22.10.2015

Expertentipp: Die 3 größten Fallen bei der Hardware-Entwicklung

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(c) Luke Roberts, Fluxo ist eine smarte Lampe, die teilweise automatisiert funktioniert
(c) Luke Roberts, Fluxo ist eine smarte Lampe, die teilweise automatisiert funktioniert

Wenn zwei Unternehmensberater ein Hardware-Startup auf die Beine stellen, was fällt dann natürlich ab? Genau: Gute Tipps für andere Startups.

Ein Hardware-Startup zu gründen, kann in vielerlei Hinsicht komplizierter sein als etwa ein Software-Startup. Man muss sich etwa überlegen, woher man das Material bekommt, wo man produziert und auch die Planung ist aufwändiger: „Hat sich ein Fehler eingeschlichen, ist das wesentlich schwieriger wieder gerade zu biegen“, meint Robert Kopka von Luke Roberts. Gemeinsam mit Lukas Pilat hat er eine smarte Lampe entwickelt. „Fluxo“ ist gerade im Prototyp-Stadium und steht kurz vor einem Start auf Kickstarter. Dem „Brutkasten“ hat Kopka verraten, worauf man als Hardware-Startup besonders achten muss:

  • Die Gründer müssen so viel wie möglich selbst machen und verstehen. Outsourcing funktioniert bei kleinen Startups, gerade wenn es um etwas Innovatives geht, aus unserer Erfahrung nicht so gut. Man kann standardisierte Dinge outsourcen, wie die Buchhaltung. Produktentwicklung aber eher nicht. Wir haben da schon einige Kämpfe mit unseren Partnern ausgefochten. Es ist wichtig, dass das Gründerteam möglichst viel von zumindest dem Prototypen selbst macht.
  • Gute Budgetplanung – Hardwareentwicklung ist teuer. Man muss sehr auf das Geld schauen und sehr gut geplant haben. Die Dinge sind leider immer etwas teurer als man sich das vorher gedacht hat.
  • Feedback! Zumindest im erweiterten Freundeskreis solltet ihr über den Prototypen sprechen, ihn herzeigen – einfach, um da schnell Feedback zu bekommen. Wenn man diese teure Hardware mal in die falsche Richtung entwickelt hat, wird es sehr schwierig. Bei Hardware ist das viel schwieriger als bei Software-Startups: man braucht Maschinen und das ganze Rohmaterial. Das ist sehr teuer.

Bonusfrage: Warum habt ihr ein Patent eingereicht?

  • Das ist eine gute Frage. Es gibt das Lager, das sagt, dass das totaler Schwachsinn ist. Andere sagen wieder, es ist ganz wichtig, vor allem, wenn man die Firma verkaufen möchte. Wir haben es gemacht, weil wir wissen, dass in der Beleuchtungsbranche sehr große Player wie Osram oder Philipps gibt, die ein riesiges Patentportfolio haben. Wir glauben, wenn eine Patentklage kommen sollte, haben wir mit einem eigenen Patent bessere Karten. Man kann sich vielleicht besser einigen, als wenn man sagen muss „ups, wir kannten eure Patente nicht und wir haben kein eigenes“. Für uns ist es eher eine Schutzfunktion. Wenn uns Philipps wirklich klagt, können wir uns den Streit keine Woche lang leisten.

 

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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