15.02.2021

incubed IT: US-Gigant Verizon kauft Grazer Roboter-Software-Scaleup

Exit: Das auf Software für autonome Roboter spezialisierte Grazer Unternehmen incubed IT geht für einen nicht näher genannten Betrag an den US-Telekom-Riesen Verizon.
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Das siebenköpfige Gründerteam von incubed IT mit
Das siebenköpfige Gründerteam von incubed IT mit "Samrt Shuttle" | (c) atelierjungwirth.com/prontolux

Das Grazer Scaleup incubed IT hat mehrere Besonderheiten. So hat es etwa ganze sieben Gründer, die sich im “Robocup” an der TU Graz kennenlernten, und auch zehn Jahre nach der Gründung 2011 immer noch alle operativ an Bord sind. In der gesamten Zeit nahm es nie ein Investment auf. Und nun ist es Teil der Nummer 20 der größten Unternehmen der USA. Denn wie heute offiziell bekanntgegeben wurde, kaufte der US-Telekom-Gigant Verizon das Unternehmen zu 100 Prozent auf.

“Natürlich ist es ein persönliches Zuckerl”

Über den Kaufpreis im mit Unterstützung von i5invest ausgehandelten Deal wurde stillschweigen vereinbart. Co-Founder und Head of Business Development Michael Reip kommentiert im Gespräch mit dem brutkasten: “Wenn es nicht Sinn machen würde, würden wir es nicht machen. Natürlich ist es ein persönliches Zuckerl”. Vergangenes Jahr habe man mit einem Umsatz in einstelliger Millionenhöhe abgeschlossen. Derzeit hat das Unternehmen 32 Mitarbeiter. Und diese Zahl soll sich nun innerhalb kurzer Zeit verdoppeln.

Video-Talk zum Exit mit zwei incubed IT-Gründern

Denn, so Reip über den Exit, “was es tatsächlich spannend macht, ist die Möglichkeit, das Unternehmen auf das nächste Level zu heben und vom Technologieführer auch zum zu werden Marktführer”. incube IT bleibt nämlich auch nach dem Deal als eigenständiges Unternehmen bestehen. Zehentner stellt klar: “Wir bleiben am Standort in Graz und ein eigenständiges Unternehmen. Wir als Gründer bleiben mit an Bord. Es wird alles verstärkt, aber nichts aufgesogen”, so Co-Founder und Head of Product Christoph Zehentner. Verizons Stärke im 5G-Bereich soll nun aber nochmal einen entscheidenden Push für die schon jetzt erfolgreiche Technologie bringen.

incubed IT: Das “Hirn” autonomer Roboter

Über die erklärt Michael Reip: “Mit unserer Software lassen wir mobile autonome Roboter fahren. Sie ist so etwas wie das Hirn in der Hardware-Hülle, mit dem sich diese etwa in Warenlagern und Produktionsstätten zurechtfinden. Roboter können so die Umgebung wahrnehmen und darauf reagieren. Man muss also nicht eine Halle für Roboter bauen, sondern man kann diese in das bestehende Setup hineinnehmen. Das macht uns aus”. Das sei durchaus mit einem Staubsauger-Roboter vergleichbar, aber “wir machen das ganze groß und industriell.” Die Rede sei etwa von Robotern mit 1,3 Tonnen Nutzlast.

Nächster Schritt dank Verizons 5G-Stärke

Die Einführung des neuen Mobilfunk-Standards 5G führe nun zu weiteren Vereinfachungen für Kunden. Es sei dadurch bald möglich, Roboter – “wie einen Fernseher” – auszupacken und sie würden auf Anhieb funktionieren, so Zehentner. Denn mittels 5G könne man ohne weitere Hardware-Infrastruktur die notwendigen Verbindungen herstellen.

Zudem will das Grazer Unternehmen auch die internationale Stärke von Verizon nutzen. Seitens des US-Giganten kommentiert Rima Qureshi, Chief Strategy Officer, in einer Aussendung: “Diese Akquisition unterstreicht das Engagement von Verizon bei der Entwicklung neuer und innovativer Geschäftsfelder und Anwendungsfälle, die die Leistungsfähigkeit von 5G nutzen”. Durch die Integration der autonomen Software von incubed IT mit der 5G-Plattform von Verizon werde man in der Lage sein, Roboterautomatisierung im großen Maßstab zu betreiben.

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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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