27.07.2021

NEA: Junge Salzburgerin als Matchmakerin für NFT-Kunst und Investoren

Patricia Karrer liegt die Kunst in den Venen. Die Salzburerin machte sich während der Pandemie Gedanken darüber, wie sie Künstlern helfen kann. Heraus kam NEA und die Tokenisierung des Kunstschaffenden.
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NEA, Karrer,
(c) NEA - Patricia Karrer möchte Künstern die Möglichkeit geben auch digital Einkommen zu lukrieren.

Es war der Wille Künstlern in der Pandemie zu helfen, der Patricia Karrer vorantrieb. Die 24-Jährige trägt die Kunstszene im Blut – die Großeltern waren Galeristen; ihr Onkel Kunstmanager. Sie stellte sich lange die Frage, wo es sie hinziehen soll. Die Gründerin wollte viel machen, erkannte aber rasch, dass „Corporate“ nicht ihr Weg sei. Sie arbeitete bei der Erste Bank und im Europäischen Parlament, finanzierte sich ihr Studium in London über das „Claudio Ciborra Scholarship“ selbst, engagierte sich für Flüchtlinge und andere sozioökonomische Felder. Schlussendlich hat das künstlerische Wallen in ihr gewonnen. Und sie hat mit NEA (New Emerging Artists) ein Metaportal geschaffen, das Künstlern den Markteinritt digital erleichtern möchte.

Ihr Unternehmen befindet sich aktuell in einer Preseed-Phase, verfügt aber über eine Beta-Version. Dabei ist Karrer auf den NFT-Boom der letzten Monate aufgesprungen und bietet Kulturschaffenden eine zweite Einkommensquelle durch Umsatzbeteiligungs-Token – den Anlegern eine Dividendenausschüttung durch einen prozentualen Anteil der jährlichen NFT-Verkäufe der Künstler.

NFT-Kunst als Einkommensquelle

So geht’s: Der Künstler meldet sich bei NEA an, verifiziert seine Wallet und erhält seine eigenen Token, die sich auf den aktuellen Marktwert seiner Künstlermarke beziehen. „Dabei ist der Token-Name gleich der Artist-Name“, erklärt Karrer, die bei ihrem Portal ein einfaches Prinzip anbietet: „Je mehr digitale Kunstwerke in Form von NFTs der Künstler schafft und verkauft, desto höher sind seine persönlichen Einnahmen und desto größer ist der Anreiz für den Investor, den Künstler-Token zu kaufen, wodurch der Token-Wert steigt.“

Der Investor hingegen ersteht Token und schließt damit einen „Smart Contract“ mit dem Künstler ab, der den Preis dafür selbst bestimmt. Je höher die Anteile, desto höher auch der monatliche Revenue. Pro verkauftem Token erhält NEA eine prozentuale Gebühr.

Kommerzialisierung der Künstler-Brand

„Aktuell fokussieren wir auf digitale Kunst. Später werden noch andere Bereiche dazukommen“, erzählt Karrer. „Wir verstehen uns als Metaportal und agieren komplementär zu Plattformen wie zum Beispiel ‚Open Sea‘. Bei uns geht es um die Kommerzialisierung der Künstler-Brand.“

Der NFT-Markt hat, wie Interessierte vielleicht wissen, in den letzten Monaten einen starken Boom erlebt. Während sich Experten der Kunstszene darum streiten, ob dies eine bald platzende Bubble ist, oder ein Teil einer neuen Kunst-Entwicklung, verkaufen Künstler wie „Beeple“ ihre digitalen Werke um mehrere Millionen US-Dollar. Insgesamt erwirtschaftete der Kunstmarkt 2020 rund 50 Milliarden US-Dollar, davon fielen knapp 340 Millionen auf NFT und digitale Kunst ab. Tendenz stark steigend. Österreich hinke da etwas hinterher, meint die Gründerin.

Habitus der Norm

„In Österreich fürchten wir uns manchmal vor Neuem und fragen, was ist das eigentlich?“, weiß Karrer, die die ganze Szene in einer experimentellen Phase sieht. „Wir digitalisieren nicht gerne. Folgen lieber dem Habitus der Norm. Es war schon harte Arbeit, den Österreicher dazu zu bringen die Kreditkarte zu verwenden“, sagt sie lächelnd. Nur um dann ernst von Innovationsdynamiken in der Kunstindustrie zu sprechen, von der Blockchain-Technologie oder Distributed Ledger.

NEA-Gründerin hat noch einiges vor

Im Kopf von Patricia Karrer sprudeln die Ideen nur so hervor, die jetzt für die breite Masse nach wahllos aneinander gereihten Anglizismen klingen könnten, aber in zukünftig wohl so normal werden, wie Apple-Pay für Tim Cook.

Die dominanten Faktoren, die die junge Frau beschäftigen, sind, neben der Weiterentwicklung des Portals, die Integration der Marketplaces, die Feedback-Loop effizienter zu gestalten, Kooperationen mit Agenturen auszuarbeiten, die NEA mit Künstlern füttern, einen „beneficiary“ Fokus aufzubauen und einen „educational part“ zu entwickeln, der Leute mit Knowledge über die NFT-Szene und allem was dazugehört, versorgen soll. Der aktuelle Launch von NEA ist für den Herbst geplant. Vorher schreibt die 24-Jährige noch „kurz“ an ihrer Dissertation.

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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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