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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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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