10.11.2021

Neoh: Biogena wird nach neuer Finanzierungsrunde größter Investor bei Wiener Food-Startup

Die Biogena-Gruppe rund um Albert Schmidbauer erwirbt erneut drei Prozent an Neoh und wird somit zum größten Investor des Wiener Food-Startups. In Summe hält Biogena nun neun Prozent der Unternehmensanteile.
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Biogena
v.l.n.r. Stefan Klingmair (COO Biogena Group), Manuel Zeller (Gründer Neoh) und Albert Schmidbauer (CEO und Eigentümer Biogena Group) | (c) mfeller

Erst im August diesen Jahres holte sich das Wiener Food-Startup Neoh in einer Finanzierungsrunde rund 2,4 Millionen Euro, um in den Ausbau der Marketing- und Vertriebsaktivitäten in Österreich und Deutschland zu investieren. Insgesamt etwa eine Million Euro Kapital kam damals von rund 150 Kleinanlegern über die eigens dafür gegründete “Invest AG” und weitere 1,4 Millionen Euro über bestehenden Investoren, darunter Stargate Group und Biogena.

Biogena wird größter Investor

Wie Neoh Gründer und Geschäftsführer Manuel Zeller gegenüber dem Brutkasten bestätigt, kam es nun erneut zu einer Finanzierungsrunde durch Biogena rund um Albert Schmidbauer. Insgesamt erwirbt Biogena in der jüngsten Runde erneut drei Prozent an der dahinterstehenden Alpha Republic GmbH und steigt somit zum größten Investor von Neoh auf. Über die Höhe der Investmentsumme wurde Stillschweigen vereinbart.

Schmidbauer kommentiert das erneute Investment wie folgt: “Ich bin sehr stolz bei Neoh an Bord zu sein. Der wirtschaftliche Erfolg und die neuen Produkte sprechen für sich. Der Durchbruch beim Zuckerersatz ENSO ändert nochmal alles und ich kann es jedes Mal wieder nicht glauben, wenn ich meinen Blutzucker nach ein paar Neoh analysiere und die Kurve ist komplett flach.“

Das frische Kapital von Biogena soll nun in erster Linie in den weiteren Markenaufbau sowie Forschung und Entwicklung fließen. Neoh Gründer und Geschäftsführer Zeller betont in diesem Zusammenhang unter anderem die Expertise des Investors in Hinblick auf das Thema Gesundheit: “Albert ist immer auf der Suche nach Lösungen, die das Leben gesünder gestalten. Dieser Megatrend gibt jungen Unternehmen in Zukunft viel Platz für Wachstum, braucht aber Partner, die bereit sind Dinge anzupacken. Damit passt die gemeinsame Vision und die Chemie stimmt auf fachlicher, aber auch auf persönlicher Ebene.”

Neue Zuckerersatz-Formel & Produkte

In der sogenannten “ENSO-Formel”, die das Kernstück der Produktentwicklung bildet, stecken laut Zeller über elf Jahre Entwicklungszeit. Sie soll nicht nur für den Geschmack sorgen, sondern auch eine ausgewogene Nährstoffverteilung gewährleisten und zugleich weniger Auswirkungen auf den Blutzucker haben. “Der große Sprung ist uns erst jetzt mit dem jüngsten Upgrade der Formel gelungen”, so Zeller. Über Patente verfügt Neoh nicht, dennoch verfolgt das Startup rund um die Formel eine strenge Geheimhaltungsstrategie.

Die neue Formel kommt unter anderem bei drei neuen Produkten von Neoh zum Einsatz. Erst in diesem Jahr launchte das Startup den Waffel-Snack Hazelnut Crunch, einen veganen Riegel namens Caramel Nuts und die sogenannten Chocolate Bites. Letztere werden in Zusammenarbeit mit dem niederösterreichischen Snack-Startup Selectum produziert, an dem ebenfalls die Biogena Gruppe beteiligt ist.

Die große Nachfrage nach dem Launch der neuen Produkte führte laut Zeller zu einem kurzfristigen Lieferengpass. “Der vegane Riegel Caramel Nuts war online in zwei Tagen ausverkauft”, so Zeller. Mittlerweile ist aber wieder für ausreichend Nachschub gesorgt.

Drei neue Produkte & Umsatz von Neoh

Wie Zeller weiters erläutert, hat Neoh in den letzten zwei Monaten rund eineinhalb Millionen Euro Umsatz gemacht. Die Umsatz Verdopplung zum Vorjahr sei demnach in Griffreichweite. “Im September und Oktober haben wir mit Abstand die besten Umsätze erzielt. Wenn wir diese Traction halten, hätten wir nächstes Jahr rund zehn Millionen Euro Umsatz”, so Zeller.

Als Treiber des Wachstums nennt er die Vertiefung in Österreich und die Expansion nach Deutschland. Dennoch brauche man für den deutschen Markt noch etwas Geduld. Die jährlichen Wachstumsraten in Deutschland liegen laut Zeller bei rund 35 Prozent. Mittlerweile verfügt Neoh auch über ein eigenes Büro in München, um den Vertrieb im Nachbarland noch stärker anzukurbeln. Aktuell beschäftigt das Startup rund 15 Mitarbeiter.


Archiv: Neoh-Gründer Manuel Zeller beantwortet Fragen zur Gründung der Neoh Invest AG

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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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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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