30.10.2019

Startups in Indien: Auf dem Weg zum nächsten großen Ökosystem

Indiens Startup-Ökosystem befindet sich noch in der Wachstumsphase, hat aber bereits zahlreiche Unicorns produziert. Das erregt auch die Aufmerksamkeit anderer asiatischer Länder: Chinas Unternehmen gehören zu den größten Investoren in Indien, wie Ting Wasner-Lian in ihrer aktuellen Kolumne für den brutkasten schreibt.
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(c) fotolia.com - Kaale

Indien ist mit fast 1,4 Milliarden Menschen weltweit das Land mit den zweitmeisten Einwohnern. Das Potenzial Indiens ist gewaltig, da der Staat mehr als 460 Millionen Internetnutzer beherbergt – und gleichzeitig die größte Zahl an Menschen aufweist, die noch nicht mit dem Internet verbunden ist. Indien wächst schnell, mit einer BIP-Wachstumsrate von konstant über 6  Prozent und einem Risikokapitalsektor, der im globalen Vergleich bereits der drittgrößte ist, knapp hinter China und den USA. Last but not least erlebt die indische Startup-Szene ihren kambrischen Explosionsmoment mit mehr als 5.000 Startups allein im Tech-Sektor und mehr als 20 Unicorns.

+++Asian Innovation Meetup am 4.11. im Talent Garden: Innovation in Indien+++

Diese erstaunlichen Entwicklungen sind innerhalb Asiens nicht unbemerkt geblieben. Bofan Wu, der Herausgeber von „China 21st century business review“, sagte einmal: „Indien hat viele Geschäftsmodelle entwickelt, von denen es sich lohnt, für chinesische Unternehmer zu lernen.“ Kommentare wie dieser rückten Indien bereits früh in den Fokus chinesischer Unternehmer und Investoren. So ist China heute der führende Auslandsinvestor in der indischen Startup-Szene.

Der Aufstieg Indiens wurde auch von Masayoshi Son, dem Gründer des japanischen Riesen Softbank, bemerkt, der 2014 seine Pläne bekannt gab, innerhalb der nächsten zehn Jahre zehn Milliarden US-Dollar in indische Startups zu investieren. Auf halbem Weg nach dieser Zeit war dieser Meilenstein bereits erreicht. Im Juli 2019 verkündete Softbank daher, in den nächsten zwei Jahren weitere zwei bis vier Milliarden US-Dollar in Indien zu investieren. Insgesamt ist die Anlagestrategie der Softbank branchenunabhängig – aber wenn wir uns ihre Investitionen genauer ansehen, sehen wir eine Präferenz für Finanzdienstleistungen und Startups an der Schnittstelle von Online- und Offline-Handel, zum Beispiel bei Marketplaces.

Der Fokus der indischen Startups: 60 Prozent B2C

Während chinesische Megatrends wie WeChat oder Chinas KI-Ambitionen in den westlichen Medien ausführlich behandelt werden, gibt es noch relativ wenig Berichterstattung über die Startup-Entwicklung Indiens. Möglicherweise mit Ausnahme von Flipkart, dessen 16 Milliarden Dollar schwere Übernahme durch Walmart in diesem Jahr auch in westlichen Technikmedien für Schlagzeilen sorgte.

Je nach Methodik wird die Zahl der aktiven Startups in Indien auf 5.000 bis 10.000 geschätzt, davon 60 Prozent im B2C- und die restlichen 40 Prozent im B2B-Bereich. Erfolgreiche B2C-Startups konzentrieren sich vor allem auf Lebensmitteldistribution, E-Commerce, Finanzdienstleistungen, Tourismus und Gastgewerbe. Erfolgreiche B2B-Startups nutzen Cloud Computing, KI und große Datenmengen, um die betriebliche Effizienz zu verbessern, die Verbrauchergewohnheiten zu tracken und Kosten zu minimieren.

Wachsende Mittelschicht als Treiber des Startup-Ökosystems

Der vielleicht größte Treiber des Startup-Ökosystems hat nichts mit den Startups selbst zu tun, sondern mit den sich rasch verbessernden makroökonomischen Bedingungen, die erstens einen schnellen Rückgang der Armut und zweitens eine aufstrebende Mittelschicht mit sich brachten. Darüber hinaus ist die mobile Internetnutzung rasant gestiegen und wird sich innerhalb der nächsten vier Jahre auf 700 Millionen Nutzer verdoppeln. Mit anderen Worten: Der Zuwachs an mobilen Internetnutzern allein wird höher sein als die gesamte Bevölkerung der USA.

