08.07.2022

Diskriminierung von Eigenkapital endlich ein Ende setzen

Anreize für Eigenkapital, Reform des AIFM-Gesetzes und des Gesellschaftsrechts. Hans Harrer vom Senat der Wirtschaft fordert bessere Rahmenbedingungen für Unternehmen.
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Für den Mittelstand war die Hausbank zur Finanzierung von Wachstum und Innovationen über Jahrzehnte der Ansprechpartner Nummer eins. Doch gerade lokalen Banken wird durch eine überbordende Regulierungswut die Basis genommen, um den Mittelstand finanzieren zu können. Die Folgen für die Wirtschaft und – viel wichtiger – für die Gesellschaft sind fatal. Daher sind alle gefordert, an den zukunftsfähigen Konzepten zu arbeiten – die Unternehmer, die Banken, Repräsentanten neuer Finanzierungsinstrumente und auch die Politik. Wir als Senat der Wirtschaft, die größte parteiunpolitischen Wirtschaftsorganisation, sind an einem Miteinander interessiert, weil wir nur so zu neuen Lösungen kommen. Daher zeigen wir nicht nur auf, wo es hakt, sondern entwickeln konkrete Vorschläge. Eines ist allerdings klar: Kosmetische Veränderungen bringen nichts. Wir brauchen eine gründliche Verbesserung des Finanz- und Kapitalmarktklimas.

Anreize für Eigenkapital 

Eine klare Herausforderung: Es müssen Anreize für die Eigenkapitalbeschaffung von Unternehmen, aber auch für Investor:innen durch den Gesetzgeber:innen geschaffen werden. Eine Erleichterung der Beteiligungs- und Eigenkapitalfinanzierung durch die Schaffung eines Beteiligungsfreibetrages für private Investor:innen und der leichtere Zugang zu Wagniskapital für innovative Unternehmen sind absolut notwendige Schritte. Besonders wichtig ist dabei, dass die steuerliche Diskriminierung von Eigenkapital im Vergleich zu Fremdkapital ein Ende hat.

Reform des AIFM-Gesetzes

Im Zusammenhang mit dem AIFM, dem Alternative Investmentfonds Manager-Gesetz, schlägt der Senat der Wirtschaft die Verankerung einer einfachen Schwelle von EUR 10.000 (stand aktuell 100.000 Euro) vor, und zwar ohne weitere einschränkende Regularien. Außerdem die Streichung der derzeitigen Forderung nach vier Jahren Erfahrung für Privatanleger:innen bei der Veranlagung in Private-Equity Dachfonds, die Streichung der derzeit gültigen Beschränkung von Private-Equity-Fonds-Investitionen auf nicht börsenorientierte Unternehmen sowie das Ermöglichen von mittelbaren Investitionen durch Beteiligungen eines Dachfonds an weiteren Dachfonds.

Durch eine Liberalisierung kann Österreich im europäischen Vergleich aufschließen und mittelständischen Unternehmen die gleichen guten Zugangsmöglichkeiten zu Kapital und Expertise von Private-Equity-Fonds gewährleisten, wie dies im Ausland bereits der Fall ist.

Reform des österreichischen Gesellschaftsrechtes

Hinzu kommt, dass wir unseren Wirtschaftsstandort – durch Anpassung des österreichischen Gesellschaftsrechtes an internationale Standards – wieder stärken müssen. Diese längst geplante, dringend nötige Reform muss nun endlich auch beschlossen werden, um wachsenden KMUs die Einbeziehung von Partnern zu ermöglichen, Betriebsübergaben ebenso wie Ausgründungen von den Universitäten zu erleichtern und generell den Standort für Gründer:innen und Investor:innen attraktiver zu machen. Auch wenn es inhaltlich weitgehende Übereinstimmung unter den Regierungsparteien, den Wissenschaftler:innen und Stakeholder:innen gibt – bei der Entbürokratisierung scheiden sich die Geister: Die Aufhebung der Notariatspflicht wird ebenso wie die Reform des Firmenbuchs durch Teile der Justiz blockiert. Dadurch wird die österreichische Wirtschaft, insbesondere deren tragende Säule, der Mittelstand, in Geiselhaft genommen.

Betriebe müssen mehr Offenheit entwickeln 

Aber auch die Unternehmen müssen umdenken: Anteile an einem neuen Partner übertragen, ist für viele traditionelle, mittelständische Familienunternehmen undenkbar. Das muss sich ändern! Unternehmer und Eigentümer müssen die Türen und Fenster weit öffnen und frische Luft in Form von neuen Geschäftsmodellen, neuen Vertriebsnetzwerken im Umfeld großer InvestorInnen und frisches Geld in Form von Investitionskapital hereinlassen. Es gibt unzählige Best-Practice-Beispiele, wo dadurch gewaltiges Wachstum und große Innovationsschübe passiert sind, die Arbeitsplätze mit Zukunft geschaffen haben. Wenn diese Offenheit nicht schnellstens Einzug hält, verpasst der Mittelstand die Zukunft.

Über den Autor

Hans Harrer ist Vorstandsvorsitzender des SENAT DER WIRTSCHAFT und darüber hinaus Projektentwickler erfolgreicher Tourismus- und Immobilienkonzepte. Er ist seit Jahrzehnten in diesem Bereich international tätig und sammelte umfassende Erfahrungen. Auf der Basis seiner Ausbildung als Financial Engineer half er mit, eine Firmengruppe aufzubauen, die u.a. ein Hotel, eine Rehabilitations-Klinik und ein Weingut umfasst. Daher ist er nicht nur im Rahmen des SENAT DER WIRTSCHAFT, sondern auch durch seine unternehmerische Tätigkeit mit den Chancen, Herausforderungen und Rahmenbedingungen der Wirtschaft befasst.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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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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