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

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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Series B, wie Series B? Keine Series B
(c) zVg - Veronique Hördemann, Managing Partner und CFO bei Future Energy Ventures und Jan Lozek Founder, Managing Partner und CEO von Future Energy Ventures.

Wann gelingt der Sprung von der Series A zur Series B? In Europa im zweiten Halbjahr 2023 nach 760 Tagen (Median) – das zeigen Zahlen der Equity Management Plattform Carta. Damit dauerte die Series B 85 Prozent länger als noch im ersten Halbjahr 2022. Zumindest wenn man den Median heranzieht, der die Ausreißer nach unten und oben bekanntlich nicht berücksichtigt, dauert weder die Seed, noch die Series A so lange. Wie aber sollten Gründerinnen und Gründer agieren, wenn die Series B auf sich warten lässt? Drei Tipps.

1. Die Runway verlängern

Größere Finanzierungsrunden werden dann angestrebt, wenn das bisher aufgebrachte Kapital in Summe mit den eigenen Einnahmen nicht mehr ausreicht, um a) die laufenden Kosten zu decken oder b) ambitionierte Wachstumspläne zu verfolgen.

Insbesondere für Letzteres wird viel Geld benötigt – für neue Büros, eigene Rechenzentren, das Erfüllen länderspezifischer Regularien oder für den Aufbau neuer Teams und Netzwerke. Während der Niedrigzins-Zeiten stand noch die reine Reichweite im Fokus. Startups, die in möglichst kurzer Zeit möglichst viele Nutzer:innen erreichten, waren der Liebling der Investoren. Die Frage, inwieweit diese Reichweite auch echte Einnahmen generierte, war teilweise zweitrangig.

Umso wichtiger, in der aktuellen Phase, nicht den zweiten Schritt vor dem ersten zu tätigen. Das heißt nicht, partout die Expansion auf die lange Bank zu schieben. Vor dem Erschließen neuer Märkte sollte aber klar sein, wie sich ein größerer Kundenstamm monetarisieren lässt. Expandiert ein Team in neue Märkte, empfiehlt sich Pragmatismus: Lassen sich durch Partnerschaften Kosten verringern und der Markteintritt beschleunigen? Wie viel der Technologie lässt sich direkt skalieren, wie viel muss angepasst werden? Wie streng sind die Regulierer in den neuen Märkten? Je geringer der Aufwand, je höher die Skaleneffekte, desto besser.

Jenseits dessen ist die Cashflow-Optimierung auf dem Weg zur Series B weiterhin das A und O. Investoren favorisieren die Teams, die mit möglichst wenig Risikokapital möglichst viel Wachstum und Umsatz generieren. Zudem sinkt bei einem optimierten Cashflow auch der Druck des Gründerteams, unbedingt neues Kapital einsammeln zu müssen – das steigert auch die eigene Verhandlungsposition.

2. Weg in die Profitabilität aufzeigen

Nun muss man nach der Series A noch nicht zwingend profitabel wirtschaften – als VC-finanziertes Startup will man in den allermeisten Fällen schließlich innovativ sein und wachsen. Dafür muss man Geld investieren, dass man erst in der Zukunft einnehmen wird. Wie genau dieses ”Geld-Einnehmen” funktionieren soll, wollen Investoren vor der Series B aber wissen – und zwar möglichst konkret und plausibel.

Daher sind echte Kunden und echte Umsätze erforderlich. Auch die erste Skalierung mit möglichst sichtbaren Skaleneffekte liefert gute Argumente dafür, dass es sich bei dem Geschäftsmodell nicht um ein theoretisches Luftschloss, sondern um ein nachhaltiges Unternehmen handelt, das ein wichtiges Problem auf innovative Art und Weise löst. Und zwar so effektiv, dass Kunden dafür Geld bezahlen. Startups müssen einen klaren Weg in die Rentabilität aufzeigen. Angesichts der unsicheren Zeiten sollten die Teams dabei auch flexible Umsatzmodelle skizzieren – und dabei verschiedene zentrale Parameter austauschen.

3. Partnerschaften evaluieren

Synergien suchen, statt mit Kapital klotzen! Gerade bei der Expansion bietet es sich an, bestehende Netzwerke zu nutzen. Partnerschaften mit bestehenden Konzernen können dabei hilfreich sein, da dann schlagartig der Marktzugang im großen Stil erfolgen kann. Gerade in einem hoch regulierten und komplexen Marktumfeld kann solch eine Partnerschaft viel wert sein – und sich positiv auf die bereits angesprochene Kapitaleffizienz auswirken.

Gelingen solche Partnerschaften, sinkt das Risiko für ein Startup, da geringere Summen in eigene Vertriebsaktivitäten investiert werden, die Umsätze steigen schlagartig und das Startup kann unter Beweis stellen, dass es raschem Wachstum gewachsen ist. Gerade im Konzern-Umfeld steht und fällt der Erfolg dabei mit dem richtigen Kontakt innerhalb der Organisation, einem Verständnis für die Konzernkultur und einem Preismodell, das auch die unternehmerischen Interessen des Partners berücksichtigt.

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