14.03.2023

„Habe bei PrimeCrowd den Fehler gemacht, 20 Investoren in den Cap Table zu lassen“

Mit Managed Pooling as a Service bietet Gateway Ventures (ehem. PrimeCrowd) ein neues Service, das Business Angel-Syndikaten das Leben erleichtern soll.
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Robert Stammen und Markus Kainz | (c) Gateway Ventures - Managed Pooling as a Service
Robert Stammen und Markus Kainz | (c) Gateway Ventures

Was ist die beste Regelung, wenn eine vergleichsweise große Anzahl an Investor:innen mit vergleichsweise geringen Beträgen bei einem Unternehmen einsteigen will? Ausgerechnet Markus Kainz, Gründer und CEO von Gateway Ventures (ehem. PrimeCrowd), das genau solche Investmentrunden organisiert, fand bei seinem eigenen Unternehmen nicht den optimalen Weg, wie er erzählt: „Ich habe damals bei PrimeCrowd den Fehler gemacht, 20 Investoren in den Cap Table zu lassen. Das ist ein Problem, weil jeder davon Entscheidungen allein dadurch verhindern kann, indem er sich einfach nicht meldet“. Der bessere Weg ist nicht nur für Kainz klar: Pooling.

„Wer kümmert sich darum?“

Dafür, wie dieses Pooling, also die treuhänderische Zusammenfassung von vielen kleinen Investments zu einem großen, funktioniert, ist Gateway Ventures nicht das einzige Beispiel. Es gibt zahlreiche Business Angel-Syndikate, für die das Prinzip unabdingbar ist. „Da stellt sich immer wieder die Frage: Wer übernimmt den Lead und kümmert sich darum? Es ist wirklich mühsam, das zu strukturieren und sich um die Investments zu kümmern“, sagt Kainz.

Managed Pooling as a Service: Gateway Ventures mit Full Service-Ansatz

Genau da setzt ein neues Geschäftsmodell des Unternehmens an: Managed Pooling as a Service. „Wir machen das, was wir in den letzten Jahren gelernt haben, für andere nutzbar“, sagt Robert Stammen, der bei Gateway Ventures für das neue Angebot zuständig ist. „Wir sind die Schnittstelle zwischen Investoren und dem Startup. Wir nehmen beiden Seiten Arbeit ab, damit sie sich auf ihr Kerngeschäft fokussieren können“. Es sei ein Full-Service-Ansatz, betont Stammen. Dazu stellt Gateway Ventures einen Verantwortlichen, den sogenannten Pool Captain, der sich über die gesamte Laufzeit um das Management des gemeinsamen Investments kümmert und als Ansprechperson für beide Seiten dient.

„Das Thema ist momentan extrem nachgefragt“

Das sei auch der entscheidende Unterschied zu bestehenden Angeboten im Pooling-Geschäft, betont Markus Kainz: „Es gibt auch Konkurrenzprodukte, die bereits richtig gute Zahlen schreiben. Die kümmern sich aber nur um die technische Seite. Das Thema ist momentan extrem nachgefragt und wir bieten ein in Europa bislang einzigartiges Service“. Zielgruppe seien nicht nur Business Angel-Netzwerke, sondern unter anderem auch Startups, die Finanzierungsrunden besser strukturieren wollen und ihren Cap Table von Beginn an „sauber halten“ wollen.

„Kleiner Add-on“ für Gateway Ventures

Und für Gateway Ventures ergebe sich noch ein weiterer Vorteil, sagt der CEO: „Einer kleiner Add-on ist für uns: Die Startups, die wir über Pooling as a Service managen, lernen wir besser kennen und bekommen ihre Entwicklung genau mit. Sie sind dann vielleicht in der nächsten Runde für ein Co-Investment durch Gateway Ventures spannend“.

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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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