+++Startup-Nation India: Delegationsreise zu Indiens Tech-Hubs+++

Verstärkt wird dieser Trend dadurch, das die Kosten für mobile Datentarife in Indien exorbitant sinken, laut einer aktuellen Studie von McKinsey haben sich die Tarife von 2013 bis 2019 um 90 Prozent verringert. Dies ist vor allem Jio zu verdanken, einem neuen Mobilfunkbetreiber, der bestehende Marktteilnehmer massiv unterbietet und Smartphones mit einem Vertrag praktisch kostenlos verschenkt.

Allerdings sind nicht alle Trends markt- und makroökonomisch bedingt. Als die Regierung 2016 eine groß angelegte Banknotendemonetarisierung durchführte, beschleunigte sie die Entwicklung und Akzeptanz von Internetzahlungen in ganz Indien. Einer der Hauptverantwortlichen für diese Entwicklung war Paytm, dessen Nutzerzahlen in nur fünf Wochen um 20 Millionen gestiegen sind. Heute ist Paytm mit mehr als 350 Millionen Nutzern Indiens größtes Internet-Zahlungsunternehmen und wird oft als die indische Version von Alipay bezeichnet.

Schlüsselpersonen des indischen Startup-Ökosystems

Wenn wir über die internationalen Key-Player GAFA und einige namhafte Investoren wie Y Combinator und Andreessen Horowitz sprechen, haben wirr dabei unweigerlich die USA im Sinn. In China wird diese Rolle von BAT (Baidu, Ali Baba und Tencent) und vielen engagierten Unternehmern übernommen, die regelmäßig Unicorns zur Welt bringen. Indien hingegen ist ein Ökosystem, das sich auf dem Weg zur Marktreife befindet.

In der folgenden Tabelle habe ich ein Spickzettel über indische Unicorns zusammengestellt, in dem jeweils das chinesische und US-amerikanische Pendant, sowie die Finanzierung des indischen Unicorns dargestellt wird.

Unicorns in Indien
(c) SE Incubator

Im Gegensatz zur chinesischen Regierung, die über die nationalen Schlüsselindustrien für das zukünftige Wachstum entscheidet, ähnelt die indische Regierung eher den USA und Europa, indem sie einen unterstützenden Ansatz für einzelne Branchen verfolgt. Für eine aufstrebende Volkswirtschaft ist die indische Markt- und Investitionslandschaft auch für ausländische Marktteilnehmer überraschend offen und weist nur sehr wenige Zugangsbarrieren auf. Infolgedessen könnte Indien der einzige Markt sein, auf dem Google, Facebook, Amazon, Chinas Xiaomi, Alibaba und einige südkoreanische Internetunternehmen nebeneinander ko-existieren.

Investoren im indischen Startup-Ökosystem

In der Vergangenheit ließen sich Großinvestoren in Indien in drei Kategorien einteilen:

  • US-Dollar-Fonds wie Sequoia Capital, Tiger Fund, Accel Partners, etc.
  • Lokale Fonds wie Kalaari Capital
  • Japanische Investoren wie Softbank und andere japanische Unternehmen, die seit vielen Jahren den indischen Markt bearbeiten.

Der chinesische Kapitalzufluss begann spät, wuchs aber in den letzten Jahren exponentiell. Im Jahr 2018 wurden insgesamt 5,6 Milliarden US-Dollar investiert, was chinesische Investoren erstmals vor US-amerikanischen und japanischen Investoren reihte.

Fachkräfte aus Indien

Sowohl indische als auch chinesische Talente sind dafür bekannt, dass sie die Spitzenplätze der US-Elite-Universitäten und die Ingenieurränge der GAFA besetzen. Vor etwa 10 Jahren begannen die chinesischen Lokalregierungen, sich aktiv mit den Chinesen im Ausland zu befassen und Wege zu finden, sie zurück in die Heimat zu locken. Was langsam begann, ist heute zu einem starken Trend geworden, sowohl aufgrund der rasanten wirtschaftlichen Entwicklung als auch aus aktuellen politischen Gründen. Die Beendigung und teilweise Umkehrung des Braindrain wird oft als einer der wichtigsten Faktoren für die schnelle Entwicklung des chinesischen Ökosystems bezeichnet. Top-Talente, die im Ausland studiert haben und die ersten Jahre ihrer Karriere im Silicon Valley verbrachten, kommen als Investoren, Gründer, Manager und Forscher nach China zurück. Sie wenden ihre Erkenntnisse aus dem US-Startup-Ökosystem auf China an.

