18.01.2023

Glacier: Wiener Klimaschutz-Startup sichert sich Millionen-Investment für Deutschland-Expansion

Das Wiener Klimaschutz-Startup Glacier sichert sich für das weitere Wachstum und die Expansion nach Deutschland ein Investment in Millionenhöhe. Glacier Co-Founder und CEO Andreas Tschas hat uns mehr zu den Hintergründen der Finanzierungsrunde erzählt.
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Glacier
Die beiden Glacier Co-Founder Andreas Tschas & Rainhard Fuchs | (c) Mat Photo

Die letzte Finanzierungsrunde für Glacier wurde im Dezember 2021 kommuniziert, wobei sich sich das Wiener Klimaschutz-Startup damals in einer Pre-Seed Finanzierungsrunde 1,7 Millionen Euro an Kapital sichern konnte. Damals beteiligten sich unter anderem die beiden Woom-Bike Gründer Marcus Ihlenfeld und Christian Bezdeka sowie Runtastic Co-Founder Alfred Luger. Mehr als ein Jahr später folgt nun die Seed-Finanzierungsrunde, die sich ebenfalls in Millionenhöhe bewegt, wie das Startup Mittwoch bekannt gab. Im Gegensatz zur Pre-Seed-Finanzierungsrunde wird diesmal allerdings nicht die exakte Summe kommuniziert.

Der Lead-Investor First Climate

Lead Investor der jüngste Finanzierungsrunde ist First Climate. Dabei handelt es sich um einen in Deutschland ansässigen Klimaschutz-Dienstleister, der Lösungen in den Bereichen CO2-Management und regenerative Energieversorgung für Unternehmen und öffentliche Auftraggeber anbietet. First Climate entwickelt und finanziert laut eigenen Angaben Klimaschutzprojekte auf der ganzen Welt. Zudem ist das Unternehmen auch in der Beratung tätig.

“First Climate berät seit 20 Jahren Unternehmen, darunter viele DAX-Konzerne, in Bezug auf Nachhaltigkeit und erhielt in der Vergangenheit immer öfter Anfragen zur Weiterbildung von Mitarbeiter:innen. Deshalb sind sie auf uns zugekommen, nachdem unsere beiden Offerings sich sehr gut ergänzen”, so Andreas Tschas, Co-Founder & CEO von Glacier.

Gemeinsam soll nun der strategische Markteintritt in Deutschland vorangetrieben werden. Olaf Bachert, CEO des Glacier Lead-Investors First Climate, ergänzt: “Glacier bietet: anwendungsorientiertes Klimaschutz-Wissen. Daher macht es für uns absolut Sinn, in Glacier zu investieren, und gemeinsam das Angebot innovativer Klimaschutz- Weiterbildungsprogramme weiter auszubauen.”

Glacier gewinnt hochkarätige Investor:innen

Neben First Climate beteiligen sich zudem zahlreiche bekannte Investor:innen, wie Business Angel Hansi Hansmann oder Busuu-Gründer Bernhard Niesner, der 2021 seine Sprachlern-App für 385 Millionen Euro an den US-EduTech-Riesen Chegg verkaufte und über große Expertise im Bereich EduTech verfügt. Dieser Umstand könnte künftig auch für den Ausbau der Weiterbildungsprogramme von Glacier nützlich sein, wie Tschas weiters ausführt.

Weiters mit an Bord ist neben Calm/Storm Ventures auch Frank Dopheide, der die in Düsseldorf ansässige Purpose Agentur human unlimited gegründet hat. Zuvor war Dopheide Sprecher der Geschäftsführung der Handelsblatt Media Group und verfügt laut Tschas ebenfalls über ein großes Netzwerk in Deutschland. Zudem beteiligte sich auch die deutsche Extremsportlerin Anja Blacha, die als jüngste Deutsche alle Seven Summits bezwang und als erste deutsche Frau am anspruchsvollen Achttausender K2 stand. Auch die Pre-Seed Investoren Alfred Luger und die Woom-Bike Gründer investieren erneut.

Glacier legt Fokus auf Climate-Education

Wie Glacier Co-Founder Andreas Tschas im Talk weiters ausführt, soll das frische Kapital in erster Linie in die Weiterentwicklung der Lernplattform investiert werden. Dahingehend möchte das Unternehmen künftig individuelle Learning Journeys anbieten. Die Inhalte reichen von Klimaschutz-Basiswissen für die gesamte Belegschaft bis hin zu Spezialthemen wie ESG-Reporting und -Regularien, Klimakommunikation, Anti-Greenwashing, Energie oder Kreislaufwirtschaft. Die Kurse werden online angeboten und können jederzeit abgerufen werden, wie Tschas erläutert. Mit dem Abschluss der sogenannten Climate Academy können Teilnehmer:innen direkt klimaaktive Schritte im eigenen Unternehmen umsetzen und so zur Dekarbonisierung und CO2-Vermeidung beitragen. Die erlernten Kompetenzen werden dabei durch ein Zertifikat bestätigt.

Die stärkere Ausrichtung auf digitale Bildungsinhalte könnte künftig auch in der weiteren Skalierung des Geschäftsmodells helfen. Seit dem Start im November 2020 adaptierte das Startup sein Geschäftsmodell mehrmals und versteht sich mittlerweile als ein “Climate-Education Startup”, das Bildungsinhalte im Bereich Klimaschutz vermittelt “Wir sind keine Event-Company, sondern in erster Line eine EduTech-Company”, wie Tschas im brutkasten-Talk betont. Ganz ohne Events wird Glacier, dennoch nicht auskommen. So soll es das Flagship-Event “Glacier Climate Week” auch 2023 wieder geben, wobei dies laut Tschas in leicht adaptierter Form erfolgen könnte.

Umsatz & Kund:innen von Glacier

Trotz der wirtschaftlich schwierigen Zeiten sei das vierte Quartal 2022 das bislang umsatzstärkste Quartal in der Firmengeschichte gewesen, wie Tschas abschließend ausführt. Zudem liege der Fokus in erster Linie auf Corporates, da hier der Pain-Point im Bereich Klimaschutz noch stärker sei, als bei mittelständischen Unternehmen der Fall ist. Zu den Kund:innen des 2020 gegründeten Startups zählen namhafte Unternehmen wie die UniCredit Bank Austria, ÖBB, A1 Telekom, Infineon, ServiceNow und TPA.

Die wirtschaftliche Bedeutung in Bezug auf die Weiterbildung im Bereich Klimaschutz hebt auch Business Angel Hansi Hansmann hervor: “Die bereits sehr erfolgreiche Geschichte von Glacier zeigt, wie viel Potenzial im Klimaschutz steckt. Mitarbeiter:innen in die Umsetzung von Klimaschutz-Maßnahmen aktiv einzubinden und diese durch Weiterbildung und die Aneignung der notwendigen Kompetenzen zu befähigen, wird aus Unternehmenssicht entscheidend sein.”


Tipp der Redaktion:

Den aktuellen brutkasten-Talk mit Andreas Tschas zu den Hintergründen der Finanzierungsrunde von Glacier gibt es auch als Podcast zum Nachhören.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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