16.06.2020

Silicon Valley-VC-Reaktion auf Corona: Darum bleiben die USA vor Europa

Kommentar. Eine Studie der US-Kanzlei Fenwick & West zeigt, dass sich am Investment-Verhalten der Silicon Valley VCs im Lockdown statistisch gesehen nicht so viel geändert hat. Das Valley führt wieder einmal vor, wie Startup geht.
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Das Silicon Valley Mindset - VC-Verhalten im Corona-Lockdown
fotolia / Michael Kvakin

Es sei “ein bisschen erschütternd”, wie wenig das, was in der Coronakrise auf der Welt passierte, mit dem Verhalten der Silicon Valley VCs zusammenhängt, stellt die TechCrunch-Journalistin Connie Loizos fest. Sie schreibt über eine Studie der US-Kanzlei Fenwick & West, in der Zahlen zum Investment-Verhalten der großen Risikokapital-Fonds des Valleys im März und April präsentiert werden (⇒ gesamtes Paper). Die Kernaussage: Rein statistisch ist die Coronakrise zwar spürbar, es gibt aber im Vergleich zu davor keinen drastischen Umschwung.

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Nicht allzu dramatische Änderungen bei Silicon Valley VC-Zahlen

So waren im März 72 Prozent, im April immerhin noch 70 Prozent der erfassten Investments klassische “Up-Rounds”, also Finanzierungsrunden zu einer höheren Bewertung als zuvor. Vergangenes Jahr waren es im Durchschnitt 83 Prozent. Die in der Krisensituation zu erwarteten “Down-Rounds” zu einer niedrigeren Bewertung als zuvor lagen im März bei 16 Prozent aller Runden und im April bei zwölf Prozent nach acht Prozent im Vorjahresschnitt. Die “Flat-Rounds” zu gleicher Bewertung schließlich machten im März 13, im April dann 18 Prozent aller Runden aus – im Vergleich zu neun Prozent im Vorjahr. Mit 54 im März und 64 im April lag die Anzahl an erfassten Deals nur knapp unter dem Vorjahresschnitt von 65.

Einen relativ deutlicher Einbruch ist dann doch bei der durchschnittlichen Steigerung der Bewertung zu erkennen. Betrug diese 2019 im Schnitt 93 Prozent (bzw. im Median 60 Prozent), sank sie im März auf 42 Prozent (Median: 26 Prozent), um im April wieder auf 60 Prozent (Median: 30 Prozent) anzusteigen. Branchenmäßig kam im Lockdown der Hardware-Bereich am schlechtesten davon, bei dem es im April unterm Strich sogar eine durchschnittliche Wertminderung um 27 Prozent gab (2019: + 78 Prozent). Besonders gut kamen dagegen (wenig überraschend) Startups aus der Kategorie “Internet; New Media” davon, die im April eine durchschnittliche Wertsteigerung von 121 Prozent aufwiesen (2019: + 122 Prozent).

Das Kapital fließt anders

Dieser Branchen-Vergleich macht klar: Auch wenn die Änderung der Zahlen insgesamt weniger dramatisch ausfällt, als man bei der anhaltend verheerenden Coronavirus-Situation in den USA annehmen könnte, gab es durchaus drastische Verschiebungen. Es floss nach einem Schock im März spätestens seit April wieder, wie gewohnt, unglaublich viel Kapital in Startups. Es floss bloß anders – an die neuen Gegebenheiten und Nachfrage-Verschiebungen angepasst.

Österreich und Europa machen wieder keinen Boden gut

Für Europa und im speziellen für Österreich stehen derartige Zahlen noch aus. Hierzulande dürfte es sogar mehr Kapitalrunden als üblicherweise geben, u.a. bedingt durch den Covid-Startup-Hilfsfonds, über den in relativ kurzer Zeit Dutzende Startup-Investments verdoppelt wurden (Stand Anfang Juni: 37). Gegenüber dem brutkasten kommunizierten Kapitalrunden (⇒ aktuelle Investments hier) gibt es nach wie vor in etwa gleicher Zahl. Eine während des Lockdowns hierzulande geführte Diskussion lässt jedoch vermuten, dass sich der Anteil an Down-Rounds und Flat-Rounds krisenbedingt maßgeblich gesteigert hat.

Wovon Österreich und ganz Europa jedenfalls weit entfernt sind – das legt die oben gezeigte Erhebung klar – ist, auf das Silicon Valley wirklich Boden gut zu machen (obwohl Österreich und andere einige andere europäische Länder bisher in vielen Bereichen deutlich besser durch die Coronakrise kamen als die USA). Das lässt sich auch ohne konkrete Zahlen sagen. Im Gegenteil könnte sich der Gap in Sachen Startup-Finanzierung sogar einmal mehr vergrößern.

Das Silicon Valley Mindset gewinnt wieder einmal

Wieder einmal ist dabei das viel gepriesene Mindset im Valley der entscheidende Faktor. Das ist nicht unbedingt positiv für einzelne Startups. Gar nicht wenige dürften in den vergangenen Monaten von ihren Investoren einfach gleich fallen gelassen worden sein, anstatt noch einen Rettungsversuch via Down-Round oder Flat-Round zu wagen. Aber diese plötzliche Häufung an Abschreibungen im Gegensatz zum Normalbetrieb verkraften die Silicon VCs mit ihrer Investment-Strategie, in der sie ohnehin davon ausgehen, 90 Prozent Abschreibeposten in ihrem Portfolio zu haben. Und noch mehr: Sie versuchen nicht nur, “durch die Krise zu kommen”, sondern bei Startups, die von der Krise gestärkt werden, die Chance zu ergreifen. Mit den üblichen Mega-Beträgen sorgen sie dafür, dass die US-Anbieter ihren europäischen Mitbewerbern nun erst recht davonziehen. Deswegen werden die USA auch diesmal vor Europa bleiben.

Und darüber hinaus machen sich die privaten Investoren damit das Konjunktur-Paket selbst, das hierzulande aus einem Konvolut an Maßnahmen durch die öffentliche Hand besteht, mit denen am Ende eh wieder die meisten nicht zufrieden sind. Doch in Österreich schreien auch VCs bekanntlich gerne nach Unterstützung vom Staat, weil ja sonst die Risikokapitalinvestitionen zu riskant sind – “vor allem jetzt in der Krise”. Aber das ist eine andere Geschichte.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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AI Summaries

Silicon Valley-VC-Reaktion auf Corona: Darum bleiben die USA vor Europa

  • Es sei “ein bisschen erschütternd”, wie wenig das, was in der Coronakrise auf der Welt passierte, mit dem Verhalten der Silicon Valley VCs zusammenhängt, stellt die TechCrunch-Journalistin Connie Loizos fest.
  • Sie schreibt über eine Studie der US-Kanzlei Fenwick & West, in der Zahlen zum Investment-Verhalten der großen Risikokapital-Fonds des Valleys im März und April präsentiert werden.
  • Demnach ist die Auswirkung der Coronakrise im Ivestment-Verhalten der Silicon Valley VCs zwar spürbar, jedoch bei weitem nicht so dramatisch, wie man annehmen könnte.
  • Wieder einmal ist dabei das viel gepriesene Mindset im Valley der entscheidende Faktor.
  • Es könnte Europa und Österreich so noch weiter abhängen.

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