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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(V.l.) Manuela Mohr-Zydek (Salesforce Österreich) und Isabella Tomás (Open Austria) in San Francisco. © brutkasten

Zwei Perspektiven, ein Hotspot: San Francisco. Isabella Tomás sitzt seit vier Jahren an der Schnittstelle zwischen Österreich und dem Silicon Valley. Als Konsulin und Co-Direktorin von Open Austria leitet sie das gemeinsam von Außenministerium (BMEIA) und Wirtschaftskammer Österreich (WKO) betriebene Außenwirtschafts- und Innovationsbüro und vernetzt heimische Gründerinnen, Gründer und Unternehmen mit dem wohl dichtesten Innovationsökosystem der Welt. Manuela Mohr-Zydek blickt aus der Unternehmensperspektive darauf: Seit eineinhalb Jahren verantwortet sie als Country Leaderin das Österreich-Geschäft von Salesforce und begleitet heimische Betriebe dabei, den Schritt von der digitalen Transformation zur produktiven Skalierung autonomer KI-Agenten zu schaffen.

Im exklusiven Gespräch mit brutkasten ziehen die beiden Bilanz: Wie steht es um Österreich in Sachen KI-Anwendung? Was können heimische Unternehmen von der Risikobereitschaft und Umsetzungskraft des Silicon Valley lernen und wo sollte man mit dem KI-Einsatz trotz allem Potenzial vorsichtig bleiben? Von der Rolle des Kapitals bis hin zu den Stärken österreichischer Ingenieure, Tomás und Mohr-Zydek liefern einen ehrlichen Blick auf zwei Innovationswelten, die einander viel zu sagen haben.


Brutkasten: Ihr seid beide viel zwischen Österreich und San Francisco unterwegs. Welche Learnings möchtest du von hier sofort mit nach Österreich nehmen, Manuela?

Manuela Mohr-Zydek: Man kann viel Innovation und Inspiration mit nach Österreich nehmen. Wobei ich auch sagen muss, dass wir in Österreich bereits unglaublich viel Innovation und viele neue Ideen haben. Ich bin nun seit eineinhalb Jahren als Country Leaderin für Salesforce in Österreich tätig und sehe das täglich. Was man aus dem Silicon Valley mitnehmen kann, ist die enorme Umsetzungskraft und die Pionierarbeit. In Österreich befinden wir uns in manchen Bereichen gefühlt noch ganz am Anfang – vor allem beim Thema künstliche Intelligenz. Wir haben viele Kunden, die sich bereits damit auseinandersetzen oder KI skalierbar im Einsatz haben. Im Silicon Valley ist man vermutlich schon ein Stück weiter, und genau dieses Mindset können wir mitnehmen. Wir müssen weg von „Wir probieren aus“ hin zu „Wir setzen künstliche Intelligenz skalierbar im Unternehmen ein“. Damit lässt sich einerseits der Fachkräftemangel adressieren und andererseits dem wirtschaftlichen Kostendruck begegnen. Die Strategie sollte aus unserer Sicht aber nicht sein, Arbeitsplätze abzubauen. Im Gegenteil: Wir sehen viele Chancen für junge Menschen, sich im Bereich KI weiterzubilden, umzuschulen und eine klare Zukunftsperspektive aufzubauen.

Isabella Tomás: Ich kann bestätigen, was Manuela gesagt hat. Ich bin für Open Austria seit vier Jahren im Silicon Valley. Ein wesentlicher Unterschied ist die höhere Risikobereitschaft. Gründerinnen und Gründer werden hier ermutigt und unterstützt, mutig zu agieren. Die Menschen haben keine Angst vor Innovation. In Österreich haben wir sehr viele innovative Köpfe, aber man hat oft das Gefühl, dass sie nicht immer optimal gefördert werden, um sich voll zu entfalten – das beginnt an den Universitäten und setzt sich in den Unternehmen fort. Der zweite Punkt ist die Skalierbarkeit: Hier steht eine enorme Menge an Risikokapital zur Verfügung, mit dem Startups viel schneller skalieren können. Zudem spielt der US-Markt eine entscheidende Rolle: Wer sich hier etabliert, kann relativ leicht in andere Märkte vorstoßen und weltweit skalieren. Das ist in Österreich und auf EU-Ebene aufgrund der Marktstrukturen leider noch nicht ohne Hürden möglich.

Salesforce-CEO Marc Benioff hat in seiner Eröffnungs-Keynote ein eher verhaltenes Bild von Europa in Bezug auf KI gezeichnet. Wie beobachtest du die Adaption von KI-Applikationen bei österreichischen Unternehmen, Manuela?

