11.03.2022

FlexKap als GmbH-Alternative: Startup-Komitee kritisiert Entwurf der Regierung

Die FlexKap soll für Startups zu einer attraktiven Alternative zur GmbH werden. Aus der Startup-Szene kommt aber massive Kritik am Entwurf.
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Alma Zadić bei einer Podiumdsidkussion im März 2022 © BMJ
Alma Zadić bei einer Podiumdsidkussion im März 2022 © BMJ

Die GmbH ist in Österreich für Startups die am häufigsten gewählte Rechtsform. Sie hat aber viele Schwächen und ist insbesondere bei der Beteiligung von Mitarbeiter:innen und Investor:innen zu unflexibel. Die Regierung hat das Problem im Grundsatz verstanden und die Entwicklung einer neuen Rechtsform im Regierungsprogramm vorgesehen. Seit Monaten wird nun intensiv an der Umsetzung gearbeitet und mittlerweile gibt es einen endgültigen Entwurf für die GmbH-Alternative, die nun unter dem Titel FlexKapGG läuft. Aus der Startup-Szene, für die die Rechtsform im Wesentlichen geschaffen wird, kommt nun aber scharfe Kritik.

“Der vorliegende Entwurf adressiert zwar einige Punkte, die für den Erfolg einer neuen Rechtsform – im Sinne der oben genannten Fragestellungen – relevant sind. Essentielle Aspekte, die für eine deutliche Verbesserung der Situation von Gründer:innen, Mitarbeiter:innen und Investor:innen notwendig sind, wurden jedoch weiterhin nicht ausreichend berücksichtigt”, heißt es in dem Brief, in dem sich das “Startup Komitee” an die zuständige Justizministerin Alma Zadić richtet. Gezeichnet ist der Brief, der dem brutkasten vorliegt, von der aktuellen Startup-Beauftragten der Regierung, Lisa Fassl (Female Founders), sowie den Komitee-Mitgliedern Bernadette Frech (Instahelp), Stefan Haubner (Apex Ventures), Markus Raunig (AustrianStartups), Werner Wutscher (New Venture Scouting) und Nora Frizberg (Speedinvest)

“Finanzierung digitaler Leitbetriebe von morgen unmöglich”

Ein erster Entwurf zur FlexKap wurde bereits im November 2021 in “informeller Runde” vom Justizministerium präsentiert, wie dem Schreiben zu entnehmen ist (brutkasten berichtete). Das Startup Komitee hatte damals auf Basis von Expertenmeinungen eine Liste an problematischen Punkten erstellt. Von den neun “Red Flags” seien nur vier oberflächlich behandelt worden und ähnlich sei das auch bei den acht “Yellow Flags”. Schlimmer noch: Das Komitee habe im aktuellen Entwurf zwei neu “Red Flags” entdeckt, die “die Finanzierung der digitalen Leitbetriebe von morgen durch Investor:innen de facto unmöglich machen”.

Steuerliche Erleichterung bei Mitarbeiterbeteiligung gefordert

Die Kritik bezieht sich also genau auf jenen Kern der neuen Rechtsform, der die Beteiligung von Mitarbeiter:innen und Investor:innen erleichtern soll. Zusätzlich weist das Komitee in dem Brief darauf hin, dass die Beteiligung von Mitarbeiter:innen nach wie vor steuerlich nicht attraktiv sei in Österreich. Zur Erinnerung: Die direkte Beteiligung von Mitarbeiter:innen ist in Österreich lohnsteuerpflichtig und als Bemessungsgrundlage dient die Bewertung eines Startups, die allerdings in vielen Fällen nicht einfach festzustellen ist. Bisher umgehen Startups das Problem oft mit “Phantom Shares”. Eine steuerliche Lösung sei “für die Gesamtbeurteilung dieser Beteiligungsprogramme, auch im Sinne der im FlexKapGG dargestellten Unternehmenswertanteile, essentiell und sollte daher schnellstmöglich zur Beurteilung vorgelegt werden”.

Der vorliegende Entwurf für die FlexKapGG sei ein erster richtiger Schritt aber noch kein großer Wurf, versucht das Komitee den Brief versöhnlich zu schließen: “Es ist noch nicht zu spät das FlexKapGG zu einem echten Meilenstein in der Geschichte der österreichischen Wirtschaft zu machen”.

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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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