25.07.2017

Kionix-Gründer: “Zutaten für ein Unicorn sind bei USound da”

Das Grazer Startup USound hat mit seinen Mikrolautsprechern große Pläne. Unterstützt wird das Team gleich von mehreren Pionieren im Bereich der Halbleitertechnologie. Im Advisory Board sitzt auch der US-Serial Entrepreneur und Kionix-Gründer Greg Galvin. Der Brutkasten traf ihn zum Interview.
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(c) Rheonix: Greg Galvin

Fast jeder hat sie in der Tasche – die Technologie von Kionix. Mit dem mittlerweile verkauften Unternehmen entwickelte Gründer Greg Galvin schon ab den 1990’er-Jahren Sensoren, die auf Halbleitertechnologie basieren. Ausgangspunkt war dabei die US-Eliteuni Cornell, an der Galvin nach wie vor tätig ist. Später entwickelte er mit seinem Team jene Mikro-Sensoren, die Beschleunigung messen können und heute unter anderem in den meisten Smartphones verbaut sind. Galvin gilt damit als Pionier im Halbleiter- bzw. MEMS-Bereich (micro electric mechanical systems).

Nicht nur technologisch, auch wirtschaftlich ist Galvin sehr erfolgreich. Im Jahr 2000 erfolgte der erste große Exit mit Kionix (damals noch auf optische Sensoren spezialisiert). Doch Galvin behielt die Namensrechte und schaffte 2009, nun mit den oben genannten Beschleunigungssensoren, einen zweiten Mega-Exit. Seitdem arbeitet er mit seiner neuen Firma Rheonix in enger Zusammenarbeit mit der Cornell University an Mikro-Sensoren für den Gesundheitsbereich, mit denen Krankheitserreger bestimmt werden können.

Als Teil des Advisory Boards unterstützt Galvin auch das Grazer Startup USound. Das Mikro-Lautsprecher-Unternehmen deckt mit seiner Technologie nach Aussagen von Experten wie Galvin den letzten ungelösten Usecase im MEMS-Bereich ab. Im Interview mit dem Brutkasten erklärt Galvin, wie er USound unterstützt, was im MEMS-Bereich noch zu erwarten ist und welche Strategien sich für DeepTech-Startups anbieten.

+++ 12 Millionen Euro Investment für Grazer Lautsprecher-Startup Usound +++

Was hat sie ganz zu Beginn von USound überzeugt?

Herbert. (Anm.: Herbert Gartner, erfolgreicher Gründer im MEMS-Bereich; nun mit eQventure Hauptinvestor bei USound)

Wie es in der Welt der Entrepreneure sehr oft der Fall ist, hatten wir beide schon vor USound geschäftlich viel miteinander zu tun. Wir kennen uns gut. Und wenn dann so ein langjähriger Partner anruft und fragt, ob man bei etwas dabei sein will, sagt man ganz einfach ja. Das basiert auf gegenseitigem Vertrauen und der Erfahrung, die ich mit ihm gemacht habe.

Sie sind Teil des Advisory Boards von USound. Unterstützen Sie das Startup aktiv mit Ihrem Know-how und Ihrem Netzwerk?

Ja, mit meinem Know-how, meinem Netzwerk, meiner Erfahrung. Ich stelle viele Fragen, ob sie dies oder jenes bedacht haben. Ich hatte ja selber ein großes Unternehmen im MEMS-Bereich. Da gibt es zwar technologisch große Unterschiede zu USound, aber eben auch sehr viele Überschneidungen wie gleiche Zulieferer oder Kontakte innerhalb der Branche.

Worin sind sich USound und Ihr früheres Unternehmen Kionix besonders ähnlich?

Der Kern ist: Es sind beides Anbieter von Halbleiter-Bauteilen. Die Produktionsbedingungen sind zwar ähnlich. Aber natürlich nutzt USound auch Materialien mit denen wir nie etwas zu tun hatten und umgekehrt. Also technisch gibt es trotz der gleichen Branche doch gravierende Unterschiede. Aber im Business-Bereich haben wir etwa die gleichen Zulieferer. Und auch die Endkunden sind zu großen Teilen die gleichen. Denn beide Firmen liefern für die Produktion von elektronischen Geräten wie Smartphones zu.

