15.05.2024
RELAUNCH IM HERBST

Lernsieg: 21-jährige Gründerin übernimmt Mehrheit und Führung von umstrittener App

Benjamin Hadrigan, der Lernsieg mit 17 gegründet hat, gibt das Unternehmen an Katharina Lang ab, die ihr erstes Startup auch bereits mit 18 gegründet hat. Im Herbst soll der Relaunch erfolgen.
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Lernsieg - vl.n.r.: Die Rechtsanwälte Wieland A. Leopold und Florian Knaipp, die neue Lernsieg-Chefin Katharina Lang, Gründer Benjamin Hadrigan und Stefan Schleicher | © Daniel Schiel
vl.n.r.: Die Rechtsanwälte Wieland A. Leopold und Florian Knaipp, die neue Lernsieg-Chefin Katharina Lang, Gründer Benjamin Hadrigan und Stefan Schleicher | © Daniel Schiel

Es ist eine der spektakulärsten Geschichten der vergangenen Jahre in der heimischen Startup-Welt. Im Herbst 2019 ging der damals erst 17 Jahre alte Wiener Gründer Benjamin Hadrigan mit seiner Lehrerbewertungsapp Lernsieg online. Die App landete innerhalb kürzester Zeit ganz oben in den Download-Charts. Doch der schnelle Erfolg brachte auch eine medial ausgetragene Kontroverse mit sich, die dem jungen Gründer nicht nur Beschimpfungen und Drohungen, sondern auch eine Reihe von Klagen einbrachte. Im Zentrum standen dabei Vorwürfe in den Bereichen Datenschutz und Persönlichkeitsrechte. Unterstützt wurden viele Kläger:innen von der Lehrer:innengewerkschaft.

Lernsieg-Käuferin Katharina Lang gründete auch bereits mit 18 erstes Unternehmen

Nach rund 70 gewonnen Verfahren und dem Gang durch alle Instanzen bei einigen davon, gelang Lernsieg schließlich auch der Sieg vor dem OGH. Insgesamt entstanden laut Startup im Laufe der Zeit etwa 500.000 Euro Anwaltskosten.

Wie nun bekanntgegeben wurde, wird Gründer Hadrigan die App selbst nicht zum angestrebten Relaunch führen. Er verkaufte nun die Mehrheit des Unternehmens an die erst 21-jährige Unternehmerin Katharina Lang mit ihrer Lang Invest GmbH. Sie selbst hat ebenfalls bereits mit 18 ihr erstes Startup gegründet – eine Partnervermittlung. Begleitet wurde die Übernahme, wie auch schon die langwierigen Gerichtsprozesse der vergangenen Jahre, von der Rechtsanwaltskanzlei „Knaipp Leopold Rechtsanwälte“.

Firmenbewertung von 740.000 Euro

Lang übernimmt 51 Prozent des Unternehmens bei einer Firmenbewertung von rund 740.000 Euro. Hadrigan hält weiterhin 44 Prozent der Anteile. Operativ zieht er sich aber komplett von Lernsieg zurück. „Das war für mich eine Bedingung beim Verkauf“, sagt er gegenüber brutkasten. „Ich habe vor einem Jahr einen Buchverlag gegründet und der ist immer erfolgreicher geworden. Ich habe gesehen, dass Unternehmertum auch schön sein kann, ohne die ganzen Klagen. Ich habe gesehen, dass es nicht per se Leiden bedeutet – da ist mir der Knopf aufgegangen“, führt er aus.

Lernsieg dank Schweizer Investorenkonsortium nun mit 1,8 Mio. Euro vor Klagen abgesichert

Katharina Lang für ihren Teil hat sich trotz der dank OGH-Urteil gefestigten rechtlichen Position finanziell gegen etwaige weitere Klagen abgesichert. Ein Schweizer Investorenkonsortium stellt für die nächsten fünf Jahre 1,8 Millionen Euro für diesen Zweck zur Verfügung. „Das Budget wird nur abgerufen, wenn es für diese Zweck gebraucht wird“, präzisiert Lang gegenüber brutkasten. Und warum nimmt sie dieses Risiko auf sich? „Die Möglichkeit, Schüler:innen die Bewertung zu ermöglichen und damit Meinungsfreiheit zu geben, halte ich für extrem wichtig“, sagt sie.

Lehrer:innengewerkschaft blockt Kooperationsangebot weiterhin ab

Mit Schulstart im Herbst soll Lernsieg dann wieder online gehen. Der Fokus soll dabei wie gehabt auf der Bewertung von Lehrer:innen und Schulen liegen, sagt Lang. Sie habe sich auch – wie früher bereits Gründer Hadrigan – an die Lehrer:innengewerkschaft gewandt, mit dem Angebot, im Vorfeld des Relaunches zu kooperieren. „Ich würde mich über ein konstruktives Gespräch freuen. Bisher gab es leider nur Absagen von Paul Kimberger. In der letzten Absage hielt er fest, dass er sich nicht ‚als ein Gestalter‘ sehe. Durch die Klagen der Gewerkschaft werden allerdings unnötig die Mitgliedsbeiträge von den hart arbeitenden Lehrer:innen verbrannt, da diese letztinstanzlich verloren worden sind. Deshalb habe ich mich direkt an den Präsidenten der Gewerkschaft [Anm. Eckehard Quin] gewandt mit der Hoffnung, hier ein konstruktives Gespräch zu bekommen“, hält die neue Lernsieg-Chefin in der Aussendung zur Übernahme fest. Quin habe sich mittlerweile zurückgemeldet und auf Kimberger verwiesen, sagt Lang gegenüber brutkasten.

Expansionspläne bei erfolgreichem Relaunch im September

Wenn nach dem Relaunch alles glatt läuft, stehe auch eine Expansion in weitere europäische Länder im Raum. „Dafür gibt es auch schon Datenbanken“, sagt Lang. Wenn es soweit ist, sei auch die Aufnahme eines Investments für die Expansion angedacht. „Ich will aber erst abwarten, wie es nach dem Relaunch im September läuft“, so die Lernsieg-Chefin.

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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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