18.06.2026
FINANZIERUNG

Dream: Sebastian-Kurz-Scaleup holt weitere 260 Mio. Dollar bei 3 Mrd. Bewertung

Das KI-Cybersecurity-Scaleup mit Sitz in Tel Aviv schließt seine Series-C-Finanzierungsrunde ab. Das Geld soll in die weitere globale Expansion fließen.
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vl. Shalev Hulio (Co-Founder und CEO) und Sebastian Kurz, (Co-Founder and President) | (c) DREAM/eclipse media
vl. Shalev Hulio (Co-Founder und CEO) und Sebastian Kurz, (Co-Founder and President) | (c) DREAM/eclipse media

Anfang 2025 war Dream mit einer 100 Millionen US-Dollar schweren Finanzierungsrunde zum Unicorn geworden (brutkasten berichtete). Nun holte sich das Scaleup erneut frisches Kapital. Mit einem Investment von 260 Millionen US-Dollar erreicht es in seiner Series-C-Kapitalrunde eine Bewertung von drei Milliarden US-Dollar. Die Runde wurde von den Investmentfonds Bicycle Capital und Group 11 angeführt, gemeinsam mit Beteiligung von Bain Capital, Tru Arrow Partners, Antler „und weiteren globalen Investoren“.

„Wir sind noch ein junges Unternehmen, aber wir sind sehr dankbar, dass sich alles in die richtige Richtung entwickelt und wir schnell wachsen. Wir arbeiten weiter hart daran, dass es sich auch in den nächsten Jahren weiter so positiv entwickelt“, kommentiert Co-Founder und Ex-Bundeskanzler Sebastian Kurz, der als President von Dream fungiert.

Auch Co-Founder mit bekannter Vorgeschichte

Nicht nur sein Name ist ein klingender. Auch Mitgründer und CEO Shalev Hulio erlangte bereits zuvor internationale Bekanntheit. Als Co-Founder und Ex-CEO des Unternehmens NSO hatte er mit dessen Spionagesoftware Pegasus, die an Staaten vertrieben wurde, weltweit für Kontroversen gesorgt. Mit Dream wechselte Hulio vom Cyber-Offensiv- in den Cybersecurity-Bereich. Die Zielgruppe hat aber eine große Überschneidung: Staaten und Betreiber kritischer Infrastruktur. In diesem Bereich ist freilich auch der Ex-Kanzler bestens vernetzt.

Digitale Souveränität als neues Verkaufsargument

Im Produkt setzt Dream mit seinem „Cyber Language Model“ voll auf Künstliche Intelligenz, im Narrativ mittlerweile auch auf Digitale Souveränität, die zuletzt vor allem in Europa zum großen Thema wurde. „Die entscheidende Frage für Staaten ist nicht mehr, ob sie Künstliche Intelligenz einsetzen werden, sondern ob sie diese auch besitzen, betreiben und vollständig kontrollieren. Andernfalls begeben sie sich in eine kritische Abhängigkeit von anderen Staaten, wie beispielsweise China oder den USA“, sagt Kurz.

Und Hulio legt nach: „Wer die Kontrolle über seine KI verliert, verliert langfristig auch einen Teil seiner staatlichen Souveränität. So wie es undenkbar wäre, die Kontrolle über Verteidigung, kritische Infrastruktur oder die Innere Sicherheit aus der Hand zu geben, wird es künftig undenkbar sein, keine vollständige Kontrolle über die eigenen KI-Systeme zu haben.“ Dass KI-Modelle, auf denen zentrale Elemente staatlichen Handelns abgestützt sind, über Nacht abgestellt werden können, sei keine theoretische Debatte, wie man zuletzt bei „Fable“ von Anthropic gesehen habe, argumentiert man beim Unternehmen.

Cybersecurity: KI als Herausforderung und Lösung

Und wie will Dream das konkret lösen? Die KI-Systeme des Scaleups arbeiten laut Unternehmen „in einer völlig souveränen und sicheren Umgebung“. Dort biete man unter anderem einen umfassenden Cyber-Abwehr-Schirm, strukturiere sensible Daten als Entscheidungsbasis und decke noch unbekannte Cybersecurity-Schwachstellen („Zero Days“) auf. „Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat sich Cybersicherheit grundlegend verändert. Herkömmliche Systeme können keinen ausreichenden Schutz mehr bieten. Nur durch den konsequenten Einsatz von KI auch in der Cyber-Abwehr ist ein Schutz auch in der Zukunft möglich“, sagt Hulio.

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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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