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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Enact, Roboter die fühlen, Roboter, Robotik
© Enact

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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