02.06.2025
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

NXAI: Linzer KI-Startup veröffentlicht erstes Zeitreihenmodell – und übertrifft Google, Amazon und Salesforce

NXAI, das Linzer KI-Startup rund um Sepp Hochreiter und Albert Ortig, präsentierte mit TiRex sein erstes Zeitreihen-Modell auf xLSTM-Basis. Und übernimmt damit in bekannten KI-Leaderboards die Spitze.
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NXAI, TiRex, Zeitreihenmodelle.
(c) NXAI - Albert Ortig (r.) und Sepp Hochreiter von NXAI

„In den Themen Zeitreihen, Vision-Anwendungen für Autos, Züge oder Drohnen steckt viel mehr Geld drin. Dort werden wir jetzt mit unserem NXAI-Geschäftsmodell ansetzen“, sagte Co-Founder Sepp Hochreiter – Chief Scientist des Linzer KI-Startups und Lehrstuhlinhaber an der JKU Linz – im April 2024 im Trend, als sich ein erhofftes 100-Millionen-Investment nicht materialisierte – brutkasten berichtete. Nun ist es so weit.

NXAI: „TiRex überlegen“

NXAI präsentierte mit TiRex sein erstes Zeitreihen-Modell auf xLSTM-Basis und übernahm damit in bekannten Leaderboards (GiftEval) die Spitze. Dabei sei das TiRex-Modell mit nur 35 Millionen Parametern kleiner als die Wettbewerbsmodelle und somit sehr speichereffizient. „Es ist anderen Methoden nicht nur in der Vorhersagequalität überlegen, sondern auch noch viel schneller als diese“, heißt es per Aussendung. Es übertrifft dabei größere Modelle wie TabPFN-TS (Prior Labs), Chronos Bolt (Amazon), TimesFM (Google) und Moirai (Salesforce).

(c) NXAI: Öffentliches Benchmark-Ranking, das die Leistung von KI-Modellen bei Zeitreihen-Vorhersagen misst.

Ein Zeitreihenmodell versucht, Muster, Trends, Saisonalitäten oder Wiederholungen in Daten zu erkennen, um dann die Vergangenheit zu analysieren, die Zukunft vorherzusagen (Prognose) oder Anomalien zu erkennen (z. B. plötzliche Ausreißer oder Fehler).

„Viele Menschen schauen auf Large Language Models wie ChatGPT, aber die großen Potenziale in der Industrie liegen woanders; beispielsweise in schnellen und speichereffizienten Zeitreihenmodellen – im Auto, in der Maschine, am Förderband, beim Schweißen oder in der Robotik. Überall dort fallen Zeitreihendaten an, die genutzt werden können. Und mit denen Geld verdient werden kann oder aus denen digitale Produkte entwickelt werden könnten. Vortrainierte Zeitreihenmodelle werden heute millionenfach heruntergeladen und schon wirtschaftlich genutzt”, erklärt Co-Founder Albert Ortig, CEO von NXAI.

Zu den bekanntesten Zeitreihenmodellen gehören u.a.:

LSTM: Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke gelten als Meilenstein in der KI-Zeitreihenanalyse. Sie sind darauf spezialisiert, sich an frühere Zustände zu erinnern und langfristige Zusammenhänge zu erkennen. Unternehmen setzen LSTM-Modelle insbesondere dann ein, wenn es darum geht, Trends über längere Zeiträume vorherzusagen.

GRU: Eine schnellere, ressourcenschonendere Alternative zum LSTM ist die Gated Recurrent Unit (GRU). Sie bietet ähnliche Lernfähigkeiten, sei jedoch effizienter und eigne sich daher für kleinere Datensätze oder mobile Anwendungen, bei denen die Rechenleistung limitiert ist.

Transformer wurden hingegen für die Sprachverarbeitung entwickelt. Ihre Stärke liege darin, alle Zeitpunkte gleichzeitig zu betrachten – statt Schritt für Schritt – und dabei auch langfristige Abhängigkeiten und Muster global zu erfassen.

CNNs: Convolutional Neural Networks (CNNs) sind eigentlich aus der Bilderkennung bekannt, lassen sich aber auch auf Zeitreihen anwenden. Ihre Spezialität ist das Erkennen lokaler Muster – etwa kurzfristige Ausreißer oder sich wiederholende Peaks.

