30.10.2015

Eversport: Nächstes heimisches Startup räumt internationales Investment ab

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In einer neuen Investmentrunde konnte die Sport-Plattform Eversport insgesamt 800.000 Euro einsammeln. Die Runde wird von acht internationalen Investoren getragen.

Wenige Tage nach der hochkarätig besetzten Investitionsrunde für das Immo-Startup Zoomsquare darf sich das nächste heimische Startup über eine kräftige Finanzspritze freuen: Eversport, eine Plattform für Fitness und Hobbysport, die vor zwei Jahren von Ex-Profisportler Hanno Lippitsch gegründet wurde. Zu der Runde kam es im Rahmen eines dreimonatigen Aufenthaltes bei dem amerikanischen Accelerator Techstars. Zu den namhaften Investoren zählen etwa Christian Reber von Wunderlist, das Microsoft um 150 Mio. Dollar übernommen hat und Mariusz Gralewski von DocPlanner. Zu welchen Teilen sich die 800.000-Euro-Runde auf die einzelnen  Investoren aufteilt, wurde nicht kommuniziert.

Nächstes Ziel: Internationalisierung

Mit dem frischen Geld hat Eversport nun insgesamt eine Million Euro eingesammelt. Das nächste Ziel der Sport-Plattform ist nun die Internationalisierung – in einem ersten Schritt soll der Roll-out in den Niederlanden vorbereitet werden. Zudem soll mit dem Geld das Sales Team in Deutschland verstärkt werden. „Wir glauben fest daran, dass Eversport das Potential besitzt innerhalb kürzester Zeit ein internationaler Player im Bereich Sportplatz- und Sportkurs-Booking zu werden“, meint Pawel Chudzinski von Point Nine Capital, das die Runde gemeinsam mit RTAventures angeführt hat.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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