05.01.2023

questr: Nach Kryptosteuerberatung kommt Startup für Kryptodaten-Aufarbeitung

Natalie Enzinger ist Steuerberaterin und fokussiert sich in ihrer Arbeit auf Kryptosteuer. Neben der Enzinger Steuerberatung co-gründet sie mit Robert Andrée ein zweites Unternehmen, das den Umgang mit Krypto-Steuertools erleichtern soll. Den Krypto-Winter spüre sie bei ihrer Arbeit kaum.
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Natalie Enzinger und Robert Andrée gründen neues Startup mit der Expertise
Natalie Enzinger und Robert Andrée gründen neues Startup mit der Expertise "Kryptosteuer" © Kanchanara; questr

Die Steuerberaterin Natalie Enzinger ist für ihre Expertise im Bereich Kryptosteuer in Österreich bekannt. Nachdem sich ihre Beratungsgesellschaft auf steuerliche Fragen rund um die Kryptosteuer konzentriert, gründete sie Ende letzten Jahres gemeinsam mit Crypto Data Analyst Robert Andrée das Spin-off questr. Questr (angelehnt an das englische Wort quest = Suche) widmet sich zwei Problemen. Zum Einen soll die Komplexität von Kryptosteuertools und die Beschaffung von Transaktionsdaten erleichtert werden. Zum Anderen soll anderen Steuerberatungen und Institutionen wie Banken unter die Arme gegriffen werden, denen die nötigen Daten in Form eines Steuerreports geliefert werden.

questr bietet verschiedene Leistungen für verschiedene Probleme

Neben der Datenaufbereitung und dem Questr-Transaktions-Report (kurz QTR) hat das Spin-off auch Online-Beratung und Mittelherkunftsnachweise für Banken usw. in seinem Leistungsangebot. Das Team von questr konzentriert sich also vor allem auf die Transaktionsdatenaufbereitung und damit auf die Vorarbeit, die es braucht, um am Ende eine korrekte Steuererklärung zu erstellen. “Die Krypto-Steuertools sind grundsätzlich sehr hilfreich, können aber bei falscher Anwendung zu Fehlern in den Steuerreports bzw. in weiterer Folge zu falschen Steuererklärungen führen”, erklärt Natalie Enzinger im brutkasten-Gespräch.

„Die hohe Transaktionszahl, neuartige Protokolle und die Komplexität die sich daraus ergibt, sind für die meisten Nutzer:innen, aber auch Steuerberatungskanzleien und Banken, mit akzeptablem Ressourceneinsatz nicht mehr zu bewältigen“, fügt Robert Andrée hinzu. Nicht zuletzt würden Kund:innen im Zuge der Datenkontrolle durch den QTR abschließend auch Handlungsempfehlungen und Feedbacks zur Krypto-Transaktionsdatenaufbereitung erhalten.

“Den Kryptowinter spüren wir eher wenig”

Das im Oktober 2022 gegründete Startup hat sich vom aktuellen Kryptowinter nicht abschrecken lassen. “Den Kryptowinter spüren wir eher wenig, da wir einerseits noch Altfälle bis 2021 aufarbeiten und sich andererseits laufend neue Kunden:innen zwecks Hilfe bei der Abbildung ihrer Krypto-Transaktionen melden”, meint Enzinger.

Als klaren Vorteil der Enzinger Steuerberatung und questr betont Natalie Enzinger, dass sie sich ergänzen: “Eine vollumfängliche Begleitung durch Expert:innen von der anfänglichen Krypto-Datenaufbereitung bis zur Einreichung der Steuererklärung ist möglich. Das ist aber kein Muss – wenn man ausschließlich bei der Datenaufbereitung der eigenen Kryptotransaktionen Hilfe benötigt und damit dann zum/zur hauseigenen Steuerberater:in gehen möchte, kann man das auch tun. Dafür gibt es questr”, so die Steuerberaterin.

In der österreichischen Kryptolandschaft tut sich scheinbar trotz Bärenmarkt viel. Enzinger und Andrée sprechen hier von einer Marktbereinigung, die aktuell das Segment beherrscht. Dennoch erkennen sie viele gute Ideen in der österreichischen Startuplandschaft. Mit ihrem eigenen Startup möchten Andrée und Enzinger eine wichtige Hilfestellung bieten.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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