23.08.2022

Rebeat: Tullner HD-Schallplatten-Startup schlitterte in Konkurs

Rebeat aus Tulln wollte die Schallplatte dank Digitalisierung neu erfinden. Das gelang nicht ausreichend. Nun folgte der Konkursantrag.
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rebeat
Screenshot: https://www.rebeat.com/

Um ein Drittel lauter, eine um ein Drittel längere Spielzeit und eine höhere Tonqualität – das alles sollten die HD-Schallplatten des Tullner Startups Rebeat schaffen. Ein digital erstelltes 3D-Modell als Grundlage sollte dabei ein noch exakteres Platten-Pressen, als mit der konventionellen Methode ermöglichen. Und die Idee fand auf mehreren Seiten Anklang. 2018 holte sich das Unternehmen auch ein Millioneninvestment – der brutkasten berichtete damals.

„Laserkomponenten erzielten nicht das erwünschte Ergebnis“

Doch das Vorhaben scheiterte nun. Vor kurzem meldete Rebeat Konkurs an. Laut Angaben des Alpenländischen Kreditorenverbands (AKV) sind fünf Dienstnehmer:innen und zehn Gläubiger betroffen. Etwa 1,3 Millionen Euro an Aktiva stehen demnach Passiva von rund zwei Millionen gegenüber. In der Begründung heißt es: „Das Abgleiten in die Insolvenz wird auf die Verzögerung der Entwicklungsarbeiten und der Zusammenstellung der Komponenten zurückgeführt. Weiters stellte sich heraus, dass die Laserkomponenten nicht das erwünschte Ergebnis erzielten. Zusätzlich versuchte die Antragstellerin mittels eigener Presse bzw. Molds das gewünschte Ergebnis zu erzielen, jedoch schlug dies ebenso fehl“. Zuletzt seien Förderzusagen [durch die FFG] ausgeblieben, was den Antrag notwendig gemacht habe.

Nach Rebeat-Konkurs: Team arbeitet an neuer Technologie

Man habe in der Entwicklung der Technologie nicht das gewünschte Ergebnis erzielt, erklärt Gründer Günther Loibl auch gegenüber dem Audio-Fachmagazin Like Hifi. „Die digitale Technik ist noch nicht so weit, um die erforderliche Genauigkeit zu erreichen“, so der Gründer dort. Aufgeben wolle man aber trotz Konkurs nicht. Ein neues vom Team entwickeltes Verfahren, bei dem Laser zum analogen Platten-„Schneiden“ genutzt werden sollen, soll ab Herbst in die Testphase gehen.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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