16.06.2021

Orbillion: Wie eine Grazerin vom Valley aus den globalen Fleischmarkt erobern will

Patricia Bubner erklärt im Interview, warum "Cultivated Meat" die Zukunft ist und was für den globalen Durchbruch noch fehlt.
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Orbillion: Gründerin Patricia Bubner
(c) Orbillion: Gründerin Patricia Bubner

Im Bioreaktor gezüchtetes Fleisch – oftmals als “Labor-Fleisch” bezeichnet – soll zukünftig eine wichtige Rolle in der weltweiten Lebensmittelversorgung spielen. Viele Unternehmen arbeiten bereits daran – als größte Hürde erweist sich dabei die Skalierung. Die Grazerin Patricia Bubner tritt mit ihrem Startup Orbillion, das sie im Silicon Valley mit Gabriel Levesque-Tremblay und Samet Yildirim gegründet hat, an, dieses Problem zu lösen.

In ersten Verkostungen konnte das Startup mit seinem “Cultivated Meat” von Wagyu-Rind, Lamm und Elch bereits überzeugen. Nach einer Teilnahme im renommierten Y-Combinator-Accelerator schloss Orbillion eine fünf Millionen US-Dollar-Seed-Runde ab – der brutkasten berichtete. Im Interview sprachen wir mit Bubner unter anderem über den Mitbewerb, die mittelfristigen Pläne und den weiteren Kapitalbedarf.

Orbillion züchtet Fleisch im Labor. Wie kann man sich das als Laie vorstellen?

Es ist so ähnlich wie Bierbrauen. Dort gibt es auch große Stahltanks, in denen man Zellen vermehrt. Das ist genau das, was wir machen. Wir nehmen verschiedene Zellen von einem Tier – etwa Muskelzellen und Fettzellen – und geben sie in einen Bioreaktor – das ist jetzt natürlich stark vereinfacht beschrieben. In so einem Bioreaktor finden die Zellen alles vor, was sie brauchen. Ein Rührer durchmischt Nährmedium und Zellen und sorgt so ständig dafür, dass die Zellen wachsen und sich vermehren können.

Das Ziel ist also, Fleischzellen ohne das Tier zu produzieren, das ja auch viele unnötige Dinge hat, die wir wirklich nicht essen müssen, wie Knochen, Gehirn und Gefühle.

Ihr habt euch ja auf sehr spezielle Fleischsorten spezialisiert…

Es gibt verschiedenste Gründe dafür, warum wir uns genau darauf fokussieren. Die Rindfleisch-Produktion ist im Lebensmittelsegment der größte Verursacher von Treibhausgasen und braucht extrem viel Wasser und Land. Weil es auch ein riesiger globaler Markt ist, ist es wichtig, das zuerst zu ersetzen. Wenn man sich ansieht, welches Rindfleisch am meisten gegessen wird, kommt man auf dominierende Rinder-Rassen. In den USA ist das zum Beispiel Angus. Das liegt nicht daran, dass es das beste Rindfleisch ist, sondern daran, dass die Landwirtschaft auf möglichst viel Ertrag optimiert wurde. In der Zellkultur sind wir aber in der Wahl der Tierarten nicht eingeschränkt. Warum sollten wir jene nehmen, die in der klassischen Zucht am meisten Ertrag bringen? Wir können stattdessen jene nehmen, die wirklich den besten Geschmack haben.

Ziel ist es, dass die Leute unser Produkt wirklich gegenüber dem klassischen Rindfleisch bevorzugen. Dazu müssen wir etwas schaffen das besser schmeckt, das klimafreundlicher ist und idealerweise gesünder ist, sprich: das einfach das bessere Produkt ist.

Ihr hattet ja bereits erfolgreiche Verkostungen. Wo genau steht ihr mit Orbillion derzeit?

Dank unserer speziellen Technologie sind wir sehr schnell vom Entschluss, das Unternehmen zu starten und dem Proof of Concept zur ersten Verkostung gekommen. Die hatten wir dieses Jahr im März und sie war ein voller Erfolg. Die Leute waren begeistert. Es waren Testimonials dabei, wie: “Euer Lamm schmeckt besser als echtes Lamm”. Das hat uns darin bestätigt, dass es sich auszahlt, mit den alten, geschmackvolleren Nutztierrassen zu beginnen.

(c) Orbillion: So sieht das Wagyu-Rind-Faschierte aus dem Labor aus

Und was braucht es noch, um das zu skalieren?

Die Skalierbarkeit von Zellkultur ist die große Herausforderung. Die Methode ist ja für den Biopharma-Bereich und andere medizinische Anwendungen entwickelt worden. Bei diesen Produkten gibt sehr hohe Margen und es war nie der Bedarf da, die Kosten so extrem zu senken, wie es für ein Food-Produkt mit geringen Margen nötig ist. Umgekehrt würde die Verbesserung der Skalierbarkeit trotzdem nicht nur für uns, sondern auch für Biopharma und Medizin eine enorme Chance bieten.

