16.12.2024
NACHHALTIGKEIT

“Grow”: Das sind die Finalist:innen der Startup-Initiative

Das Startup-Projekt "Grow" geht in die vierte Runde. Deloitte Österreich hat gemeinsam mit dem Impact Hub die diesjährigen Finalist:innen ausgewählt. Diese starten nun das halbjährige Acceleration-Programm.
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Grow geht in die vierte Runde: am Bild Jakob Detering und Harald Breit
Jakob Detering und Harald Breit | (c) Impact Hub/Zeman Photography / Deloitte/feelimage

Bereits zum vierten Mal unterstützt das Beratungsunternehmen Deloitte gemeinsam mit dem Impact Hub heimische Startups mit Schwerpunkt auf Nachhaltigkeit bei der Weiterentwicklung ihrer Geschäftsideen.

Nach einer Bewerbungsphase stehen die sechs Finalist:innen von „Grow“ nun fest. Sie starten jetzt in einen halbjährigen Inkubationsprozess. Auf die besten zwei Jungunternehmen warten im Juni 2025 insgesamt EUR 15.000,- Preisgeld sowie 100 Pro-Bono-Beratungsstunden von Deloitte.

Grow: Das sind die Finalist:innen

“Im Rahmen von Grow fördern wir schon seit Jahren Jungunternehmer:innen mit nachhaltigen und sozialen Geschäftsideen. Wir waren stets begeistert vom Pionier- und Innovationsgeist der jungen Menschen. Auch heuer sind zahlreiche vielversprechende Ideen dabei. Wir freuen uns, die sechs ausgewählten Teams in den kommenden Monaten zu begleiten”, erklärt Harald Breit, CEO von Deloitte Österreich.

Sonnig

Zu den diesjährigen Finalist:innen zählt das Startup SonnigDie App ermöglicht es Unternehmen, ihren Mitarbeitenden erneuerbare Energie, als Corporate-Benefit zur Verfügung zu stellen. Damit soll auf beiden Seiten Kosten gespart und gleichzeitig die Energiewende vorangetrieben werden.

Les Ensembles

Das KI-Startup Les Ensembles fokussiert auf den nachhaltigen Gebrauch von Kleidung. Die KI-App erstellt ihren Nutzer:innen individualisierte Outfit-Vorschläge und verhindert so, dass bereits gekaufte Kleidung aus dem eigenen Schrank frühzeitig im Müll landet. Zudem verbindet sie Anwender:innen mit umweltfreundlichen Marken und Secondhand-Labels.

STURC

Das Startup STURC stellt Holzplatten aus Kaffeeabfällen her. Die ressourcenschonende und nachhaltige MDF-Alternative(Anm.: mitteldichte Holzfaserplatte) ermöglicht es Holzplatten-Produzenten, Möbel-Giganten und Instantkaffee-Herstellern Kosten zu sparen und die Kreislaufwirtschaft zu fördern. 

CELLOgics

CELLogics möchte mit „TranSphere“ künftig eine kosteneffiziente, nachhaltige und verschlankte Lösung für den weltweiten Versand von Zellproben anbieten. Voluminöse Verpackungen, die gekühlt werden müssen, sollen damit abgelöst werden. 

Social Cooling

Ebenfalls im „Grow“-Finale steht das Jungunternehmen Social Cooling, das mit „TerraBreeze“ eine umweltfreundliche „Plug-and-Play“-Klimaanlage erschaffen hat, die 40 Prozent weniger Strom verbraucht als herkömmliche Geräte. Ihre Zielgruppe sind vor allem Büros und öffentliche Räume. 

Smiling Food

Das Startup Smiling Food arbeitet an der Marktreife des ersten Baukastensystems für Zuckeralternativen. Mithilfe von Datenwissenschaft, Prozessinnovation und Anwendungstechnologie sei es gelungen, die Eigenschaften von Zucker 1:1 nachzubauen.

So geht es jetzt weiter

Auf die sechs Startups warten nun arbeitsintensive Wochen, in denen die Businesspläne weiterentwickelt und geschäftstauglich gemacht werden sollen. “Wir freuen uns sehr darauf, den Jungunternehmer:innen in dieser wichtigen Zeit mit Rat und Tat zur Seite zu stehen. Wir sind überzeugt, dass ihre Ideen künftig eine wichtige Basis für eine grünere Zukunft sein werden”, so Jakob Detering, Geschäftsführer des Impact Hub Vienna.
 
Nach dem Acceleration-Programm pitchen die Finalist:innen ihre Konzepte vor einer externen Jury, die am Ende die beiden Gewinner-Teams kürt.
 

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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