27.02.2024

Europa wird für Investor:innen aus den USA und China unattraktiver

US-amerikanische und chinesische Investor:innen tun sich aus unterschiedlichen Gründen schwer mit europäischen Startups.
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Yuan Dollar Europa
(c) Eric Prouzet via unsplash

Um 57 Prozent ging das Deal-Volumen von US-VCs in Europa 2023 im Vergleich zu 2022 zurück. Bei der Anzahl der Deals waren es 39 Prozent. Diese Zahlen stehen einem allgemeinen Rückgang von 46 Prozent bzw. 31 Prozent gegenüber. Allein mit der schlechteren wirtschaftlichen Lage lässt der Rückgang bei US-amerikanischen Kapital also nicht erklären – er ist klar überproportional. Die Angaben stammen von der Plattform Pitchbook und werden im US-Magazin TechCrunch zitiert. Dort beschäftigt sich eine Analyse mit der Frage, warum Europa so ein schweres Pflaster für US-VCs ist, ja warum manche sich sogar wieder ganz vom alten Kontinent zurückziehen.

Es ist nicht die einzige derartige Meldung dieser Tage. EY veröffentlichte eine Analyse zu sinkenden Zahlen chinesischer Firmenübernahmen in Europa (Anm. hier geht es nicht nur, aber auch um Startups). Die Zahl ist mit 119 Transaktionen im Jahr 2023 demnach auf dem niedrigsten Stand seit 2012. Im Gegensatz zu den Europa-Deals von US-VCs, bei denen der Peak wenig überraschend im Boom-Jahr 2021 lag, hatten die chinesischen M&A-Transaktionen ihren Höhepunkt übrigens bereits 2016.

Weniger Kapital aus den USA und China

Daran lässt sich bereits erahnen: Es sind zwei sehr unterschiedliche Entwicklungen, mit denen Europa hier zu tun hat. Die Gemeinsamkeit ist aber klar: Es fließt weniger Kapital in den alten Kontinent. Und im Gegenzug verlässt ihn weniger Technologie, IP und Co Richtung USA und China. Das muss hier auch erwähnt werden, weil eben das ein Ziel der EU ist. Eine entsprechende Verordnung wurde hierzulande vor einigen Jahren in das in der Startup-Szene viel-kritisierte Investitionskontrollgesetz gegossen.

Ist die Regulatorik schuld?

Aber ist es die scharfe Regulatorik der EU, die Investor:innen aus den USA und China – teilweise willentlich – abschreckt? Oder gibt es andere Gründe? Es herrsche eine strategische Zurückhaltung chinesischer Unternehmen in Europa vor, analysiert EY-Partnerin Eva-Maria Berchtold in einer Aussendung. “Das ist vor allem auf die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen in China sowie die Priorisierung der Konsolidierung eigener Geschäftsbereiche vor Expansion durch M&A zurückzuführen”, sagt sie.

Dann kommt seitens EY aber doch auch die Regulatorik zur Sprache. Der ausbleibende Aufschwung bei den chinesischen Transaktionen in Europa nach der EU sei teilweise darauf zurückzuführen, “dass chinesische Firmen in zahlreichen europäischen Staaten erheblichen politischen Hindernissen gegenüberstehen.” Die Hürden für ausländische Beteiligungen – gerade in bestimmten kritischen Branchen – seien inzwischen vielfach so hoch, dass schon in einem frühen Stadium von einer Übernahme abgesehen werde, selbst, wenn sie strategisch sinnvoll wäre. “Die zunehmenden regulatorischen Hürden, die wir heute in Europa sehen, erfordern von den Unternehmen eine neue Herangehensweise an internationale Partnerschaften und Investitionen, die über traditionelle M&A-Aktivitäten hinausgeht“, meint Berchtold.

Regulatorik als Vorteil Europas gegenüber US-VCs?

Und gilt dasselbe für die USA? Die TechCrunch-Analyse kommt – wohl durchaus mit einer gewissen politischen Färbung – sogar zum gegenteiligen Ergebnis. Die stärkere Regulierung in Europa sei ein guter Grund, auch dort aktiv zu sein, heißt es im Beitrag. Warum? “Heiße Startup-Kategorien wie KI und Krypto agieren in den USA weiterhin in grauen Bereichen der Regulierung, und es ist keine wirkliche Klarheit in in Sicht. Das macht es für Startups schwieriger, etwas aufzubauen, und für Investor:innen schwieriger, zu wissen, welche Unternehmen gesetzeskonform arbeiten – und noch mehr, ob das auch in Zukunft Bestand hat”, so die TechCrunch-Journalistin. Auch in Europa sei zwar nicht alles fertig reguliert, aber es herrsche viel mehr Klarheit seitens der Behörden, was wiederum für VCs attraktiv sei.

Aber was ist dann das Problem hinter dem überproportionalen Rückgang der US-VC-Investitionen in Europa? Die Analyse kommt zum einen mit einer recht simplen Erklärung daher: Der alte Kontinent mit seinen vielen Ländern mit vielen Sprachen und teilweise noch unterschiedlichen Währungen ist einfach zu komplex. “Sowohl in Rumänien als auch in Italien zu investieren, ist etwas anderes, als sowohl in Texas als auch in Kalifornien zu investieren”, so die Journalistin.

Weiters gebe es mittlerweile zumindest im Early-Stage-Bereich mehr VC-Konkurrenz aus Europa selber – und diese sei oftmals für Startups attraktiver, weil sie sich im jeweiligen Heimatmarkt besser auskenne. Und drittens: Viele US-VCs würden ihren Schritt nach Europa mit der Gründung einer Niederlassung in London setzen, um dann festzustellen, dass ihnen das im Rest Europas wenig bis gar nichts bringt.

Wie reagieren?

Die Conclusio: Es ist – wie so oft – alles sehr kompliziert. Und in Europa muss man sich wohl Gedanken machen, wie man mit den sinkenden Investitionen von außen umgehen will. Weil das halten von Technologie und IP am Kontinent ist das eine. Die Verringerung von Wachstumsmöglichkeiten für europäische Scaleups ist ein anderes Thema. Denn wenn sie mangels Kapital den Markt nicht erobern, tun es stattdessen Scaleups aus den USA und China. Und das kann Europa dann wohl wirklich nicht als Sieg verbuchen.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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