20.01.2025
EXIT

Neural Magic: „Großer Exit“ an IT-Riesen Red Hat für AI-Startup mit ISTA-Professor

IT-Riese Red Hat übernimmt das US-KI-Startup Neural Magic, in dem Dan Alistarh, Professor am Institute of Science and Technology Austria (ISTA), eine zentrale Rolle spielt.
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Neural Magic - ISTA-Professor Dan Alistarh | (c) Nadine Poncioni
ISTA-Professor Dan Alistarh | (c) Nadine Poncioni

Für das Institute of Science and Technology Austria (ISTA) in Klosterneuburg ist es definitiv eine Erfolgsgeschichte: Das KI-Startup Neural Magic, in das neben Forschung am MIT auch solche am ISTA geflossen ist, wird vom Open-Source-Weltmarktführer Red Hat übernommen. Ein Kaufpreis wurde dabei nicht genannt, es handle sich aber um einen „großen Exit“, heißt es in einer Aussendung. Nachdem das Unternehmen direkt im Boom-Feld Generative AI tätig ist, kann durchaus von einer beachtlichen Summe ausgegangen werden. Als Investor war unter anderem Andreessen Horowitz an Bord.

„Bedeutender Meilenstein für das ISTA“

„Diese Übernahme ist ein bedeutender Meilenstein für das ISTA, da Neural Magic das erste Startup ist, das mit dem Institut zusammenarbeitet und erfolgreich einen großen Exit erzielt“, heißt es von ISTA in einer Aussendung. Konkret spielt ISTA-Professor Dan Alistarh als Gründungsmitarbeiter und Leiter der Machine Learning-Forschung eine zentrale Rolle im Startup. Gegründet wurde das Unternehmen von den MIT-Wissenschaftlern Alex Matveev und Nir Shavit.

Effizientere LLMs durch Neural-Magic-Technologie

Die Technologie von Neural Magic macht Large Language Models (LLMs) effizienter. Konkret werden mit der Software generative KI-Inferenz-Workloads beschleunigt. Das soll die Hardwarekosten und den Energieverbrauch „drastisch“ senken und den Einsatz von generativer KI somit kostengünstiger und umweltfreundlicher machen.

Red Hat will mit Integration „LLM-Workloads in hybriden Cloud-Umgebungen optimieren“

Red Hat will die Technologie nun in sein Angebot integrieren. Konkret soll das Kund:innen ermöglichen, „LLM-Workloads in hybriden Cloud-Umgebungen zu optimieren, bereitzustellen, zu skalieren und dabei die volle Kontrolle über die Wahl der Infrastruktur, die Sicherheitsrichtlinien und den Lebenszyklus der Modelle zu behalten“, heißt es vom Unternehmen.

Matt Hicks, Präsident und CEO von Red Hat, kommentiert: „KI-Workloads müssen überall dort ausgeführt werden, wo Kund:innendaten in der Hybrid-Cloud gespeichert sind. Dies macht flexible, standardisierte und offene Plattformen und Tools zu einer Notwendigkeit, da sie es Unternehmen ermöglichen, die Umgebungen, Ressourcen und Architekturen auszuwählen, die am besten zu ihren individuellen Betriebs- und Datenanforderungen passen.“

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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