28.03.2023

Danke, lieber Staat! Was würden ausländische VCs nur ohne euch tun?

Kommentar. Der Staat nimmt 40 Prozent des zwischen 2013 und 2021 in österreichische Startups investierten Kapitals auf seine Kappe. Klar doch!
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Dominik Perlaki Kommentar Geld aws Gründerfonds Hebelwirkung
brutkasten-Redakteur Dominik Perlaki | (c) brutkasten / Hintergrund: (c) Ibrahim Boran via Unsplash
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Heute wurde der Austrian Startup Monitor 2022 präsentiert. Wie auch in den vorangegangenen Jahren gilt: Es gibt sowohl positive als auch negative Entwicklungen. In einigen Bereichen laufen die Dinge gut, in anderen gibt es großen Aufholbedarf. Kurzum: Nüchtern betrachtet sind weder Katastrophenrhetorik noch Jubelstimmung angebracht. Aber es wäre nicht Österreich, wenn sich zu so einer Präsentation nicht ein Spitzenpolitiker hinzugesellen würde, der eine Jubelmeldung und Selbstschulterklopfer mit im Gepäck hat. Diesmal überbrachte Arbeits- und Wirtschaftsminister Martin Kocher die gute Nachricht: Es wird einen neuen aws Gründerfonds – bzw. nun „Gründungsfonds“ – mit „bis zu“ 72 Millionen Euro Budget geben.

aws Gründerfonds: Ein typischer VC-Fonds – und das ist auch gut so

Das ist natürlich ohne Zweifel eine gute Nachricht für das heimische Startup-Ökosystem. Der aws Gründerfonds war und ist ein wichtiges Eigenkapital-Finanzierungsinstrument für Österreichs Startups. Er wird professionell gemanagt und leistet gute Arbeit. Eine etwas größere Neuauflage ist richtig und wichtig. Wie auch jeder andere VC-Fonds, investiert er mit einem klaren Ziel: lukrative Exits. Er ist also – worüber wir als Steuerzahler:innen, die für das Budget aufkommen, froh sein sollten – kein Gießkannen-Förderinstrument. Seine Investments erfolgen nach marktwirtschaftlichen Kriterien. Und das wird erfolgreich umgesetzt. Das ist gut so!

Aus 60 mach 500

Was will man mehr? Nun, als Wirtschaftsminister bei der Startup Monitor-Präsentation fällt einem da schon etwas ein. Zum Beispiel, nicht nur die tatsächlich in den vergangenen zehn Jahren vom Gründerfonds in 46 Startups investierten 60 Millionen Euro als Verdienst der Regierung darzustellen, sondern gleich eine halbe Milliarde Euro von allen möglichen Investor:innen und VCs investiertes Kapital.

Wie das? Die Zauberworte heißen „mobilisieren“ und „hebeln“. Die Argumentation: Der Einstieg der öffentlichen Hand über den aws Gründerfonds brachte die entscheidende Motivation für private Investor:innen, sich an Startups zu beteiligen. In einer Aussendung zum neuen „Gründungsfonds II“ liest sich das so: „Insgesamt konnten mit Investitionen von 60 Millionen Euro in 46 Portfoliounternehmen knapp 500 Millionen Euro an zusätzlichen Mitteln für österreichische Startups mobilisiert werden. Die Hebelwirkung des Kapitals war 1:8 (das ursprüngliche Ziel 2013 war 1:5), d.h. dass auf einen Euro öffentliche Investition acht Euro privates Kapital gefolgt sind.“

Und weiter: „Die Investitionen des Gründerfonds inklusive des mobilisiertem Kapital von Co-Investoren beträgt 40 Prozent des zwischen 2013 und 2021 insgesamt in österreichische Startups investierten Kapitals. Rund die Hälfte der internationalen Co-Investorinnen und Co-Investoren haben durch den Gründerfonds erstmals in Österreich investiert.“

Gründerfonds-„Hebelwirkung“: Ein kürzerer Zeitraum bringt den besseren Prozentsatz

Dass es diese Hebelwirkung immer wieder gibt, soll an dieser Stelle nicht bestritten werden. Sich aber einfach mal die gesamte halbe Milliarde Euro bzw. „40 Prozent des investierten Kapitals“ an die eigenen Fahnen zu heften, ist schon ein starkes Stück. Man beachte auch den gewählten Zeitrahmen bis 2021. Nicht wenige Megainvestments, etwa die 300 Millionen Euro-Rekord-Kapitalrunde von GoStudent im Vorjahr, wurden hier bewusst nicht eingerechnet, um einen (erheblich) höheren Prozentsatz nennen zu können.

Über die eigentlichen Versäumnisse hinwegtäuschen

Was würden die internationalen VCs bloß ohne die sechs- und siebenstelligen Investments durch den staatlichen Gründungsfonds tun? Die Antwort: Sie würden natürlich trotzdem in vielversprechende Startups investieren, wie es bei all den anderen Finanzierungsrunden der Fall war.

Diese Jubel-PR anlässlich der Startup Monitor-Präsentation dient wieder einmal einer Sache: über die eigentlichen Versäumnisse hinwegzutäuschen. Ein großer Katalog an Forderungen der Startup- und Investor:innen-Szene an die Politik liegt bekanntlich seit vielen Jahren am Tisch und wird sehr langsam oder überhaupt nicht bearbeitet. Viele davon beziehen sich darauf, die Mobilisierung von privatem Kapital zu erleichtern. Darüber, ob die Erfüllung all dieser Forderungen auch gesamtgesellschaftlich die Richtige Entscheidung wäre, lässt sich ohne Zweifel diskutieren. Aber diese Diskussion passiert nicht. Stattdessen werden sie angeblich gehört, tatsächlich ignoriert und zu geeigneten Gelegenheiten mit Selbstschulterklopfern gekontert. Na dann: Danke, liebe Regierung!

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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