Go Karli, go green: Wie ein Linzer Startup CO₂-neutrale KI betreibt
Künstliche Intelligenz (KI) ist das federführende Thema schlechthin, wenn man heute über Innovation spricht. Allerdings schwingt dabei immer die umweltbelastende Frage des Energieverbrauchs mit. FiveSquare aus Linz scheint da mit Karli, seinem Large Language Model (LLM), einen Weg gefunden zu haben.
Nicht unbedingt im Radio, wie es eine Liedzeile der Ersten Allgemeinen Verunsicherung aus 1984 mutmaßt, aber dennoch hier erwähnenswert: Karli von FiveSquare sieht sich als die Linzer Antwort auf den vieldiskutierten KI-Chatbot ChatGPT von OpenAI – wie brutkasten berichtete. Die Gründer hinter dem KI-Projekt Hans-Peter Pichler und Patrick Haidinger richten sich ausschließlich an B2B-Kunden und wollen als in Österreich gehostete Lösung vor allem mit Datensicherheit punkten.
Karli als CO₂-neutrales Modell
FiveSquare hat für Karli allerdings kein eigenes KI-Sprachmodell entwickelt, sondern setzt auf bestehende Sprachmodelle von Drittanbietern. „Wir verwenden verschiedene Open-Source Modelle, welche wir gezielt weiterentwickelt und finegetuned haben. Durch eine spezielle Architektur können wir mehrere Modelle effizient zusammenführen, um so die Performance noch zusätzlich zu verbessern“, hieß es 2023 auf Anfrage vom Startup. Heute rühmt man sich damit, eines der ersten CO₂-neutralen betriebenen LLMs (Large Language Model) Europas zu sein.
„KI wirkt auf den ersten Blick wie Magie: Fragen rein, Antworten raus – und das in Sekunden. Was aber oft übersehen wird, ist der massive Ressourcenverbrauch im Hintergrund. Rechenzentren mit tausenden GPUs [Anm.: Grafikprozessoren], die Tag und Nacht laufen, um Sprachmodelle wie Karli zu trainieren und zu betreiben. Dazu kommt der immense Kühlungsbedarf und der Stromverbrauch – sowohl für die Hardwareherstellung als auch den laufenden Betrieb“, schreibt das Startup auf seiner Seite.
Laut einer Studie der University of Massachusetts Amherst könne allein das Training eines großen Sprachmodells mehr als 280.000 kg CO₂ verursachen – das entspreche etwa fünfmal dem CO₂-Ausstoß eines durchschnittlichen Autos über seine gesamte Lebensdauer.
Zwei zentrale Wege für Nachhaltigkeit oder: Nur wenn man muss…
Deswegen hat sich FiveSquare von Anfang zum Ziel gesetzt, ihre Systeme und Prozesse so nachhaltig wie möglich zu gestalten. Konkret bedeutet das, dass der gesamte Betrieb der Linzer mit 100 Prozent Ökostrom laufe, zertifiziert aus erneuerbaren Quellen wie Wasser- und Windkraft sowie Solarenergie. Zudem nutze der Rechenzentrumspartner eww ITandTEL grüne Kühlung und Strom und sei ISO 50001-zertifiziert. Das ist ein internationaler Standard für Energiemanagement und unterstützt Unternehmen dabei, ihren Energieverbrauch zu optimieren und die Effizienz kontinuierlich zu verbessern.
Das Startup hat dabei zwei zentrale Wege ausgemacht, wie ein Large Language Model (LLM) wie Karli einen Beitrag zum Klimaschutz leisten kann: Erstens gilt es, saubere Energiequellen zu nutzen. Bei FiveSquare kommt der Strom für alle AI-Agents und Services ausschließlich aus erneuerbaren Energien. In Zukunft plane man sogar, an den Standorten selbst Strom zu erzeugen.
Doch der Betrieb sei nur die halbe Miete. Genauso entscheidend erweise es sich, die KI-Systeme effizient zu betreiben: „Unsere Modelle werden so optimiert, dass sie auch auf kleinerer Hardware performant laufen – das spart Energie. Zudem setzen wir auf intelligente Load-Balancer und dynamische Skalierung, sodass unsere Server nur dann auf voller Leistung laufen, wenn sie es wirklich müssen“, präzisiert das Startup weiter.
Als zweiten wichtigen Schritt sieht man es als Aufgabe, den eigenen Kund:innen zu helfen, deren Prozesse nachhaltiger zu gestalten. Beispiele dafür:
AI-Agents analysieren Produktionsdaten, um Maschinen effizienter zu betreiben – das reduziert Ausschuss und Energieverbrauch.
Im Gebäudemanagement hilft man beim Energie-Monitoring: Wo wird zu viel Strom oder Wasser verbraucht? Welche Geräte sind ineffizient?
In der Logistik plant FiveSquare Routen optimierter; mit der einfachen Rechnung: weniger Kilometer, weniger CO₂.
Im Büroalltag automatisiert man langwierige Prozesse, wodurch nicht nur Zeit, sondern auch Rechen- und Stromleistung gespart werde.
Karli und die Zertifikate
Da es aber trotz dieser Maßnahmen (in Koordination mit dem EU AI Act) noch keine hundertprozentig klimaneutrale KI gibt – und sich einige Emissionen nicht vermeiden lassen, etwa bei der Hardwareproduktion oder durch externe Partner, auf die man keinen direkten Einfluss hat – setzen die Karli-Entwickler zusätzlich auf Zertifikate, um CO₂ zu kompensieren.
„Diese Zertifikate unterstützen Umweltprojekte weltweit, die aktiv CO₂ aus der Atmosphäre entfernen – etwa durch Aufforstung, Renaturierung von Mooren oder die Förderung erneuerbarer Energien in Entwicklungsländern“, heißt es. „Für uns ist das kein ‚Freikaufen‘, sondern eine verantwortungsvolle Ergänzung zu unseren eigenen Maßnahmen.“
„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung
Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung
Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.
brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?
Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!
(c) BMW Group
Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.
Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?
Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.
(c) BMW Group
BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?
2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.
Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!
Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.
Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?
Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.
(c) BMW Group
Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.
So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.
Was ist das Rezept, damit es funktioniert?
Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.
(c) BMW Group
Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?
Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.
Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?
UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.
(c) BMW Group
Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?
Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …
Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.
