18.07.2019

Sechsstelliges Investment für Innsbrucker AI-Startup Swarm Analytics

Das auf Mobilitäts-Monitoring für Smart City-Systeme spezialisierte Innsbrucker Startup Swarm Analytics holt sich ein "mittleres sechstelliges" Investment vom Tiroler Company Builder MAD, der bereits seit der Gründung an Bord war.
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Swarm Analytics: CEO Michael Bredehorn - Investment von MAD
(c) Swarm Analytics: CEO Michael Bredehorn

„Kameras, die nicht überwachen, sondern wertvolle Informationen liefern und die unser tägliches Leben verbessern, werden weltweit in allen Städten und Gemeinden normal sein. Wir haben hier die passende Technologie entwickelt und auch die richtigen Partner in Österreich, um erfolgreich zu sein“, sagt Wieland Alge. Der Managing Partner des Tiroler Company Builders MAD ist zugleich CFO des Innsbrucker Startups Swarm Analytics. Wie nun verkündet wurde, steigert MAD, das seit der Gründung an Bord war, sein Engagement beim AI-Startup mit einem „mittleren sechsstelligen“ Investment. Der Company Builder erhöht seinen Anteil am Unternehmen damit auf 34 Prozent.

+++ Fokus-Channel: AI +++

Swarm Analytics: Bildanalyse ohne Verletzungen der Privatsphäre

Die Technologie von Swarm Analytics ermöglicht es, Daten von Verkehrsüberwachungskameras in Echtzeit zu analysieren. So sollen Informationen für Smart Cities permanent und flächendeckend generiert werden. Dabei werden die Bilder laut dem Startup sofort analysiert und gelöscht, sodass es keinerlei Verletzungen der Privatsphäre gibt. Mit der Technologie sollen „Verkehrsleitsysteme mit vielen unterschiedlichen Verkehrsteilnehmern wie Fußgänger, Fahrräder, e-Scooter oder Autos“ entwickelt werden.

„Unsere Software läuft bis zu zehnmal schneller“

Bisherige Lösungen seien entweder sehr langsam oder sehr kostspielig und deshalb nur für Spezialfälle geeignet, schreibt Swarm Analytics. Dabei würden die Bilder meist in ein Datencenter gestreamt. Das bedeute einerseits teure Transferkosten und andererseits Privacy-Probleme. Am Ende des Prozesses benötige man zudem teure Hardware, um maximal zwei Bilder pro Sekunde analysieren zu können. „Unsere Software läuft bis zu zehnmal schneller auf Kleinstcomputern und erlaubt es, Probleme zu lösen, die bisher als völlig unlösbar erschienen. Wir wollten Standardkameras in intelligente Sensoren verwandeln und das zu einem Systempreis von unter 1000 Euro. Das Ziel haben wir klar erreicht, worüber sich unsere ersten Kunden von Dänemark bis Süditalien sehr freuen“, sagt Michael Bredehorn, CEO und Co-Founder.

A1 als Referenzkunde

Man arbeite in Österreich mit Weltmarktführern im Bereich Traffic Management und entwickle mit ihnen gemeinsame Produkte. Unter den Referenzkunden sind Swarco, Brenner Bernard und A1 Telekom. Mit dem Investment von MAD sei es nun möglich, schneller das technologische Know-how für die Produkte auszubauen und diese in ganz Europa auf den Markt zu bringen.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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