02.01.2024

„Bankless Finanzierung“: Über diese Plattform können Startups ihre Firmenanteile verkaufen

Metapolitan eröffnet User:innen nicht nur die Möglichkeit, digitale Assets zu handeln, sondern gibt auch Startups die Gelegenheit, Firmenanteile auf der Plattform zum Kauf anzubieten. Über diese neue Form der "banklosen" Unternehmensfinanzierung sprechen die beiden Investment-Partner Farbod Sadeghian und Stephan Kothgasser.
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(c) Metapolitan - Stephan Kothgasser (l.) und Farbod Sadeghian von Metapolitan.

Metapolitan ist gekommen, um die Finanzierung zu verändern. Eigentlich handelt es sich um eine Plattform, auf der User:innen Vermögenswerte wie „Real Estate“, Edelmetalle oder Kunstsammlungen handeln können. Dabei ist ein Vermögensteil tokenisierbar – das heißt, beliebig teilbar. Somit können sich Interessierte auch mit kleinen Beträgen Assets jeglicher Art beteiligen. Dieser Betrag wird dann durch ein Art digitales Wertpapier emittiert und auf einer Blockchain ausgewiesen.

Neben dieser Möglichkeit zu kaufen und zu verkaufen bietet die Trading-Plattform speziell für Startups und KMUs eine weitere Möglichkeit, um Kapital aufzustellen, wie Farbod Sadeghian, einer der beiden Investment-Partner (mit Stephan Kothgasser) im brutkasten-Gespräch erklärt.

Metapolitan und der „IPO of everything“

Sadeghian kennt man als seriellen Web-Unternehmer und Investor, mit einem Fokus auf Fintech und Blockchain. Kothgasser ist seit Jahrzehnten als Business Developer mit unternehmerischem Ansatz in der Unternehmensberatung tätig.

Von dort aus drang er immer stärker in den Startup- und Investmentbereich und beschäftigt sich darüber hinaus mit der Blockchain-Technologie – mit der Überzeugung, dass sie Geschäftsprozesse maßgeblich beeinflussen und damit Wirtschaftssysteme enorm verändern werde.

Nun haben er und Sadeghian mit Metapolitan etwas entwickelt, das sie unter den Begriffen „IPOs of everything“ subsummieren.

„Im Prinzip handelt es sich bei uns um ein ‚privates IPO'“, erklärt Sadeghian. „Wir wissen bereits von vielen Startups, die ihre Anteile digitalisieren und verkaufen wollen. Das funktioniert so: Bestehende Investoren erhalten Anteile in digitalen Shares, die restlichen können dann über uns verkauft werden“, gibt der Founder ein Beispiel, wie Startups etwa künftig Kapital aufstellen könnten.

Kein Crowdfunding

Zugegebenermaßen klingt das eigentlich nach einer Art „Crowdfunding„, sei es aber nicht, so Sadeghian. Laut dem Seriengründer ist der punktuelle Unterscheid, dass man nicht eventuell „Jahre dabei sein muss“, sondern direkt Anteile an einem Startup oder einem anderen Asset kaufen und unmittelbar „auf den Markt setzen“ kann, wenn es einem beliebt.

„Wir als One-Stop-Solution begleiten den ganzen Prozess als White Label. Bei Startups, die ihre Shares verkaufen wollen, um Kapital aufzustellen, wird es etwa eine individuelle – auf die Firma abgestimmte – Webadresse geben. Zum Beispiel: „xy.com/trade“. Die Anteile sind ja schon dort und der Vorteil ist, dass man seine Kunden gleich involvieren kann“, erläutert Sadeghian.

Metapolitan und der Community-Vorteil von Startups

Mit Kunden meinen Kothgasser und Sadeghian vor allem Communities. Eine bereits bestehende Gemeinschaft, die man am Startup (und am Erfolg) partizipieren lassen kann. Der Gedanke dahinter: Gründer:innen kennen die Schwierigkeiten der Kapitalbeschaffung. Auch Sadeghian deutet mühselige Erfahrungen an, als er im Laufe seines Gründertums auf Kapitalbeschaffung unterwegs war. Das Plagen mit Banken und mühsamen Investor:innen im Hinterkopf. Das soll mit Metapolitan und für Gründer auf Finanzierungsuche ein Ende finden.

„Finanzierung und auch das Verkaufen von Anteilen ist schwierig, aber für Startups, die eine Datenbank der Kundschaft haben, wird mit uns das Fundraising einfacher. Mit weniger Bürokratie und keiner Berichtspflicht an den Investor um acht Uhr in der Früh. Es ist schlicht eine Form der ‚bankless‘ Finanzierung“, sagt Sadghian.

Und Kothgasser ergänzt: „Bisher hatten nur die großen Player diese Gelegenheit. Kleinere nicht – teils aus engen finanziellen Möglichkeiten und bürokratischen Regulativen. Mit uns können nun auch kleinere Startups einen ‚quasi Börsengang‘ durchführen und andere Wege der Unternehmensfinanzierung aufstellen.“

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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