12.08.2024
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Hochreiter-Startup NXAI: Große Ansage mit neuem KI-Modell

Das "7B-Modell" von NXAI werde "die europäische Wettbewerbsfähigkeit im KI-Bereich signifikant steigern", heißt es in einer Aussendung.
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NXAI
Sepp Hochreiter im brutkasten-Studio | (c) brutkasten

Ende vergangenen Jahres ging ein Team rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter in Linz mit dem Startup NXAI an den Start, wie brutkasten berichtete. Schon damals lautete das Versprechen, man wolle ein eigenes europäisches Large Language Model schaffen, das international wettbewerbsfähig ist. Wenige Monate später folgte die Ansage, dafür noch dieses Jahr 100 Millionen US-Dollar Investment aufstellen zu wollen. Nun gab das Startup per Aussendung ein Update.

„7B-Modell“ soll „europäische Wettbewerbsfähigkeit im KI-Bereich signifikant steigern“

Erstmals konkret beim Namen genannt wird dabei das Modell, das laut NXAI „die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Industrie signifikant verbessern“ werde. Das „7B-Modell“ ist demnach ein „7-Milliarden-Parameter-Modell basierend auf der xLSTM-Technologie“. Dieses werde „die europäische Wettbewerbsfähigkeit im KI-Bereich signifikant steigern“, verspricht das Startup.

Bei xLSTM handelt es sich um die Weiterentwicklung der Long Short-Term-Memory (LSTM-)Technologie, die von Hochreiter in den 1990er-Jahren mitentwickelt wurde und als wichtiger Meilenstein der KI-Entwicklung gilt. „Ziel ist die Entwicklung eines europäischen Großmodells für Sprachverarbeitung, das skalierbare und effektive generalistische KI-Modelle schafft. Diese Modelle können in verschiedensten Industrieanwendungen eingesetzt werden, beispielsweise in der Automatisierung, im Design, in der Qualitätssicherung oder in der vorausschauenden Wartung“, heißt es dazu von NXAI.

„AI4Simulation“ als weiteres großes NXAI-Projekt

Das „7B-Modell“ ist allerdings nicht das einzige Projekt, an dem das Startup arbeitet, wie es im Update bekanntgibt. Als „weitere, zentrale Säule“ wird ein KI-basiertes Simulationsmodell namens „AI4Simulation“ genannt. Dieses soll präzisere und effizientere Simulationen ermöglichen und damit traditionelle numerische Simulationen in Bereichen wie Ingenieurwesen, Robotik und Prozesssteuerung ersetzen können. In diesem Zusammenhang arbeitet NXAI auch an einem wissenschaftlichen Paper im Bereich Partikelsimulation und an einem „Simulation-Foundation-Modell“, das die Grundlage für weitere Forschungsarbeiten im Bereich der numerischen Simulationen legen soll.

Mit „Vision-LSTM“ widmet sich Startup auch Computer Vision

Als drittes Großprojekt nennt NXAI „Vision-LSTM“ – kurz „ViL“. Dabei handle es sich um „ein bahnbrechendes Modell für die Computer Vision, das auf der xLSTM-Architektur basiert und traditionelle Modelle in Effizienz und Genauigkeit übertrifft“, heißt es vom Startup. Eingesetzt werden soll dieses etwa in der medizinischen Bildgebung und in physikalischen Simulationen.

Für sämtliche Projekte will NXAI sein Forschungsteam erweitern. „Um die langfristigen Ziele zu erreichen, baut NXAI aktuell ein leistungsstarkes Kernteam mit weiteren Spitzenforschern aus den Bereichen Deep Learning, numerische Simulationen und Ingenieurwesen auf“, heißt es dazu in der Aussendung.

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Lovable-CEO Anton Osika (r.) im Gespräch mit Times Senior Editorin Ayesha Javed. © brutkasten

Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

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