Generell ist diese Skalierbarkeit ein Engineering-Problem und ich bin absolut davon überzeugt, dass wir das lösen können. In jedem Bioprozess – egal ob es um tierische Zellen oder Hefezellen geht – steckt viel Prozessoptimierung, Zeit, Arbeit und Brainpower. Bei Cultivated Meat im Speziellen arbeiten wir mit Zellen, mit denen noch nicht im Labor gearbeitet wurde. Es hat nie jemand mit Rinder- oder Bison-Zellen in einem großen Maßstab gearbeitet, weil das einfach nie nötig war. Doch diese Zellen haben spezielle Erfordernisse, die man herausfinden muss und für die man den Prozess optimieren muss.

Teilweise sind auch die Zutaten, die wir für den Zellkultur-Prozess brauchen, noch sehr teuer. Aber es arbeiten einige Firmen derzeit daran, diese Kosten zu senken. Das Good Food Institute Europe ging kürzlich in einem Bericht davon aus, dass der Kilopreis für Cultivated Meat bis 2030 auf unter sechs Dollar gesenkt werden kann.

Es gibt auch andere Unternehmen, die an Laborfleisch arbeiten. Wie siehst du euer Verhältnis zum Mitbewerb?

Der globale Fleischmarkt hat derzeit ein Volumen von 1,2 Billionen Dollar. Er ist also riesig und wird ja auch heute nicht von einer Firma dominiert. Es wird auf jeden Fall mehrere Gewinner an unterschiedlichen Orten mit unterschiedlichen Produkten geben. Weltweit gibt es übrigens bislang genau ein Produkt am Markt: Chicken Nuggets in Singapur.

Prinzipiell haben die Mitbewerber die gleichen Probleme mit der Skalierbarkeit. Die für uns relevanten sind ja schon sehr lange dabei, das aufzubauen. Doch bevor Gabriel (Anm. Levesque-Tremblay, Co-Founder und CTO), Samet (Anm. Yildirim, Co-Founder und COO) und ich mit Orbillion begonnen haben, haben wir genau darüber öfter gesprochen und hatten viele Ideen, wie man es besser machen könnte. Die setzen wir jetzt um. Und mit unseren beruflichen Hintergründen und Erfahrungen haben wir genau die passenden Voraussetzungen, um das zu machen. Wir sind definitv das stärkste Founding-Team im Bereich Cultivated Meat.

Und wir bringen auch die nötige Nüchternheit mit. Denn es sind zum Beispiel viele Gründer im Alt-Protein-Bereich vegan. Wir haben einen Co-Founder, der einmal versucht hat vegan zu leben. Aber will wollen ja ein Produkt für Fleischesserinnen und Fleischesser machen. Und wir wollen mit den Bauern und Züchtern zusammenarbeiten, weil uns klar ist, dass die diejenigen sind, die das Essen auf den Tisch bringen. Cultivated Meat wird einen sehr großen Marktanteil haben, aber noch ist es nicht soweit. Und Studien zufolge wird der Fleischbedarf in den kommenden Jahren massiv steigen. Wenn mich Bauern fragen, ob wir sie aus dem Markt drängen wollen, sag ich ihnen, dass wir hoffen, mit unserem Produkt und anderen Alt-Protein-Produkten überhaupt den Mehrbedarf abdecken zu können.

Aber ist nicht langfristig trotzdem die Vision, dass kein Tier mehr für Essen sterben muss?

Ich bin ganz ehrlich: Das ist nicht meine Langzeit-Vision. Ich glaube nicht, dass das passieren wird. Weil Tierhaltung ist Teil unserer Kultur. Ich denke, dass die industrielle Tierzucht, wie wir sie in den vergangenen 50 Jahren erschaffen haben, um den erhöhten Bedarf zu decken, das Problem ist. Nicht generell Fleisch Essen, sondern die Menge an Fleisch und wie wir es produzieren. Natürlich ist mir das Tierwohl sehr wichtig. Aber auch der Klimawandel und Menschen gutes nahrhaftes Essen zu bieten, sind uns sehr wichtige Anliegen. Das ist, wofür Orbillion steht.

Gibt es bereits Studien zu gesundheitlichen Aspekten von Cultivated Meat?

Nachdem es eben erst ein Produkt am Markt gibt, gibt es auch keine gesundheitlichen Studien. Aber es ist ja prinzipiell das gleiche wie Fleisch. Und weil wir es in eine Bioprozess erzeugen, ist es extrem kontrolliert. Das heißt, wir wissen ganz genau, was da drinnen ist. Bei Fleisch vom Schlachthof weißt du nicht, was das Tier gegessen hat und welche Keime drauf sind. In unserem Produkt findet man definitiv keine Viren, während die industriellen Tierzuchten den Nährboden für die nächste Pandemie bieten.

