01.08.2023

Nobilegroup holt sich Millionen-Investment & Pallas Capital als Investor an Bord

Das Wiener Startup Nobilegroup rund um Lorena Skiljan und Peter Gönitzer hat sich auf die Entwicklung erneuerbarer Energielösungen spezialisiert. Als Investor beteiligt sich Pallas Capital rund um Florian Koschat. Zudem wurde ein Gemeinschaftsunternehmen namens "Super Power Generation" gegründet.
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(c) Nobilegroup

Bereits seit 2021 unterstützt die Nobilegroup Gemeinden, Unternehmen, Landwirte und private Haushalte bei der Entwicklung von Energiegemeinschaften (brutkasten berichtete). Im Zentrum steht dabei die Energieplattform Nobile:Connected, die Nutzer:innen von Energiegemeinschaften zahlreiche Features bietet. Über sie wird die Möglichkeit geboten, unterschiedlichste Aspekte in Bezug auf die Produktion und den Verbrauch von Energie zu verwalten. Dazu zählt beispielsweise die Abrechnung von Energiegemeinschaften oder die Visualisierung des Energieflusses.

Pallas Capital als neuer Investor

Wie das Unternehmen rund um Lorena Skiljan und Peter Gönitzer nun bekannt gab, schloss die Nobilegroup nun ihre erste Finanzierungsrunde ab. Als strategischer Investor beteiligte sich Pallas Capital rund um den Wiener Investor Florian Koschat. Wie Skiljan und Gönitzer im brutkasten-Talk erläutern, handelt es sich um einen siebenstelligen Betrag, der in Form eines Cash-Investment erfolgte.

Im Talk sprechen Lorena Skiljan und Peter Gönitzer unter anderem über die aktuellen Herausforderungen der Energiewende.

“Für uns war klar, dass wir einen strategischen Investor benötigen. Pallas Capital ist ein Unternehmen, das über sehr viel Erfahrung mit Immobilien-Transaktionen und Mittelstandsfinanzierungen verfügt”, so Skiljan über die Wahl des Investors. Zudem würden laut der Gründerin insbesondere Wohnbauträger und die Immobilienwirtschaft zu einer Zielgruppe der Nobilegroup zählen. “Wir wollen uns auch internationalisieren Richtung Deutschland. Hier sehen wir auf strategischer Ebene Pallas Capital als richtigen Investor”, so Skiljan.

Nobilegroup und Pallas Capital gründen neues Unternehmen

Weiters haben Nobilergroup und Pallas Capital mit der “Super Power Generation” ein gemeinsames Unternehmen gegründet. Dabei handelt es sich laut Gönitzer um eine sogenannte “Asset-Company”, die in Zukunft in erneuerbare Energieprojekte investieren soll, die von Nobilegroup entwickeltet werden. “Gemeinsam mit unseren Partner Pallas Capital können wir hier nun auch eine Finanzierungslösung bieten. Hier hat Pallas Capital viel Erfahrung und Zugänge zu Finanzierungsressourcen, die wir nutzen können”, so der Nobilegroup-Gründer. Zudem soll das Unternehmen künftig die finanziellen Eintrittshürden für erneuerbare Energieprojekte senken, die aufgrund der hohen Inflation derzeit bestehen.

Als Beispiele für erneuerbare Energieprojekte nennt Gönitzer nicht nur PV-Anlagen, sondern auch Speichersysteme, Kleinwasserkraftwerke, Windkraftwerke oder dezentrale Wärmenetze. “Wir gehen davon aus, dass wir in den nächsten zwölf bis fünfzehn Monaten etliche Millionen Euro investieren werden”, so Gönitzer. Die Eigentümerstruktur des neuen Unternehmens ist zu 50 Prozent auf die Nobilegroup und zu 50 Prozent auf Pallas Capital aufgeteilt. Die operative Führung der Super Power Generation sollen hingegen Gönitzer und Skiljan innehaben.

Nobilegroup betreut 40 Energiegemeinschaften

Derzeit betreut die Nobilegroup laut Skiljan österreichweit über 40 Energiegemeinschaften in verschiedenen Entwicklungsphasen – angefangen von der Konzeptionierung bis zur Gründung. Erst unlängst wurde beispielsweise in der Stadtgemeinde Hermagor-Pressegger See eine neue Energiegemeinschaft errichtet. “Hier organisieren sich die Gemeinde sowie lokale Unternehmen, um die Energieversorgung vor Ort mit erneuerbaren Energien zu etablieren”, so Skiljan. Als Teil eines gesamtheitlichen Energiekonzepts, werden dabei Stromtankstellen, PV-Anlagen auf gewerblichen und öffentlichen Einrichtungen sowie bestehende Kleinwasserkraftwerke vernetzt. Derzeit zählt die Energiegemeinschaft über 140 Zählpunkte, die bereits zusammengeschlossen wurden. “In einem nächsten Schritt wollen wir auch verstärkt die Bürger:innen einbinden und so das Gailtal nachhaltig machen”, so Skiljan.

Die nächsten Wachstumsschritte

Derzeit verfügt das Unternehmen über 15 Mitarbeiter:innen. Mit den zusätzlichen finanziellen Mitteln soll nun das Team erweitert werden. Hierfür ist das Unternehmen unter anderem auf der Suche nach Software-Developer:innen und IT-Fachkräften. Auch neue Funktionen auf der Plattform sollen demnächst geboten werden.

Zudem sollen die aggregierten Kilowattstunden künftig auch verstärkt an die Großhandelsmärkte angebunden werden. “Wir suchen auch verstärkt erneuerbare Erzeugungskapazitäten. Einen Teil davon wollen wir mit der Super Power Generation selbst entwickeln. Es sind aber auch andere Betreiber herzlich eingeladen sich mit ihren Erzeugungskapazitäten an unserer Plattform zu beteiligen”, so Gönitzer abschließend.


Videotipp der Redaktion zu Pallas-Capital-Chef Florian Koschat: Diese Chancen bieten Buy-outs für den Mittelstand

Anteile am eigenen Unternehmen zu veräußern, war für viele Mittelständler lange ein Tabuthema. Doch heute gelten Private-Equity-Investoren auch unter Familienunternehmer:innen als probates Mittel, um die Nachfolge zu regeln. Florian Koschat, Gründer von Pallas Capital, hat uns mehr darüber einem Interview im Mai 2022 über das Potenzial von Management-Buy-Outs für KMU erzählt.

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

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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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