21.09.2017

„Netzwerk genutzt“: Eine Woche mit Pioneers Ventures im Silicon Valley

Neun Startups waren letzte Woche mit Pioneers Ventures im Silicon Valley unterwegs. Der Brutkasten sprach in San Francisco mit Managing Director Philipp Stangl.
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(c) Dominik Perlaki: Philipp Stangl von Pioneers Ventures am Hafen von San Francisco.

„Es war schon ein dichtes Programm“, erzählt Philipp Stangl, Managing Director bei Pioneers Ventures. Er kommt gerade von der TechCrunch Disrupt in San Francisco, aber es ist nicht die Startup-Messe, über die er spricht. Der Hauptgrund seines Aufenthalts ist der „Pioneers Ventures Silicon Valley Trip“, den er in der Vorwoche mit neun Startups absolvierte. Acht davon sind Portfolio-Companies des österreichischen Fonds (Parkbob, GoStudent, tripbakery, Pikd, Gustav, gigFM.com, deckard.ai und ourpath), das neunte, Stromkind, war Sieger beim Pitch des Pioneers Festival 2017.

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Netzwerk in vielen Verticals

Was bei den Teilnehmern auffällt ist, dass sie, was ihre Branchen angeht, bunt gemischt sind. Das man sich nicht auf einzelne Verticals festlege, liege an der Entstehungsgeschichte von Pioneers Ventures, erklärt Stangl. „Nach vielen Jahren Pioneers Festival hatten wir ein extrem gutes Netzwerk aus Investoren und Corporate-Vertretern aufgebaut, die bei uns Speaker waren. Wir haben Kontakte an Startups wie Runtastic, Shpock und MySugr vermittelt, sie beim Festival unterstützt, aber konnten dann nicht an ihrem Erfolg partizipieren.“ So sei bei Pioneers der Wille entstanden, mit dem Fonds ein Geschäftsmodell zu entwickeln, das auf dem Netzwerk aufbaut. Und das habe man eben in vielen Verticals.

Treffen mit Y Combinator-CEO, Nancy Duarte und Tim Draper

Entsprechend beeindruckend sind auch die Programmpunkte, die für die neun teilnehmenden Startups aufgestellt wurden. So gab es etwa vier Stunden Office Hours mit Michael Seibel, dem CEO des weltweit ersten und nach wie vor größten Accelerators Y Combinator, der seit einigen Jahren auch intensiv als VC agiert. Oder eine Session zu Marketing mit Nancy Duarte, die Reden für Steve Jobs und Elon Musk verfasste und hinter Al Gores „An Inconvenient Truth“ steht. Auch Treffen mit VCs wie Tim Draper und Top-Managern von Unternehmen wie Google und Dropbox standen auf dem Programm. „Dazu haben wir den Startups, gemeinsam mit Pioneers Discover, noch Extra-Termine in ihren Verticals organisiert. Parkbob hat sich hier etwa mit fünf Autokonzernen getroffen“, erzählt Stangl.

„Der Y Combinator CEO oder Nancy Duarte nehmen sich nicht einfach mal Stunden lang Zeit für ein paar europäische Startups.“

(c) Dominik Perlaki

„Ganz grundsätzlich über das Business Modell reflektiert“

„Das alles wäre ohne das Pioneers-Netzwerk im Hintergrund unmöglich gewesen. Der Y Combinator CEO oder Nancy Duarte nehmen sich nicht einfach mal Stunden lang Zeit für ein paar europäische Startups. Man merkt, dass unsere Saat aufgeht“, sagt Stangl. Und die Inputs, die die Startups dabei bekommen hätten, seien extrem wertvoll gewesen. „Die Experten im Silicon Valley bringen für die Companies komplett neue Sichtweisen ein. Man hat gemerkt, dass alle da nochmal ganz grundsätzlich über ihr Business Modell reflektiert haben“, erzählt er. Die US-VCs hätten die Startups zu ihrer Überraschung etwa angestoßen, sich nicht nur auf B2B, sondern auch in Richtung B2C zu orientieren. Man wolle schließlich nicht von einzelnen Kunden abhängig sein. „Natürlich muss man nicht all diese Vorschläge umsetzen, aber wenn man für alles offen ist, kann man sich viel herausholen“, resümiert Stangl.

„Großgoscherte“ Pitches für US-VCs

Generell hätten die US-Experten die Startups dafür kritisiert, dass sie nicht groß genug denken würden. „Warum habt ihr so kleine Ziele? Wieso stellt ihr so wenig Geld auf? Weshalb kommt ihr jetzt erst in die USA?“ seien die Standardfragen gewesen, erzählt Stangl. „Es gibt hier auch starke kulturelle Unterschiede. Europäische Startups pitchen sehr konkret, was sie können und was sie bereits haben. US-VCs sind aber richtig ‚großgoscherte‘ Pitches gewohnt und ziehen automatisch schon einmal 50 Prozent von dem, was ihnen versprochen wird, ab“, sagt er. Auf der anderen Seite seien die Amerikaner beim Feedback und ihren Rückfragen viel direkter, würden nicht um den heißen Brei herumreden. Daran müsse man sich gewöhnen, aber dann brächte es auch viel. „Ich sage nicht, dass wir uns jetzt alle sofort so verhalten sollen, wie die Amerikaner“, sagt Stangl, „aber es wäre dumm, sich nicht die Best Practice-Beispiele hier im Silicon Valley abzuschauen“. Schließlich sei das Valley noch immer das weltweit wichtigste Tech-Ecosystem.

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Disclaimer: Dieser Beitrag entstand in redaktioneller Unabhängigkeit. Die Berichterstattung direkt aus San Francisco wird mit finanzieller Unterstützung von go International (www.go-international.at), der Internationalisierungsoffensive des Bundesministeriums für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft (BMWFW) und der Wirtschaftskammer Österreich (WKO) ermöglicht.

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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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