In-Context-Learning

Zurück zu NXAI: Ihr Modell TiRex setzt auf In-Context-Learning, eine Lernmethode, die Zero-Shot-Vorhersagen (Anm.: Vorhersagen für neue Zeitreihen erfordern kein zusätzliches Training) erlaubt. „Dadurch lässt sich das Modell auch von Nicht-Experten als Prognosewerkzeug einsetzen und kann einfach in existierende Workflows integriert werden. Außerdem zeigen sich insbesondere bei begrenzter Datenverfügbarkeit Verbesserungen der Vorhersagequalität“, präzisiert Andreas Auer, Researcher bei NXAI.

Dadurch könnten beispielsweise Maschinenbauer ihren Kunden TiRex-Modelle als digitale Produkte zur Optimierung anbieten, die dann dank In-Context-Learning ohne neues Training on-premise laufen und auf die Daten des Kunden automatisch optimiert werden.

„Entscheidend ist, wie gut das Modell auf neue Zeitreihen generalisiert – TiRex tut das hervorragend”, erklärt Hochreiter. „Wir sprechen hier nicht mehr über kleine Verbesserungen, sondern über eine deutliche Qualitätssteigerung durch TiRex im Vergleich zu anderen Modellen und das im Kurz- als auch im Langzeitbereich.“

NXAI-Modell mit „State Tracking“

Ausschlaggebend dafür sei die Fähigkeit des Modells, den Systemzustand laufend zu überwachen, zu analysieren und zu aktualisieren. Dieses sogenannte „State Tracking“ könnten etwa transformer-basierte Ansätze nicht. Ein weiterer Vorteil der Modell-Architektur sei, dass man sie an Hardware anpassen könne und dadurch Embedded KI-Anwendungen ermögliche.

„Wir passen unser TiRex-Modell auf komplexe Use-Cases an. Wir arbeiten in der Automobilindustrie, um beispielsweise Ladezustände besser vorherzusagen oder in der Intralogistik, um den Materialfluss noch effizienter zu machen bzw. um Ausfallzeiten vorherzusagen und dann zu minimieren“, sagt Hochreiter. „Wir können aber auch Schweißpunkte prüfen, Einrichtungszeiten reduzieren oder die Qualität vorhersagen und verbessern.“

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Schulterschluss in Paris: Macron und Modi warben auf der VivaTech 2026 gemeinsam für eine „verantwortungsvolle KI" als Wertegemeinschaft. | (c) VivaTech

Am 12. Juni erreicht Anthropic ein Brief des US-Handelsministeriums. Drei Tage zuvor war Claude Fable 5 erschienen, das leistungsfähigste allgemein verfügbare Modell des Hauses. Nun ist es für jede Person ohne US-Staatsbürgerschaft zu sperren, im In- wie im Ausland. Weil sich Staatsangehörigkeit nicht in Echtzeit prüfen lässt, schaltet Anthropic beide Modelle weltweit ab, auch für die eigenen US-Kund:innen. Betroffen sind nicht nur einzelne Nutzer:innen: Anwendungen, die das Modell direkt einbinden, stehen über Nacht still, und der Fall führt vor Augen, wie viele Produkte und ganze Geschäftsmodelle auf einem einzigen, von außen abschaltbaren Modell ruhen. Der „kill switch“, über den Europa seit Jahren theoretisch debattiert, ist plötzlich real, und er trifft die fortgeschrittenste KI ihrer Generation. Anthropic kündigte an, den Zugang so rasch wie möglich wiederherzustellen, zum Redaktionsschluss war die Sperre weiter in Kraft.

Fünf Tage später öffnet in Paris die VivaTech, Europas größte Tech-Messe, zum zehnten Mal. 15.000 Startups, Jeff Bezos als Stargast, und doch reibt sich die KI-Euphorie an der Angst vor der eigenen technologischen Abhängigkeit. Schon auf der Eröffnungsbühne nimmt Frankreichs Wirtschaftsminister Roland Lescure direkt Bezug auf die Anthropic-Sperre: Es gehe nicht länger um eine Zugangsdebatte, Regeln könnten sich über Nacht ändern, und Souveränität heiße, dann noch handlungsfähig zu sein. Tags zuvor hatte Premier Lecornu verkündet, der französische Inlandsgeheimdienst trenne sich vom US-Konzern Palantir zugunsten des heimischen Anbieters ChapsVision. Die Kulisse ist gesetzt.