Das bringt uns zum Netzwerk zurück. Haben sie Kontakte zwischen den USound-Foundern und potenziellen Kunden hergestellt?

Nicht direkt.

Haben sie regelmäßige Meetings mit dem Founder-Team?

Wir haben jede zweite Woche eine Telefonkonferenz des Advisory Boards mit den Gründern. Dazu haben wir inzwischen zwei persönliche Treffen pro Jahr festgelegt.

“Es heißt eben ‘Advisory’. Wir geben Empfehlungen und Meinungen ab. Es ist am Management-Team zu entscheiden, was sie damit machen.”

Generell gefragt: Wie stark sollte der Einfluss des Advisory Boards auf die Entscheidungen eines Startups sein?

Gar nicht. Dafür gibt es das Management-Team. Und auch das Executive Board hat da bestimmte Aufgaben. Es heißt eben „Advisory“. Wir geben Empfehlungen und Meinungen ab. Es ist am Management-Team zu entscheiden, was sie damit machen.

USound ist lange im “Stealth-Modus” geblieben und erst an die Öffentlichkeit gegangen, als sie schon einen funktionierenden Prototypen hatten. Ist das generell die beste Taktik für DeepTech-Startups?

Das ist einer dieser Fragen, auf die es keine allgemein gültige Antwort gibt. Natürlich hat der “Stealth-Mode” viele Vorteile. Man hat Zeit, die Fehler auszumerzen, sein eigenes Produkt voll zu verstehen und auf die unterschiedlichsten Usecases zu kommen. Dazu kommt, dass die Welt sehr kompetitiv ist. Es gibt überall intelligente Leute und Kapital. Gute Ideen werden schnell kopiert. Es gibt also viele Gründe im “Stealth-Mode” zu bleiben, bis man wirklich bereit ist, loszulegen.

“Bei Technikern gibt es die Tendenz das Produkt vorab ewig immer weiter zu verbessern, bis sie dann feststellen müssen: Wir sind zu spät für den Markt.”

Das Gegenargument dazu ist: Viele Startups geraten in Schwierigkeiten, weil sie potenzielle Kunden nicht rechtzeitig ansprechen. Sie können das natürlich auch tun, während sie noch im „Stealth-Mode“ sind. Aber man muss seine Idee, sein Produkt, sein Service oder was auch immer es ist schon zu richtigen Kunden bringen, bevor es perfektioniert ist. Bei Technikern gibt es die Tendenz das Produkt vorab ewig immer weiter zu verbessern, bis sie dann feststellen müssen: Wir sind zu spät für den Markt. Der Konkurrent mag ein deutlich unterlegenes Produkt haben. Aber er ist damit halt auf den Markt gegangen. Für mich ist die Wahl dieses Zeitpunkts einer der zentralen Balance-Akte, die zu bewerkstelligen sind. Einerseits muss man etwas vorzuweisen haben, wenn man zu potenziellen Kunden geht. Aber andererseits muss man möglichst früh herausfinden, ob das Produkt überhaupt auf Interesse stößt, beziehungsweise um den Preis, den man anbieten kann, potenzielle Käufer findet.

Redaktionstipps

Wenn nun ein potenzieller Kunde in dieser Phase anbietet, die Weiterentwicklung des Produkts mit der eigenen F&E-Abteilung zu unterstützen, sollte ein Startup das in Betracht ziehen?

Meiner Meinung nach sollten Startups jeden ihnen angebotenen Deal in Betracht ziehen. Das heißt nicht, dass sie tatsächlich auf jeden Deal eingehen sollen. Auch da gibt es Gründe, die dafür sprechen und welche, die dagegen sprechen. Wenn man seinen potenziellen Kunden dazu bringt, in die eigene Produktentwicklung zu investieren, ist das ein extrem guter Beweis dafür, dass es diesem Kunden ernst ist. Denn jeder Kunde wird immer jede Gratis-Probe annehmen, die man ihm schickt. Das ist unverbindlich und er kann entscheiden, ob das Produkt für ihn passt oder nicht. Wenn der Kunde Geld in die Hand nimmt, kann man davon ausgehen, dass sein Unternehmen wirklich hinter der Entscheidung für das Produkt steht.