Manuela Mohr-Zydek: Über die letzten Monate hat sich eine sehr positive Dynamik entwickelt. Wir führen nahezu mit jedem Kunden Gespräche zum Thema künstliche Intelligenz. Es geht nicht mehr nur um erste Pilotprojekte oder Proofs of Concept, sondern darum, wie Unternehmen tatsächlich mit autonomen Agenten arbeiten können – Hand in Hand zwischen Mensch und Agent. Wir sehen eine große Offenheit dafür, Geschäftsprozesse agentenbasiert zu unterstützen. Wir befinden uns in der nächsten Stufe: weg vom reinen Ausprobieren, hin zum Etablieren einer Kultur im Sinne von „Human in the Loop“. Der Mensch bleibt entscheidungsfähig, wird aber autonom durch Agenten unterstützt.

Welche konkreten Use Cases beobachtest du, auch im Vergleich zwischen größeren Unternehmen und Startups?

Manuela Mohr-Zydek: Gerade für kleinere Unternehmen und Startups bietet KI eine riesige Chance, weil Technologie demokratisiert wird. Mit Low-Code- und No-Code-Ansätzen braucht man keine tiefe Coding-Erfahrung mehr, um einen Agenten zu bauen und eine Idee zu verwirklichen. Anfänglich haben wir sehr stark im Servicebereich mit autonomen Agenten begonnen. Über die vergangenen Monate hat sich das stark in Richtung Marketing, Sales und Commerce weiterentwickelt. Es gibt Beispiele wie PayPal oder Anwendungsfälle, bei denen Agenten automatisiert Outbound-Leads generieren, Inbound-Anfragen abarbeiten oder Marketing-Journeys erstellen, bevor der Mitarbeiter übernimmt. Im Commerce-Bereich unterstützen Agenten bei Produktauskünften auf Webseiten. Autonome Agenten befreien Mitarbeiter von wiederkehrenden, maschinellen Aufgaben, sodass sich der Mensch wieder auf seine Kernstärken besinnen kann: Kreativität und soziales Miteinander. Das ist das Schöne am Konzept des „Agentic Enterprise“.

Isabella, was beobachtest du bei österreichischen Gründern, die ins Silicon Valley oder nach San Francisco kommen? Wie sieht dort die KI-Adaption aus?

Isabella Tomás: Die meisten, die herkommen, sind bereits tief im Thema drin oder kommen genau deshalb hierher, weil San Francisco das Mekka der KI ist. Wer das Thema noch nicht mitbringt, arbeitet sich sehr schnell ein. Zu Beginn gibt es meist einen gewissen Wow-Effekt. Das Beispiel der autonomen Autos verdeutlicht das gut: Für meine Volksschulkinder ist es mittlerweile völlig normal, sich in ein fahrerloses Auto zu setzen. Europäer, die das erste Mal in San Francisco sind, sind davon meist fasziniert. Der Unterschied liegt darin, dass die Menschen hier eine ausgeprägte Early-Adopter-Mentalität haben. Sie sind überdurchschnittlich bereit, etwas völlig Neues auszuprobieren, und haben weniger Berührungsängste. Das verhilft innovativen Ideen schneller zum Durchbruch und schafft einen ersten Use Case, mit dem man zeigen kann, dass es in der Praxis funktioniert.

Welche Stärken bringen Gründerinnen und Gründer aus Österreich mit, die man im Silicon Valley schätzt?

Isabella: Man schätzt auf jeden Fall die hervorragende Ausbildung an unseren Universitäten und Fachhochschulen. Die Ausbildung steht den Top-Universitäten in den USA in nichts nach. Auch das technische Fundament, etwa von Ingenieuren im Industriebereich, wird sehr geschätzt. Die Leute wissen genau, wovon sie sprechen, und arbeiten extrem solide. Wenn sich dieses Fachwissen mit der innovativen Dynamik vor Ort verbindet, entsteht eine hervorragende Kombination. Österreicher sind vielleicht nicht immer diejenigen mit den verrücktesten Ideen, aber sie sind extrem stark darin, diese Ideen pragmatisch und erfolgreich umzusetzen.

Überspitzt gefragt: Haben Gründer:innen aus Europa im Silicon Valley einen Nachteil, weil das Vorurteil herrscht, Europäer hinkten bei KI hinterher?

Isabella Tomás: Nein, nicht unbedingt. Das Silicon Valley ist ein großer Schmelztiegel mit Menschen aus aller Welt. Österreichische Gründerinnen und Gründer, die sich gut präsentieren, haben keineswegs einen Nachteil, nur weil sie aus Europa kommen. Einen Nachteil hat man nur dann, wenn man sich schlecht präsentiert oder nicht fachkundig wirkt. Wer zeigt, dass er seinen Bereich beherrscht und etwas Interessantes auf die Beine stellt, wird hier sehr schnell anerkannt.

