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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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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