23.10.2023

Investor, der Uber entdeckte, nimmt Wiener KI-Startup in Programm auf

Das Wiener generative AI-Startup Permar befindet sich erst in der Aufbauphase. Es hat dennoch bereits bemerkenswerte Erfolge (u.a. auf Product Hunt) feiern können.
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(c) ZvG - Die beiden Permar AI-Founder Matthias Strafinger (l.) und Matteo Berchier.

Das Startup Permar von Matthias Strafinger und Matteo Berchier möchte es Unternehmen ermöglichen, mittels KI-basierten Generator, automatisierte Landing-Pages zu erstellen. Damit konnte man auf der US-Plattform Product Hunt bereits einen Erfolg einfahren: Am 21. Oktober erreichte das Startup in der Kategorie „product of the day“ den dritten Platz.

Permar in Programm von Early-Uber-Investor

Zudem durchläuft Permar aktuell das „Founder University Accelerator“-Progamm von Jason Calacanis, einem der ersten Uber-Investoren, der 2007 als „Entrepreneur in Action“ bei Sequoia Capital 25.000 US-Dollar in Travis Kalanicks Startup zu einer fünf-Millionen-Bewertung investierte. Heute wäre der Anteil rund 100 Mio. wert.

Strafinger war die letzten beide Jahre über Geschäftsführer eines Tochterunternehmens der XXXLutz-Gruppe und Co-Founder einer e-Commerce-Brand: „Während der Zeit habe ich festgestellt, dass es sehr aufwändig ist, ‚Landing Pages‘ für e-Commerce-Brands zu erstellen und man bei der Gestaltung sehr viel auf das Bauchgefühl hört“, erzählt er dem brutkasten. „Es gibt einige Landing Page-Builder, die stark auf Lead-Generation fokussiert sind. Zusätzlich braucht man nach wie vor auch einen ‚CRO-Expert‘, der dir eine high-converting Landing Page baut.“

Permar arbeitet daher mit DTC-Brands (Dr. Squatch, ridge, etc.), scrapt deren Ad-Profile, analysiert die Landing Pages und baut Templates auf Basis dessen. Das Startup, das sich noch in der Ausgründung befindet, implementiert zudem gerade einen Landing Page-Audit, der Nutzern dabei helfen soll, die Conversion Rate weiter zu optimieren und auf Basis von „Visual Design“, „Content Evaluation“, „User Experience“ und „Conversion Rate Optimization“ Feedback zu geben.

E-Commerce-Co-Pilot

Das komplett eigenfinanzierte Unternehmen möchte sich im nächsten Schritt zu einem e-Commerce Co-Pilot entwickeln. Das heißt, dass es im kommenden Jahr möglich sein soll, mithilfe von Prompts Arbeitsaufträge zu erteilen, die von einem (noch zu entwickelnden) hauseigenen AI-Agent ausgeführt werden.

„Wenn man beispielsweise einen Website-Abschnitt auf einer anderen Seite schön findet, kann man einen Screenshot auf unsere Plattform laden und unsere AI-Software damit beauftragen, diesen Abschnitt nachzubauen“, erklärt Strafinger.

Pemar: „Klarheit der Performance schaffen“

Der USP von Permar liegt darin, zwei zentrale Barrieren bei der Erstellung von Landing Pages für Unternehmen zu beseitigen: Mit der Plattform sollen einerseits selbst technisch weniger versierte Nutzer:innen Landing Pages in kürzester Zeit erstellen, ohne auf kostspielige Entwicklungsressourcen angewiesen zu sein. Außerdem schaffe Permar durch die Anwendung automatisierter Landing Page-Audits Transparenz und Klarheit im oft undurchsichtigen Bereich der Landing Page-Performance.

Strafinger dazu: „Dies ermöglicht Unternehmen, das Rätselraten über den Erfolg ihrer Landing Pages zu beenden und schafft eine klare Grundlage für fundierte Entscheidungen.“

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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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