Manuela, Salesforce hat sich ja spätestens mit AIforce der künstlichen Intelligenz verschrieben. Was ist für Geschäftsführer:innen, die KI im Unternehmen umsetzen wollen, deiner Meinung nach der beste erste Schritt?

Manuela Mohr-Zydek: Wir setzen sehr stark bei Schulungen an – und zwar sowohl auf Führungsebene als auch auf Mitarbeiterebene. Eine Zusammenarbeit von Mensch und Agent („Agentic Enterprise“) muss von Führungskräften vorgelebt werden, was ein grundlegendes technologisches Verständnis voraussetzt. Es geht auch um die Frage der ethischen Verantwortung und darum, wo die Grenzen der Technologie liegen, damit der Mensch in der Entscheidung verbleibt. Auf Mitarbeiterebene dienen Schulungen dazu, Inspiration und Ideen zu generieren. Wir veranstalten dazu auch Hackathons mit Kunden, um Ideen in eine Roadmap zu gießen und rasch in die Umsetzung zu bringen. So entsteht sowohl Top-down als auch Bottom-up die Innovationskraft, die es für die Zukunft braucht.

Gibt es Bereiche, in denen man KI konkret noch aussparen sollte, obwohl sie viel Potenzial birgt?

Isabella Tomás: Es gibt sehr sensible Bereiche, bei denen große Vorsicht geboten ist – etwa wenn es um Gesundheitsdaten oder hochgradig personenbezogene Daten geht. Aus Sicht der öffentlichen Verwaltung gelten hier höchste Anforderungen an Datenschutz und Regelkonformität. Solange nicht zu hundert Prozent sichergestellt ist, dass alle gesetzlichen Vorgaben eingehalten werden, kann KI dort nicht ohne Weiteres eingesetzt werden. Wenn es hingegen um Recherchen oder Entwürfe für Präsentationen geht, ist das unbedenklich. Grundsätzlich gilt: Je besser man sich selbst in einem Fachgebiet auskennt, desto eher kann man KI sinnvoll nutzen, weil man das Ergebnis fachlich beurteilen kann. Wenn man keine Ahnung von der Materie hat, sollte man KI-Ergebnisse nicht blind übernehmen, sondern verifizieren.

Welche Hoppalas oder Fehler konntest du im Silicon Valley beobachten, von denen Unternehmen in Österreich lernen können?

Isabella Tomás: Die Fehler sind ähnlich wie überall. Das reicht von Anwälten, die vor Gericht erfundene Präzedenzfälle zitiert haben, über Fehldiagnosen bei medizinischen Bildanalysen bis hin zu falschen Wirtschaftsdaten auf Präsentationsfolien. Wenn man Ergebnisse ungeprüft übernimmt, kann das peinlich werden. Man darf sich nicht blind auf die KI verlassen, wenn man die Fakten nicht selbst verifizieren kann.

Manuela, wie verändert sich die Arbeit in Unternehmen konkret durch den Einsatz von Agenten?

Manuela Mohr-Zydek: Wir gehen davon aus, dass sich letztlich nahezu jeder Job verändern wird. Es geht längst nicht mehr nur darum, ein Large Language Model als Assistenten einzusetzen, sondern darum, einzelne Prozessabschnitte im Unternehmen messbar und autonom abzuarbeiten. Bei Salesforce messen wir das in „Agentic Work Units“ – hier gab es von Q1 auf Q2 einen Anstieg von 97 Prozent. Um ein Unternehmen verlässlich zu führen, braucht man valide Daten, funktionierende Prozesse, Governance und Compliance. Das LLM dient als kreatives Interface nach oben, aber darunter braucht es ein solides Fundament aus Daten, Applikationen und Sicherheit.

Isabella Tomás: Das ist auch der Vorteil von spezifischen, maßgeschneiderten Modellen, die auf den konkreten Unternehmensdaten basieren. Dort ist das Risiko von Halluzinationen oder fehlerhaften Ausgaben deutlich geringer als bei rein generischen Sprachmodellen.

Manuela Mohr-Zydek: Wie Marc Benioff in seiner Keynote hervorgehoben hat, muss man zwischen wahrscheinlichkeitsbasierten und deterministischen Ergebnissen unterscheiden. Die Kombination aus beidem liefert sowohl kreative Möglichkeiten als auch die nötige Verlässlichkeit für Unternehmensentscheidungen


Transparenzhinweis: Die Reise- und Aufenthaltskosten zur Dreamforce wurden von Salesforce übernommen. Auswahl und Bewertung der Themen erfolgten unabhängig davon.

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