Souveränität, messbar gemacht

Ausnahmsweise lässt sich Souveränität hier auch messen. Nvidia hatte auf der VivaTech 2025 mehr als 20 KI-Fabriken für Europa versprochen und Mistral zum souveränen Compute-Champion erklärt. Und anders als im Vorjahr liefert die Messe Konkretes: Mistral Compute geht als europäische GPU-Cloud teilweise in Betrieb, Foxconn und Bull kündigen eine Serverfertigung im französischen Angers an. Aus Ankündigung wird Auslieferung. Nur ist selbst das Souveräne es nur halb: Mistral Compute läuft auf 18.000 Nvidia-Chips. Die ganze europäische KI ruht auf einem nicht-europäischen Silizium-Sockel. Doch genau hier liegt Europas einziger echter Trumpf: Ohne die EUV-Lithografie des niederländischen Konzerns ASML, dessen Chef Christophe Fouquet ebenfalls in Paris war und der inzwischen Europas wertvollstes Unternehmen ist, kann weltweit niemand Spitzenchips fertigen. Abhängig auf der einen Ebene, unverzichtbar auf der anderen. Souveränität als Baustelle, nicht als Zustand.

„Tech for humanity“: Narendra Modi positionierte Indien auf der VivaTech 2026 als KI-Länderpartner Frankreichs. (c) VivaTech

Und Österreich?

Und Österreich? Steht in dieser Debatte überraschend weit vorn. Die „Declaration on European Digital Sovereignty“, die inzwischen alle 27 EU-Staaten mittragen, geht auf eine österreichische Initiative rund um Digitalisierungs-Staatssekretär Alexander Pröll zurück. Wien als Anstoßgeber dessen, worüber Paris nun diskutiert. Und das Bundesheer hat seine 2020 begonnene Migration von rund 16.000 Arbeitsplätzen auf LibreOffice 2025 abgeschlossen, bewusst ohne Cloud, also ohne fremden Schalter. Die unbequeme Frage für die heimische Szene lautet, ob aus solchen Verwaltungsentscheidungen auch ein Markt für österreichische Anbieter wird, oder ob Souveränität Behördensache bleibt.

Verhandeln aus der Schwäche

Den wahren Lackmustest liefert nicht die Bühne, sondern eine Frage am Rande. Auf die Fable-5-Sperre angesprochen, fordert Emmanuel Macron keine Unabhängigkeit. Er appelliert an die USA, ihre Spitzentechnologie zu teilen, und kündigt zugleich mehr Geld für die französische KI-Industrie an. Zuerst die Bitte um Zugang, dann, hilfsweise, die eigene Souveränität. Das kann man als Schwäche lesen. Man kann es auch als nüchterne Arbeitsteilung verstehen: das Beste nutzen, das es gibt, und parallel absichern, falls es wegbricht. Dass Macron sich die politische Bühne mit Indiens Premier Narendra Modi teilte, der für eine menschenzentrierte KI jenseits von Washington und Peking wirbt, unterstreicht denselben Reflex: Souveränität wird als Wertegemeinschaft inszeniert, die offene Frage nach Compute, Kapital und Chips bleibt.

Joe Tsai Chairman at Alibaba Group bei der VivaTech | (c) brutkasten / Martin Pacher

„Souveränität ist keine Isolation, sie ist Offenheit aus einer Position der Stärke“, sagt Deutschlands Digitalminister Karsten Wildberger. Schön gesagt, nur verhandelte Europa diese Woche aus Abhängigkeit, nicht aus Stärke. Alibabas Joe Tsai formulierte es zynisch ehrlicher: Europa solle seine Eier in zwei Körbe legen. Ein zweiter Lieferant ist keine Unabhängigkeit. Und doch, hier wird es unbequem, ist Diversifizierung für eine Region, die den ganzen Stack realistisch nie allein bauen wird, womöglich nicht die feige, sondern die rationale Antwort. Die ehrliche Variante von Souveränität wäre dann nicht Autarkie, sondern die Fähigkeit, den Lieferanten zu wechseln, wenn einer den Schalter umlegt, ohne dass das eigene Geschäft mit ihm stillsteht.

Der Preis der Autonomie

Bleibt die Frage, die diese Ausgabe aufwirft. Dass Europa Souveränität will, bestreitet niemand. Die eigentliche Frage ist der Preis: höhere Kosten, langsamere Verfügbarkeit, weniger Zugriff auf das jeweils beste Modell. Und ob das Geld dafür da ist. Auf die USA entfallen rund 50 Prozent des globalen Risikokapitals, auf China 40, auf Europa fünf. Solange sich daran nichts ändert, bleibt Souveränität das würdevollere Wort für eine gut gemanagte Abhängigkeit. Die Fable-5-Woche hat Europa beides gegeben, den Schreck und die Ausrede. Welche Lehre hängen bleibt, entscheidet sich nicht in den Hallen von Porte de Versailles, sondern in den Beschaffungsabteilungen, die nächsten Monat wieder eine Lizenz verlängern müssen.

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