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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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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