30.10.2019

Automatische Software-Tests: eQventure investiert 500.000 Euro in Linzer Startup Symflower

Das Startup Symflower aus Linz ermöglicht automatische Software-Analysen. Mit dem Investment von eQventure soll das Team weiter ausgebaut werden.
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(c) Christian Redtenbacher - Frames in Time

Das Linzer Startup Symflower hat den österreichischen Startup-Investor eQventure für sich gewinnen können. Neben einer ersten Investment-Tranche in Höhe von genau 500.000 Euro bringen sich die drei Lead-Invesoren auch als Coaches ein: Mit dabei sind Franz Fuchsberger, Mitgründer des Software-Testing-Unicorns Tricentis, sowie die Serial-Entrepreneurs Herbert Gartner und Thomas Schranz.

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Das Investment hilft dem Startup beim Aufbau des Teams. Die Gründer suchen derzeit engagierte Softwareentwickler für Model-based Testing, Symbolic Execution sowie statische und dynamische Source Code Analysen.

Symflower: Hilfe bei der Software-Analyse

Laut dem IT Beratungsunternehmen Gartner werden jährlich über 250 Milliarden Dollar in das Testen von Software investiert. Dennoch entstehen jährlich Schäden von über einer Billionen Dollar aufgrund nicht detektierter Softwarefehler. Das Problem dabei ist meist der Faktor Mensch.

Symflower widmet sich genau diesem Thema entwickelt Produkte zur vollautomatischen Erkennung von Softwarefehlern. Mit Symflower wird die Fehlerquelle ‚Mensch‘ aus dem Software-Testprozess gänzlich eliminiert und man kann sich zukünftig auf kreative, leitende und vor allem kontrollierende Aufgaben in der Software-Entwicklung fokussieren“, so Gründerin und COO Evelyn Haslinger.

Video: So funktioniert Symflower

Von der Forschung in die Praxis

Das Symflower-Team rund um die Gründer Evelyn Haslinger und Markus Zimmermann hat in den vergangenen Jahren in enger Zusammenarbeit mit der Johannes Kepler Universität Linz den universitären Forschungsbereich Symbolic Execution in ein kommerzielles Produkt übergeführt. Mit Unterstützung des Inkubators tech2b, der OÖ. UBG und der FFG wurde die Produktentwicklung finanziert.

Neben diversen statischen und dynamischen Source Code Analysen setzt Symflower die Analysetechnik Symbolic Execution ein, um alle Unit-Testfälle zu generieren, die eine optimale Testabdeckung sicherstellen. Fehler wie Programmabstürze und Sicherheitslücken werden somit automatisch identifiziert, heißt es seitens des Startups: Die Fortschritte der letzten Jahre im Bereich Software Verification und Symbolic Reasoning in Kombination mit der stark gestiegenen Rechenleistung sowie der Einsatz von speziellen Symflower-Technologien haben dem Team zufolge diesen Technologiesprung ermöglicht.

Das Gesamtkonzept aus technischer Umsetzung und Marktpotenzial hat auch die Investoren überzeugt, wie Franz Fuchsberger betont: „Die Produktivität der Softwareentwickler schlagartig um 30 Prozent zu steigern und gleichzeitig die Softwarequalität massiv zu erhöhen bedeutet die nächste Disruption in der agilen Softwareentwicklung. Ein Meilenstein, um die Time-to-Market für Software dramatisch zu verkürzen. Symflower hat Unicorn Potential.“

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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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