09.11.2020

Der Runway-Fonds kommt eh irgendwann – oder: Die Startup-Hilfspaket-Farce

Irgendwann hieß es einmal, man wolle Startups in Not in der Coronakrise schnell und unbürokratisch helfen. Das ist bestenfalls unzureichend gelungen - ein Kommentar.
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Noch kein Flugverkehr auf der Startpiste - der Status des Runway-Fonds ist unklar
Noch kein Flugverkehr auf der Startpiste - der Runway-Fonds braucht noch (c) Adobe Stock / madscinbca

Die Wochen nach Beginn des ersten Lockdowns im März fühlten sich damals wie eine Ewigkeit an. Aber retrospektiv muss man der Bundesregierung lassen: Mit der Ankündigung eines eigenen Corona-Startup-Hilfspakets war sie im internationalen Vergleich schnell. Mitte April war es soweit: 150 Millionen Euro sollten für in der Coronakrise in Not geratene Startups über Covid-Startup Hilfsfonds und !!Runway-Fonds bereitgestellt werden. Natürlich durfte die Beteuerung, „schnell und unbürokratisch“ helfen zu wollen, auch hier nicht fehlen.

Covid-Startup-Hilfsfonds: Nothilfe mit einigen Haken

Wie wir mehr als ein halbes Jahr später wissen, wurde das Versprechen teilweise mehr schlecht als Recht eingelöst. Zwar wurde der Covid-Startup-Hilfsfonds, der Eigenkapital-Investments bis 800.000 Euro unter bestimmten Bedingungen verdoppelte, tatsächlich schnell auf Schiene gebracht und stellte sich als sehr beliebt heraus. In Sachen Hilfe für in Not geratene Startups hatte er aber einige Haken. Denn das (großteils EU-bedingte) Reglement schloss nicht wenige Unternehmen von Beginn an aus. Bei berechtigten Startups, die tatsächlich erst aufgrund der Krise mit dem Fundraising-Prozess begonnen haben, kam der Abschluss desselben oft nicht rechtzeitig, bevor der (im Paket mit 100 Mio. Euro veranschlagte) 50 Millionen Euro-Hilfsfonds im August schon wieder aufgebraucht war. Stattdessen gingen Fördergelder in vielen Fällen an Startups, wo eine allzu heftige negative Beeinträchtigung durch die Coronakrise angezweifelt werden darf, die aber schon vor der Krise im Fundraising-Prozess gewesen waren und dann schnell handeln konnten.

All diese Punkte wären kein großes Problem – auch die genannten Startups verdienen Förderung – wenn der Hilfsfonds weiteres Kapital bekommen hätte. Aber das wird seitens der Regierung kategorisch abgelehnt. Verwiesen wird stattdessen auf die allgemeinen Hilfsmaßnahmen und auf den Runway-Fonds, zudem es heute nach langem Warten endlich Neuigkeiten gab. Was in den vergangenen Monaten das Problem war, wegen dem die Sache „im Finanzministerium gelegen“ ist, will auf offizieller Seite niemand konkret sagen. In einem brutkasten-Gespräch bei Forum Alpbach im Sommer legte Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck nahe, dass einfach eine Entscheidung im anderen Ressort ausstand.

Das 150 75 Millionen Euro-Paket

Jedenfalls wurden nun 25 Millionen Euro für Garantien für den mit 50 Millionen Euro geplanten Fonds bewilligt. Notabene: Auch hier kommt also tatsächlich nur halb so viel Kapital (und das auch nur als langfristig angelegte Garantie), wie in der großen Ankündigung vom April veranschlagt. Tatsächlich handelt es sich also um ein 75 Millionen Euro-, nicht um ein 150 Millionen Euro-Paket – aber das nur nebenbei.

Nachdem es nun schon seit August kein Hilfsinstrument eigens für Startups gab, hat das Warten auf den !!Runway-Fonds jetzt im herbstlichen Teil-Lockdown keineswegs ein Ende. Nun, nach all den Monaten, wird erst einmal das Fondsmanagement ausgeschrieben. Wenn dieses steht, kann es mit dem Fundraising-Prozess von immerhin 50 Millionen Euro begonnen werden. Fristen dafür wurden noch keine genannt. Aber wenn die Prozesse tatsächlich so transparent und offen ablaufen, wie angekündigt, muss es zwangsweise eine Zeit lang dauern. Sprich: Der !!Runway-Fonds kommt eh irgendwann. Die wirklich durch die Coronakrise in Not geratenen Startups würden es aber jedenfalls nicht überleben, bis dahin zu warten. Dafür reicht – welch Ironie – der Runway, also die Zeit, die man mit dem vorhandenen Kapital auskommt, nicht aus.

Runway-Fonds: Wo kein Wille, da kein schneller und unbürokratischer Weg

Freilich stehen Startups nicht ganz ohne Hilfe da. Natürlich sind die allgemeinen Hilfsmaßnahmen, etwa der kürzlich präsentierte Umsatzersatz, für viele betroffene Unternehmen durchaus brauchbar. Was aber das groß angekündigte „150 Millionen Euro Startup-Hilfspaket“ anbelangt, kann inzwischen gesagt werden: Viel von dem Versprechen hat sich als Farce entpuppt. Und ein Verdacht liegt dabei nahe: Zumindest im Finanzministerium dürfte der Wille gefehlt haben, tatsächlich „schnell und unbürokratisch“ zu handeln.

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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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