+++“go international“-Initiative verlängert+++

Wie geht es Indien in dieser Hinsicht? Laut einem Bericht der INSEAD Business School in Zusammenarbeit mit Tata Communications und der Adecco Group besteht die größte Herausforderung für Indien darin, seine Fähigkeit zur Gewinnung und Bindung von Fachkräften zu verbessern. Die Suche nach qualitativ hochwertigen Mitarbeitern bleibt für indische Unternehmen jeder Größe ein zentrales Thema, wobei die knappen Budgets dabei die größte Herausforderung sind. Unter diesen Umständen entschieden sich einige indische Unternehmen, das technische Team in China einzusetzen, um chinesische Ingenieure zu rekrutieren, die technischen Support aus der Ferne anbieten.

Staatliche Unterstützung: Von Startup-Programm bis Digital-ID

Im Mai 2014 startete Premierminister Narendra Modi seine politischen Reformen und präsentierte das Projekt Digital India. Im Jahr 2015 startete die Regierung Modi das Programm Make in India. Am 16. Januar 2016 kündigte Modi offiziell das Programm „Startup India and Stand-up India“ an. Die indische Regierung investierte 1,5 Milliarden Dollar, um die indische Ausgabe von „Mass Entrepreneurship and Innovation“ zu unterstützen, die einem ähnlichen chinesischen Regierungsprogramm von 2015 ähnelt.

Im Jahr 2017 lockerte die indische Bundesregierung die Vorschriften und Beschränkungen für ausländische Investitionen. Weil die indische Regierung die Bedeutung des indischen Startup-Ökosystems erkannt hat – durch selbiges sollen ausländische Direktinvestitionen anziehen, Arbeitsplätze geschaffen und die Produktivität der indischen Industrie gesteigert werden.

Angetrieben vom Programm „Digital India“ hat Indien das weltweit größte biometrische ID-System auf Basis der Aadhaar-Karte aufgebaut, darunter Name, Adresse, Geburtsdatum, Geschlecht, Mobiltelefonnummern/E-Mail und Fingerabdrücke, Iris-Scan-Informationen, Fotobild usw. Aadhaar ist nicht nur eine reine ID-Nummer, sondern ist auch an eine persönliche Handy-SIM-Karte und ein Bankkonto gebunden. Der Staat überträgt Renten, Subventionen und andere direkte Leistungen an die Bürger gemäß den zugehörigen Konten. Einzelpersonen können sich über das Aadhaar-Konto bei der „Unified Payment Platform UPI“ anmelden.

Darüber hinaus hat die indische Regierung Aadhaar angepasst, um ein biometrisches Zeiterfassungssystem einzuführen, um die Verspätungen und Abwesenheiten von Regierungsmitarbeitern zu überprüfen.

Fazit

Das indische Ökosystem hat innerhalb kurzer Zeit enorme Fortschritte gemacht, und wir sehen bereits, dass indische Startups im Ausland expandieren. Für die nächste Welle von Startups können wir erwarten, dass in naher Zukunft indische technologiegetriebene Unternehmen entstehen werden, die es internationalen Größen wie Huawei, Xiaomi oder Apple gleichtun.

Am 4.11.2019 findet im Talent Garden Vienna ein Meetup zum Thema „Innovation in Indien“ statt. Anmeldung unter diesem Link.


Über die Kolumnistin: Ting Wasner-Lian, MBA

Ting gründete ihre erste Firma, ein Immobilienportal, in China direkt nach ihrem Studienabschluss. Anschließend arbeitete sie im Immobilien- und Architekturgeschäft in vielen Funktionen wie Strategie und Business Development. Im Jahr 2007 wechselte sie zu einer österreichischen Unternehmensberatung und war dort für den Aufbau des asiatischen Geschäftsbetriebs verantwortlich. Sie hat einen MBA-Abschluss in Entrepreneurship & Innovation von der WU Wien und lebt und arbeitet seit 12 Jahren in China, Japan und Österreich. Im Jahr 2018 gründete sie SE Incubator und wurde unabhängige Beraterin mit einem starken Fokus auf chinesische Innovationen und Markttrends. Außerdem ist sie Mitorganisatorin des Asian Innovation Meetup Vienna.

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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

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„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

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Masse an Möglichkeiten

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