17.06.2021

GraphCDN: Wiener “Content Delivery Network“ schnappt sich Silicon Valley-Angels

Der Wiener Max Stoiber hatte mit seinem bisherigen Unternehmungen großen Erfolg. Ein Startup verkaufte er an GitHub und sammelte in den USA Erfahrung. Nun ist er gemeinsam mit Co-Founder Tim Suchanek zurück und hat bereits namhafte Unterstützer an Board.
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GraphCDN
(c) GraphCDN - Max Stoiber und Tim Suchanek von GraphCDN.

Max Stoiber hat sein Unternehmen Spektrum an GitHub verkauft, dort und bei GatsbyJS reingeschnuppert und u.a. Changefeed und Feedback Fish mitgegründet. Vor ein paar Monaten haben er und Co-Founder Tim Suchanek ein neues Startup ins Leben gerufen und können bereits auf namhafte Investoren zurückblicken. Der Name: GraphCDN.

ProductHunt und GitHub dabei

„Wir haben eine Investment-Runde mit dem ‚Who’s Who der Silicon Valley‘-Technik-Angels, inklusive des CTO von GitHub, des CTO von ProductHunt, den CEOs von Algolia und Vercel, den Co-CEOs von Netlify und vielen mehr, aufgestellt“, sagt Stoiber zu seinem GraphQL-spezifischen „Content Delivery Network“ (CDN). Eine genaue Zahl nennt er nicht, erklärt aber, dass sie genug Kapital haben, um ein kleines Team für ein paar Jahre über Wasser zu halten. „Der Plan ist, so bald wie möglich dieses Team aufzubauen und die Kundenbasis so auszubauen, um nicht mehr vom Investments abhängig zu sein“, präzisiert er.

GraphCDN mit 58 Datenzentren

GraphCDN ist ein globales Netzwerk von 58 Datenzentren, in denen Daten für Kunden zwischengespeichert werden. Diese sind dann für deren Nutzer rund um die Welt „schneller“ verfügbar, egal wo der Kunde sein eigenes Datenzentrum stehen hat. Die Idee dazu kam beiden Foundern, da sie bei ihren letzten Startups GraphQL verwendet und große Skalierungsprobleme hatten. Im Detail: GraphQL wurde 2015 von Facebook erfunden. Heute nutzen es die größten Firmen der Welt, inklusive Amazon, IBM, PayPal, Expedia, Airbnb, Twitter oder Shopify, um die Kommunikation zwischen ihren Webseiten und Servern zu vereinfachen.

„GraphQL hat es uns erlaubt, viel schneller unsere Produkte auf den Markt zu bringen, aber dadurch, dass kein CDN es versteht, mussten wir unsere eigenen halbgaren Lösungen bauen, die nie wirklich gut funktioniert haben. GraphCDN ist nun die solide Lösung dafür, die wir damals gebraucht hätten“, so Stoiber. „Wir analysieren die Netzwerkanfragen und -antworten in Millisekunden und kombinieren diese mit unserem Wissen über die dahinter liegenden GraphQL APIs. Dadurch wissen wir welche Objekte, zum Beispiel der ‚Post mit der ID 5‘, abgefragt wurden und können alle zwischengespeicherten Anfragen, die diesen Post enthalten, sofort löschen, wenn er sich ändert. Weil jemand zum Beispiel den Text bearbeitet hat.“

Serverlast deutlich reduzieren

Mit GraphCDN soll die Serverlast der Kunden um bis zu 95 Prozent reduziert werden, da die Daten in den Datenzentren zwischengelagert sind und nicht mehr für jeden Nutzer extra geladen werden müssen. Zudem würden die „Customer“-Webseiten und Apps um bis zu 400 Mal schneller geladen werden, da die Daten geografisch näher an dem Nutzer dran sind und dadurch viel Zeit gespart werden kann. „Ein Nutzer aus Österreich lädt die Daten nicht aus den USA herunter, sondern aus unserem Datenzentrum in Wien“, so Stoiber.

GraphCDN als Google Analytics für GraphQL

Der Gründer bezeichnet sein Startup GraphCDN gerne als „Google Analytics für GraphQL“, denn neben der Zwischenspeicherung stellt das Founder-Duo ihren Kunden auch eine detaillierte Analyse ihre GraphQL API dar, die genau aufschlüsselt, welche Daten wie oft geladen werden und wie lange ihre Server brauchen, um sie bereitzustellen. Dadurch erhielten sie Einblick in die Verwendung ihrer API, der ihnen normalerweise verwehrt bleiben würde.

Hacker-Schutz

„GraphQL ist besonders flexibel. Das hilft Programmierer schneller fertig zu werden, aber eröffnet auch Hackern neue Möglichkeiten, um Server absichtlich zu überlasten. Auf diese sind Nutzer oft nicht vorbereitet. Wir wollen ihnen diese Last so gut wie möglich abnehmen, angefangen mit ‚Query depth limiting‘, erklärt Stoiber die Vorteile seines Networks. „Dies schränkt die Flexibilität von GraphQL gezielt so ein, dass ein Programmierer es normalerweise nicht merkt, aber es Hackern ein bisschen schwieriger gemacht wird. Weiters wollen wir bald automatisierte ‚Allowlisten‘ einführen, sodass nur Anfragen von den Programmierern selber angenommen werden.“

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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