23.09.2016

iTranslate: “Einmal zahlen und ewig Updates bekommen kann nicht funktionieren.”

Die Übersetzungsapp iTranslate ist eine der erfolgreichsten Apps aus Österreich. Im Moment steht das Grazer Startup bei rund 54 Millionen Downloads weltweit. Founder und CEO Alexander Marktl erzählte dem Brutkasten von ausgeschlagenen Exit-Angeboten, dem "einzig vernünftigen Businessmodell" und der schwierigen Suche nach einem Android-Entwickler.
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(c) iTranslate: Co-Founder Alexander Marktl (l) und Andreas Dolinsek

Rund 54 Millionen Downloads, 35.000 verkaufte Abos und etwa 60 Prozent des Umsatzes in den USA. Das Grazer Startup iTranslate ist mit seiner Übersetzungs-App, die etwa WhatsApp-Chats simultan übersetzen kann, bereits weiter gekommen, als die meisten anderen in Österreich. Und das ohne einen einzigen Investor. Denn egal ob Investment- oder Übernahme-Angebot. Für Founder und CEO Alexander Marktl war bislang noch nichts dabei, was ihm sinnvoll erschien.

+++ Dossier: Erfolg +++

“Wir hatten den Cashflow immer selber”

“Es war nie notwendig einen Investor an Bord zu holen. Wir hatten den Cashflow immer selber”, erklärt Marktl. Dabei habe es genügend Angebote gegeben. Vor allem Investoren, die den Exit ihres Lebens anstrebten, wären gekommen. Marktl ist sich aber gar nicht sicher, ob sie den auch bekommen hätten können: “Es ist überhaupt nicht klar, ob man eine Translation-App überhaupt zum Milliarden-Exit führen kann”, sagt er. Übernahmeangebote hat er übrigens schon einige erhalten. Ob ein Exit für ihn überhaupt infrage kommt?

“Wir wachsen so schnell, das Geld bekommen wir selber herein”

“Fast achtstelliges” Exit-Angebot ausgeschlagen

“Auf jeden Fall”, sagt Marktl, “ich glaube, jedes Startup arbeitet irgendwie darauf hin.” Doch die Summe, mit der man ihn überzeugen könnte, korrigiere er jedes Jahr nach oben. “Bislang haben wir uns noch bei jedem Angebot gedacht: Wir wachsen so schnell, das Geld bekommen wir selber herein”, erzählt er. Denn es habe bisher kein “unrealistisches Angebot” gegeben. Was sich Marktl vorstellt wird klar, wenn er erzählt, welche Offerte er bereits ausgeschlagen hat: Das höchste sei “fast im achtstelligen Bereich” gewesen. Marktl quittiert nüchtern: “Wir sehen das Potenzial höher.”

+++ Built to exit: Lässt sich ein schneller Startup-Exit planen? +++

iTranslate sucht begeisterten Android-Entwickler

Dass iTranslate mit einigen für Startups typischen Problemen scheinbar nicht zu kämpfen hat, lässt sich auch aus Marktls Antwort auf eine andere Frage erahnen. Darauf angesprochen, was im Moment die größte Herausforderung für sein Unternehmen ist, sagt er ohne zu zögern: “Wir suchen einen Android-Entwickler.” Und das gestalte sich extrem schwierig. Denn man wolle einen “echten Android-Fan”. Es habe zwar schon einige Bewerbungen gegeben, aber der richtige war noch nicht dabei. “Einer, der sich beworben hat, kam mit einem iPhone zu uns ins Büro”, erzählt Marktl. Es reiche ihm aber nicht, dass jemand die nötigen Skills hat. Die Person müsse auch von Android begeistert sein. Denn man wolle eine “echte native Android-App” bauen.

“Einmal zahlen und ewig Updates bekommen kann nicht funktionieren.”

Abos als “einzig vernünftiges Businessmodell” für Apps

Dem Umstand, dass es die noch nicht gibt, ist es geschuldet, dass iTranslate auf iOS im Moment noch einiges mehr zu bieten hat, als auf Android. So ist auch das Abo-System, mit Zusatzfunktionen wie Offline-Modus und Spracherkennung, bislang nur auf Apple-Smartphones verfügbar. Dabei sieht Marktl in den Abos das einzig vernünftige Businessmodell für Apps: “Einmal zahlen und ewig Updates bekommen kann nicht funktionieren. Die Konsequenz ist, dass viele Apps nicht mehr gepflegt werden.” Durch das Abo-System, das iTranslate erst im Juni eingeführt hat, könne man ständig Updates liefern.

“Growth-Engineering-Team” so groß wie Product-Team

Weitere Abo-Kunden zu akquirieren sei dann natürlich auch das vorrangige Ziel für die nahe Zukunft. Dazu baue man im Moment auch ein “Growth-Engineering-Team” auf. Dieses sei fast gleich groß wie das Product-Team und diene einzig dem Zweck Wachstum zu generieren, vor allem durch Marketingmaßnahmen. “Wir waren am Anfang sehr ‘low profile’ unterwegs”, erzählt Marktl. Nun, mit dem neuen Growth-Engineering-Team, gehe man hingegen offensiver nach außen und bespiele alle Kanäle, die Sinn ergäben. Man habe etwa gerade ein neues Video produziert und über Social Media verbreitet.

Das neue Marketing-Video:

Von Huffington Post als “Game Changer” bezeichnet

Und man erreichte damit die ganze Welt. Allein in der letzten Woche bezeichnete die US-Ausgabe des Blog Huffington Post die App mit ihren neuen Funktionen als “Game Changer” und in der britischen Zeitung  Telegraph war sie unter den zwölf besten iOS-10 Apps gelistet. Etwa 60 Prozent des Umsatzes werden in den USA erzielt. Von den verbleibenden 40 Prozent komme nur ein Bruchteil aus Österreich, erklärt Marktl. Ob da Graz auf Dauer noch der richtige Ort für die Firmenzentrale ist?

“Es gibt hier keine Performance-Marketing-Spezialisten. Dafür müssten wir schon nach Berlin, London oder New York”

Sehr in Graz verankert

“Wir sind sehr verankert in Graz. Ich habe ja auch drei Kinder”, erzählt Marktl. Es müsse daher schon sehr viel passieren, um ihn aus der steirischen Hauptstadt wegzubringen. Es könne jedoch durchaus der Fall eintreten, dass man einen Standort woanders benötige. Dann nämlich, wenn man im Recruitingbereich an die Grenzen stoße. “Es gibt hier zum Beispiel keine Performance-Marketing-Spezialisten. Dafür müssten wir schon nach Berlin, London oder New York”, sagt Marktl. Denn in Graz gäbe es zwar gute Aktivitäten in der Startup-Community, aber es bleibe trotzdem Peripherie.

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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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