18.09.2019

Sechsstelliges Investment für Linzer Startup Tributech

Das Linzer Startup Tributech holt sich zwei Investoren an Bord, die sich mit ihrer Expertise konstruktiv in das Unternehmen einbringen werden. CEO & Co-Founder Thomas Plank erläutert die weiteren Pläne und die Vorteile der Data-Sharing-Technologie.
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Das Tributech-Team.
Das Tributech-Team. (c) Tributech

Das Linzer Startup Tributech Solutions GmbH hat seine erste Finanzierungsrunde abgeschlossen. Hinter dem Investment in sechsstelliger Höhe stehen der Investor Georg Kirchmayr und sein Sohn Nicolas Kirchmayr. “Wir freuen uns besonders, dass die strategischen Investoren sich mit ihrer Erfahrung in unser Startup einbringen”, sagt Thomas Plank, CEO und Co-Founder von Tributech, im Gespräch mit dem brutkasten.

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Georg Kirchmayr war jahrelang CEO der TGW Logistics Group und hat das Unternehmen vom Anlagenbauer zum internationalen Lösungsanbieter entwickelt, sein Sohn Nicolas Kirchmayr ist Data Scientist  und hat als solcher ein hohes Verständnis für den steigenden Einfluss von Daten auf den zukünftigen Unternehmenserfolg.

Nächste Finanzierungsrunde 2020

Zuvor hatte Tributech bereits von FFG, AWS, dem Land Oberösterreich, tech2b und weiteren Förderern Forschungszuschüsse in Höhe von 400.000 Euro akquiriert. Mit dem bestehenden Geld soll nun das eigentliche Produkt fertig entwickelt werden.

Die nächste Investmentrunde soll es Mitte bis Ende 2020 geben: Diese soll dann dazu dienen, das fertige Produkt zu skalieren. Ziel ist, dass bei der nächsten Runde mindestens zwei Investoren mit an Bord sind – darunter ein globaler Player, der dem Startup bei der internationalen Expansion helfen kann.

Das Business von Tributech: Daten richtig teilen

Der Grundgedanke bei Tributech ist, dass sich Daten immer mehr zum wichtigsten Asset von Unternehmen entwickeln und der Zugriff auf diese Assets zu einem essentiellen Innovationstreiber wird – und zwar nicht nur innerhalb des Unternehmens, sondern auch über Unternehmensgrenzen hinweg. Allerdings scheuen sich viele Unternehmen davor, ihre Daten an eine externe Stelle zu übergeben, so dass Partnerunternehmen darauf zugreifen können. Und genau hier setzt die Lösung von Tributech an.

Denn die Software von Tributech ermöglicht es, dass Daten peer-to-peer zwischen den Unternehmen transportiert werden, während sie noch immer auf hauseigenen Servern – beziehungsweise in einer sicheren Cloud – gespeichert sind. Der Austausch der Daten erfolgt dabei transparent, Veränderungen sind nachvollziehbar. Als prominentes aktuelles Beispiel für die Sinnhaftigkeit solcher Lösungen nennt der Gründer die von der Wochenzeitung Falter publizierten ÖVP-Datenleaks: “Mit unserer Lösung könnte nachvollzogen werden, ob Daten noch echt sind oder ob sie dazwischen manipuliert wurden”, sagt er.

Andere Lösungen umfassen die Nachvollziehbarkeit in der Wertschöpfungskette von Lebensmitteln – also zum Beispiel die Frage, ob die Kühlkette eingehalten wurde -, sowie das gezielte Freigeben von Daten für gemeinsame AI-Anwendungen.

Derzeit als MVP nutzbar

Das Team von Tributech motiviert seine Kunden dabei auch dazu, sich eine “Data Asset Klasse” für ihre Daten zu überlegen – also, sich zu überlegen, wie viel ihre Daten wert sind. Manche Daten können etwa für das eigene Unternehmen wertvoll sein. Andere wiederum sind für das eigene Unternehmen wertlos, für andere wiederum extrem nützlich. Diese Daten könnte man zum Beispiel entgeltlich zur Verfügung stellen.

Derzeit ist die Lösung von Tributech im MVP-Stadium. Sie kann also bereits für diverse Kundenprojekte eingesetzt werden, allerdings ist noch immer ein manueller Aufwand nötig. Bis März 2020, so der Gründer, sollen die Prozesse automatisiert werden.

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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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