“Man muss alle Handlungen mit Vorsicht setzen.”

Die Kehrseite ist natürlich, dass man nicht will, dass Kunden beginnen aktiv zu kontrollieren, in welche Richtung man sich selbst entwickelt. Ein Kunde zieht einen in die eine Richtung, ein anderer in die andere und nach ein paar Jahren stellt man sich die Frage: Wo stehen wir eigentlich? Wir sind an kein Ziel gekommen. Wie gesagt, es gibt auch in dieser Frage keine absolute Antwort. Man muss alle Handlungen mit Vorsicht setzen.

Zurück zu USound. Wo sehen Sie die Firma in fünf Jahren?

Ich gehe davon aus, dass USound in fünf Jahren extrem erfolgreich sein wird.

Hat USound Unicorn-Potenzial?

Ich denke, dass das möglich ist. Ich glaube aber nicht, dass es, zumindest in fünf Jahren, sehr wahrscheinlich ist. Aber klar: Der Markt für die Lautsprecher ist da. Die Technologie ist extrem gut und das Team ist hervorragend aufgestellt. Die Zutaten für ein Unicorn sind jedenfalls da.

Welche Entwicklungen sind im MEMS-Bereich nach den Lautsprechern noch zu erwarten?

Im Prinzip sind jetzt alle Usecases für Halbleiter-Technologie, über die in den vergangenen Jahrzehnten gesprochen wurde, Realität. Es wird weiterhin einen Evolutionsprozess geben, bei dem die Technologien immer weiter verbessert werden. Aber ich erwarte keine revolutionären MEMS-Usecases mehr.

Könnte man also sagen, USound liefert mit den Lautsprechern den letzten Puzzle-Teil in diesem Entwicklungsprozess?

Ja, das kann man wohl so ausdrücken. Jetzt kann man allgemein beobachten, dass der Fokus im MEMS-Bereich nicht mehr auf der Entwicklung liegt, sondern darin, dass immer mehr Anwendungsgebiete für die vorhandenen Produkte gefunden werden. Darin, dass ein immer breiterer Markt erschlossen wird. Im Moment gibt es beim Einsatz der Technologie noch einen Schwerpunkt auf Unterhaltungs- beziehungsweise Alltagselektronik. Tatsächlich gibt es aber extrem viele weitere Einsatzmöglichkeiten. Ein gutes Beispiel sind Autos: Man sehe sich nur die Evolution der in Fahrzeugen verbauten Sensoren an. Das Auto wird sukzessive immer smarter. Es interagiert immer besser mit seinem Fahrer, nimmt ihm immer mehr Handgriffe ab: Scheibenwischer, Lichter, Gebläse – das ging vor ein paar Jahren noch nicht automatisch und dahinter stehen Sensoren. So einen Evolutionsprozess wird es noch in einigen weiteren Feldern geben.

“Die Fähigkeiten, die Hingabe, die Arbeitsmoral und das Zusammenspiel der Mitglieder des Kernteams machen wirklich alles aus.”

Zuletzt: Als sehr erfolgreicher Entrepreneur – was ist ihr wichtigster Ratschlag für Leute, die das erste Mal gründen?

Ich hätte sehr viel Rat zu bieten. Aber der wichtigste Ratschlag ist wahrscheinlich, dass man das richtige Team zusammenbekommen muss. Die Fähigkeiten, die Hingabe, die Arbeitsmoral und das Zusammenspiel der Mitglieder des Kernteams machen wirklich alles aus. Das wird am Ende maßgeblich entscheiden, ob die Firma erfolgreich wird, oder nicht. Da geht es einerseits um die Kombination der Kompetenzen innerhalb des Teams. Aber auch darum, ob alle gut miteinander auskommen, ob alle an einem Strang ziehen und nicht einer von neun bis fünf arbeitet, während alle anderen einen Zwölf-Stunden-Tag machen. Es geht da um den richtigen Mix an Charakterzügen und fachlicher Expertise.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


Tipp der Redaktion: Die neue brutkasten-Serie “No Hype KI”

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