Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.
Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen
Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“
Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft
Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.
Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.
Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.
Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“
Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit
Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.
“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.
Langfristiges Potenzial heben
Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“
Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“
Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?
Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.
Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.