28.09.2023

reebuild: Hansi Hansmann, PSPDFKit-Gründer und weitere Investoren steigen bei Wiener Startup ein

Das Wiener Startup reebuild hat sich zum Ziel gesetzt, die administrativen Tätigkeiten von Bauleitern zu automatisieren. Nun erweiterte das Unternehmen seine Pre-Seed-Runde und holt eine Reihe bekannter Investoren an Bord.
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(c) reebuild

Erst Anfang diesen Jahres gab das 2022 gegründete Wiener Startup reebuild den Abschluss einer Pre-Seed-Runde bekannt. Damals beteiligten sich neben dem Planradar-Gründer Domagoj Dolinsek, Laura Raggl von ROI Ventures und Ferdinand Dietrich von Storebox (brutkasten berichtete). Rund acht Monate später folgt nun die Erweiterung der Pre-Seed-Runde.

Reebuild rund um die drei Gründer Alexander Kornell, Paul Lind und Lucas Iser konnte dabei eine Reihe an bekannter Investoren für sich gewinnen. So beteiligen sich im Zuge der erweiterten Finanzierungsrunde der bekannte österreichische Business Angel Hansi Hansmann und PSPDFkit-Gründer Peter Steinberger am Unternehmen. Weiters steigen auch der Real Estate & Startup Investor Niki Stadler sowie die Business Angels Gerhard Kornfeld und Reinhard Manzl ein. Über die Höhe des Investments, das in Form eines Convertibles erfolgte, wurde Stillschweigen vereinbart.

Die Lösung von reebuild

Mit dem frischen Kapital soll nun das Produkt von reebuild und dahinterliegende AI-Modelle weiterentwickelt werden. “Unsere große Mission ist es, die administrative Tätigkeiten von Bauleitern zu automatisieren. Dazu zählen das gesamte Management von Eingangsdokumenten, Lieferscheinen und Auftragsbescheinigung”, so Paul Lind gegenüber brutkasten.

Derzeit würden laut dem Gründer Bauleiter:innen nämlich bis zu eineinhalb Tage pro Woche mit dem Erfassen von Lieferscheinen in Excel-Listen oder dem Kontrollieren von Rechnungen verbringen. Dabei handelt es sich um wertvolle Zeit, die schlussendlich für die eigentliche Tätigkeit, die Leitung der Baustelle, fehlt.

“Mit unseren Workflows werden wesentliche Schritte der Rechnungs- und Lieferscheinprüfung sowie -erfassung automatisiert, so können unsere Kunden ihre Bauprojekte vor Ort besser steuern und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Teams einen vollständigen Überblick über alle Kosten haben”, so Lind über den Mehrwert der Lösung.

Erste Kunden nutzen reebuild

Insbesondere aufgrund der EU-Taxonomie sowie ESG-Reportings hätte der administrative Aufwand enorm zugenommen. Dementsprechend groß ist auch das Potential an neuen Lösungen, wie auch Business Angel Hansi Hansmann bestätigt: “Die Baubranche steht vor großen Herausforderungen, bietet aber auch enorme Chancen für Innovationen. reebuild hat eine Lösung entwickelt, die nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch den Weg für zukünftige Standards in der Branche ebnet.”

Derzeit ist reebuild bereits bei einigen österreichischen Bauunternehmen wie Obenauf oder Modulbauern wie Woodspace im Einsatz. Zudem verfügt reebuild über erste Pilotkunden in Deutschland. “In einem nächsten Schritt geht es darum, unsere Pilotkunden, die alle bereits zahlen, in ein klassisches Kundenverhältnis umzustellen”, so Lind.

Neben der jüngsten Finanzierungsrunde und ersten Kunden, die auf die Lösung setzen, konnte reebuild 2023 noch einen weiteren Erfolg für sich verbuchen. Im Rahmen des Österreich-Finale des Startup World Cup 2023 wurde reebuild zum Sieger gekürt – mehr darüber könnt ihr hier erfahren.


Videotipp der Redaktion

Domagoj Dolinsek hat mit PlanRadar eines der erfolgreichsten österrreichischen Scaleups mitegründet. Im brutkasten-Talk am Salzburg Summit gibt er Einblicke, wie es aktuell bei PlanRadar läuft – und Tipps, wie man auch in wirtschaftlich schwierigen Zeiten im B2B-Sales erfolgreich ist.

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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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