Es sind also prinzipiell die gleichen gesundheitlichen Auswirkungen zu erwarten, wie bei herkömmlichem Fleisch, aber ich erwarte, dass unser Produkt aus den genannten Gründen unterm Strich gesünder ist. In einer Studie wurde auch bereits gezeigt, dass in den Fleischzellen Vitamine produziert werden können, die üblicherweise nicht in Fleisch enthalten sind. Es gibt also auch sehr viele Möglichkeiten es so zu optimieren, dass es ein gesünderes Produkt ist.

Ich mache jetzt nochmal einen zeitlichen Sprung zurück. Du bist ja ursprünglich aus Graz. Wie bist du überhaupt ins Silicon Valley gekommen?

Ich bin ja Wissenschaftlerin und habe mein Doktorat in Graz gemacht. Ich war einfach sehr interesiert und da geht man oft mal für eine Zeit lang auf andere Institute, um neue Dinge zu lernen. Schon 2005 war ich mit einem Stipendium der Stadt Graz für ein Jahr in den USA. Ich habe mich bereits damals in die USA verliebt, weil hier sehr viele Leute von überall zusammenkommen und es eine wirklich gute Umgebung für Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen ist, um neue Sachen zu lernen. Über den Bio Fuels-Bereich, in dem ich später tätig war, bin ich dann an die UC Berkeley gekommen, die damals der Bio Fuel-Think Tank schlechthin war. Die Zeit dort war ein Wahnsinn und dort habe ich auch Gabriel kennengelernt.

Ich hatte auch ein Nebenprojekt im Food-Bereich, nämlich das “Hirse-Projekt”, wo ich mit Landwirten im Bereich Biodiversität von Getreide zusammengearbeitet habe.

Ihr wart mit Orbillion im Y-Combinator. Wie war das?

Es war insofern seltsam, weil wir wegen Corona an allem virtuell teilgenommen haben, obwohl wir nur 20 Minuten vom Y-Combinator-Standort entfernt sind. Aber es ist wirklich ein fantastisches Programm, das uns extrem weitergebracht hat. Sie haben dort so viele Startups gesehen, die es geschafft haben und so viele, die gescheitert sind. Sie sind sehr gut darin, die Muster aufzuzeigen, die es da gibt. Auch profitiert man extrem vom Netzwerk, das sie haben, mit Unternehmen, Investoren und Alumni. Es sind drei Monate sehr intensives Lernen mit sehr konkretem Rat.

Und der Demo Day ist dann natürlich eine besondere Erfahrung. Danach haben wir täglich bis zwei Uhr in der Nacht E-Mails beantwortet, weil wir so viele interessierte Investoren hatten. Es war eine sehr spannende Zeit.

Ihr habt ja dann kürzlich auch eine fünf Millionen Dollar-Seed-Finanzierung mit einer ziemlich illustren Investoren-Runde abgeschlossen…

Mit einigen der Investoren hatten wir bereits vor Y-Combinator Kontakt, aber vieles kam auch durch den Demo Day. Viele Investoren sind genau an dem Bereich sehr interessiert, weil sie wissen, dass hier eine Revolution im Gange ist und sie Teil davon sein wollen. Für uns war es wirklich wichtig, Investorinnen und Investoren an Bord zu haben, die unsere Mission vertreten und uns jetzt oder in Zukunft helfen können – sei es durch ihre Verbindungen oder durch spezielle Expertise. Wir haben auch bewusst darauf geachtet, Verbindungen in die USA, Asien und Europa zu bekommen, weil alle drei wichtige Märkte für uns sind.

Wie schätzt Du euren Kapitalbedarf in den kommenden Jahren ein? Was braucht Orbillion, um skalieren zu können?

Wir sind unersättlich! (lacht) Jede Firma, die einen Bio-Prozess von dieser Größenordnung aufbauen will, braucht viel Geld. Über kurz oder lang werden wir also die nächste Kapitalrunde brauchen. Das wichtigste ist, dass wir die Milestones bis dahin gut bewältigen. Das haben wir auch jetzt vor der Seed-Runde zeigen können. Wir konnten die Investorinnen und Investoren überzeugen, dass wir mit unserem Wissen schneller sind als andere. Sie waren beeindruckt. Und so wollen wir es auch in der nächsten Runde machen.

Was ist euer Zeitplan?

Wir haben natürlich sehr ambitionierte Pläne. Wir wollen unser erstes Produkt – Wagyu-Rind – 2023 am Markt haben. Bis Ende 2022 wollen wir die Pilot-Produktion starten. Deswegen sind wir jetzt dabei, unsere Produktion zu verstärken und den Preis hinunter zu bringen. Wenn wir dann wirklich den Preis ausreichend reduziert haben und bereit für die Pilot-Produktion sind, werden wir die nächste Fundraising-Runde starten.

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Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.

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