11.03.2023

Silicon Valley Bank ist kollabiert – VCs rufen nach Staatshilfen

Die Silicon Valley Bank ist pleite und wurde von den US-Behörden bereits geschlossen. Einige Stimmen aus der Venture-Capital- und Startup-Szene rufen nun nach Staatshilfen. "Eine ganze Generation von Startups" könnte sonst gefährdet sein, sagte etwa Y-Combinator-CEO Garry Tan.
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Rippling SVB Silicon Valley Bank company logo on a website with blurry st
Foto: Dennis - stock.adobe.com

Als es nun offiziell wurde, war es keine große Überraschung mehr: Die Silicon Valley Bank ist pleite – und wurde von den US-Behörden geschlossen. Der staatliche Einlagenfonds Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) übernimmt die Kontrolle über die vorhandenen Einlagen. Wie berichtet, war die Aktie der Silicon Valley Bank bereits am Donnerstag um 60 Prozent abgestürzt. Das kalifornische Finanzinstitut gilt als „Hausbank“ der US-Startup-Szene.

Schon am Mittwoch war bekannt geworden, dass die Bank mit dem Verkauf eines hauptsächlich aus US-Staatsanleihen bestehenden Portfolios einen Verlust von 1,8 Mrd. US-Dollar eingefahren hatte. CEO Greg Becker wollte noch eine Kapitalerhöhung vornehmen – doch scheiterte damit. Am Freitag wurde noch ein Notverkauf der Bank versucht. Vergeblich. Die US-Behörden übernahmen die Kontrolle. Womit die Sache aber alles andere als durchgestanden ist.

„Bank run“ brachte Silicon Valley Bank in Schwierigkeiten

Laut der Mitteilung der FDIC hatte die Silicon Valley Bank per Jahresende 2022 Bankeinlagen in der Höhe von 175 Mrd. US-Dollar. So viele werden es mittlerweile bei weitem nicht mehr sein – immerhin hatte die Bank in den vergangenen Tagen einen regelrechten Bank Run erlebt. Zuvor war durchgesickert, dass mehrere große Venture-Capital-Firmen ihren Klient:innen genau dies empfohlen hatten: Gelder abzuziehen. Unter diesen Unternehmen soll sich auch der Founders Fund des umstrittenen Star-Investors Peter Thiel befunden haben.

Die FDIC ermittelt gerade, wie hoch die Einlagen aktuell sind. Klar ist aber: Auf jeden Fall gesichert sind nur Einlagen bis zu einem Betrag von 250.000 Dollar pro Konto. In welchem Umfang Beträge darüber hinaus gerettet werden können, ist zum jetzigen Zeitpunkt noch unklar. Die FDIC hat Kund:innen mit entsprechend höheren Einlagen aufgerufen, sich mit der Behörde in Verbindung zu setzen.

Y-Combinator-CEO: Ohne Staat wird ganze Generation von Startups ausgelöscht

Im Silicon Valley herrscht aber jedenfalls Alarmstufe rot. Mehrere prominente Stimmen aus der Venture-Capital-Szene haben auch bereits öffentlich nach Staatshilfen gerufen. „Wenn die Regierung nicht eingreift, wird eine ganze Generation von Startups ausgelöscht“, sagte etwa Garry Tan, CEO von Y Combinator, einem der renominertesten Startup-Inkubatoren der USA.

Auch David Sacks, Partner bei der Venture-Capital-Gesellschaft Craft Ventures, appellierte auf Twitter an den Staat: „Wo ist Powell? Wo ist Yellen? Stoppt die Krise jetzt. Kündigt an, dass alle Einlagen sicher sind“, schrieb Sacks unter Bezug auf den Notenbank-Chef und die Finanzministerin. Diese Ankündigung müsse erfolgen, bevor der Aktienmarkt am Montag wieder öffne – ansonsten werde sich die Krise weiter ausbreiten.

Zinsanstieg bei US-Staatsanleihen belastete Portfolio

Unmittelbarer Auslöser der Krise der Silicon Valley Bank war der erwähnte Verkauf eines größeren Wertpapierportfolios gewesen. Weil Kund:innen im großen Stil ihre Einlagen von der Bank abgezogen hatten, war das Finanzinstitut zu dem Verkauf gezwungen gewesen. Der Wert des Portfolios hatte sich allerdings äußerst ungünstig entwickelt.

Hintergrund: Der starke Zinsanstieg bei US-Staatsanleihen, aus denen das Portfolio hauptsächlich bestand. Höhere Anleihezinsen bedeuten umgekehrt niedrigere Kurse. Die Silicon Valley Bank war zu deutlich besseren Kursen eingestiegen – und hatte den starken Zinsanstieg in den USA offenbar nicht erwartet. Aufgrund der hohen Inflation hat die US-Notenbank Federal Reserve die Zinsen seit 2022 mehrfach deutlich erhöht.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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