26.09.2017

Plug and Play: 400 Startups mit Top-Corporates im Betonklotz

Von Sunnyvale im Silicon Valley aus hat der Plug and Play Accelerator inzwischen weltweit 25 Standorte gestartet. Wichtiger Bestandteil des Konzepts sind die Industriepartner.
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(c) Dominik Perlaki: Cubicles der Corporate-Partner im Plug and Play Tech Center (verzerrte Aufnahme).

Eigentlich kam Saeed Amidi aus einem sehr traditionellen Business. Der spätere Plug and Play-Founder besaß eine ganze Reihe mehr oder weniger großer Immobilien. Darunter waren viele kleine, relativ unauffällige Büros. Nichts besonderes also, wären sie nicht zur richtigen Zeit am richtigen Ort gewesen. So gab es um das Jahr 2000 herum eine Reihe von Startups – niemand wusste, ob aus ihnen etwas wird – die sich in Büros von Amidi einmieteten. Da war etwa ein kleiner Suchmaschinenanbieter namens Google. Oder der Entwickler einer seltsamen neuen Payment-Lösung, namens PayPal.

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Equity für Miete aus mangelndem Vertrauen

Mit PayPal begann dann auch die Geschichte von Amidi als Startup-Investor. „Er hat nicht darauf vertraut, dass sie tatsächlich die Miete zahlen können. Die Miete fürs erste Jahr ließ er PayPal im Voraus zahlen. Im zweiten Jahr nahm er von ihnen dann Equity als Miete“, erzählt Johannes Rott, Partnership Manager bei Plug and Play. Die gute Erfahrung damit, Startups zu hosten und in sie zu investieren, brachte Amidi auf das Accelerator-Konzept. 2006 baute er das jetzige Plug and Play Tech Center in Sunnyvale vom Halbleiter-Betrieb zum Startup-Zentrum um.

(c) Dominik Perlaki: Johannes Rott auf der Dachterrasse des Plug and Play Tech Center Sunnyvale.

400 bis 450 Startups zu jeder Zeit in Programmen

Schön ist es nicht, das Plug and Play Tech Center Sunnyvale in seinem Jahrzehnte alten Betonklotz. Arbeitsplätze darin sind meist im „Cubicle“-Stil gehalten. Auch die vielen „Walls“ mit Plaketten, die von den Errungenschaften des Accelerators künden, sind nicht schön im klassischen Sinne. Aber darum geht es nicht. „Wir haben hier zu jeder Zeit 400 bis 450 Unternehmen drinnen“, sagt Rott. Das sind einerseits Startups, die verschiedene dreimonatige Programme durchlaufen und andererseits Corporates und Later Stage Startups, die ständig einen oder einige wenige Mitarbeiter im Zentrum haben. Die Zusammenarbeit mit den etablierten Unternehmen sei dabei essenziell, erklärt Rott. Es gibt allgemeine Programme, die „Startup Camps“, und spezifische Programme für bestimmte Verticals. Für jede Branche hat Plug and Play dabei eine reihe großer Konzerne als Partner. Generell gilt: Startups zahlen für die Teilnahme Programm nichts, sogar ihr Essen wird bezahlt. Das Geld kommt von den Industrie-Partnern.

Meiste Investments im Silicon Valley

Plug and Play nimmt von den Startups auch keine Anteile für die Teilnahme. „Letztendlich investieren wir aber in 30 bis 40 Prozent der Teilnehmer“, erzählt Rott. Dadurch war Plug and Play im Jahr 2016 auch zum wiederholten Male der größte VC im Silicon Valley – von der Anzahl der Investments her, nicht vom Volumen. „Wir investieren typischerweise zwischen 25.000 und 500.000 Dollar“, erklärt Rott. Dabei ginge es um Pre-Seed- und Seed-Runden. Serie A-Runden seien schon sehr selten. Trotzdem versuche man auch Later-Stage-Startups in den Accelerator zu bekommen, da die Industriepartner häufig nach ausgereifteren Projekten suchen. Bei diesen gäbe es dann meist Co-Investments.

International: Keine exklusiven Accelerators

Auf der Kooperation mit Corporate-Partnern bauen auch die weltweit 25 weiteren Accelerator-Programme auf. Unter ihnen ist etwa der Axel Springer Plug and Play Accelerator in Berlin, bei dem unter anderem N26 dabei war. In Stuttgart wurde mit Daimler der Accelerator „Startup Autobahn“ gestartet. „Mit unserem System bekommen Corporate Partner aber keine exklusiven Accelerators“, erklärt Rott. In diesem Fall ist unter anderem auch Porsche dabei. Tatsächlich hätte es auch schon Versuche mit exklusiven Akzeleratoren gegeben. „Da kamen dann deutlich weniger Prototypen heraus als sonst und es wurde letztendlich überhaupt kein Projekt umgesetzt“, erzählt Rott.

Zwei Startups je Quartal mit Ticket der Außenwirtschaft Austria

Weitere Programme gibt es etwa in China, Brasilien, Singapur, Japan und Spanien. Auch Österreich käme als weiterer Standort in Betracht, sagt Rott. Schon jetzt nehmen regelmäßig österreichische Startups an den Programmen in Sunnyvale Teil. Die Außenwirtschaft Austria hat einen kleinen Arbeitsplatz im Zentrum, der pro Quartal je zwei Startups zur Verfügung steht, die dann am „Startup Camp“ teilnehmen. Erst vor kurzem stattete auch Wirtschaftskammer-Präsident Christoph Leitl dem Tech Center einen Besuch ab, wie einer der vielen „Walls“ zu entnehmen ist.

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Disclaimer: Dieser Beitrag entstand in redaktioneller Unabhängigkeit. Die Berichterstattung direkt aus San Francisco wird mit finanzieller Unterstützung von go International (www.go-international.at), der Internationalisierungsoffensive des Bundesministeriums für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft (BMWFW) und der Wirtschaftskammer Österreich (WKO) ermöglicht.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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