28.10.2019

SoftBank: Japans Mega-VC hat neben WeWork noch weitere Sorgenkinder

Der mit 100 Milliarden US-Dollar ausgestattete Vision Fund des japanischen Konzerns SoftBank ist eines der mächtigsten Later-Stage-Investment-Vehikel der Welt. Wie zuletzt bei WeWork liegt aber auch der Mega-VC nicht immer richtig. Nun steht ein Strategiewechsel im Raum.
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SoftBank CEO Masayoshi Son
SoftBank CEO Masayoshi Son - Screenshot: https://webcast.softbank.jp/ja/detail/video/ref:20190807_01_en

Neunstellige US-Dollar-Investments sind bei SoftBank der Normalfall. Auch zehnstellige tätigt der mit rund 100 Milliarden Dollar ausgestattete Vision Fund des japanischen Konzerns mit einer gewissen Regelmäßigkeit. Bei der breite des Portfolios – darunter sind etwa Unternehmen wie Slack, (neuerdings) Wirecard oder Uber und mehrere seiner Konkurrenten – ist es nicht verwunderlich (und in der Welt des Risikokapitals auch normal), dass auch Posten abgeschrieben werden müssen. Es scheint jedoch, dass SoftBank-Chef Masayoshi Son es mit der Risikofreude etwas übertrieben hat.

+++ WeWork-Absturz: Gründer geht mit bis zu 1,7 Mrd. Dollar in der Tasche +++

Kostspieliges WeWork-Desaster

Besonders viel negative Publicity brachte zuletzt das WeWork-Desaster. SoftBank hatte erst im Jänner diesen Jahres zwei Milliarden Dollar bei 47 Milliarden Dollar Bewertung investiert. Nachdem im Vorfeld des für September geplanten und dann abgesagten WeWork-IPO massive Ungereimtheiten beim Co-Working-Startup publik wurden, sah sich SoftBank zuletzt gezwungen, dieses für insgesamt zehn Milliarden US-Dollar (bei acht Milliarden Bewertung) zu übernehmen, um das schlimmste zu verhindern – der brutkasten berichtete.

SoftBank: Zumindest fünf Milliarden US-Dollar werden abgeschrieben

Es ist aber nicht das einzige Investment, dass den verantwortlichen beim japanischen Konzern derzeit Kopfzerbrechen bereitet. Am 6. November soll gemeinsam mit den Quartalszahlen (Q2) eine Wertberichtigung für den Vision Fund bekanntgegeben werden. Medienberichten zufolge wird man dabei nach den jüngsten Wertverlusten mindestens fünf Milliarden US-Dollar abschreiben. Diese gehen unter anderem auch auf die Kappe des einstigen Vorzeige-Investments Uber. Dort entwickelte sich der Aktienwert nach dem IPO im Mai bekanntlich sehr unvorteilhaft – derzeit liegt der Kurs fast 20 Prozent unter dem Startpreis.

C-Level-Abgänge bei zahlreichen Portfolio-Startups

Dazu kommen eine Reihe weiterer schlechter Nachrichten, deren genaue finanzielle Auswirkungen noch nicht klar sind. Das Mobility-Startup fair.com, bei dem SoftBank im Rahmen einer 500 Millionen US-Dollar-Runde (gemeinsam mit anderen) eingestiegen war, entließ kürzlich 40 Prozent seiner Mitarbeiter und den CFO, der ein Bruder des Gründers und CEO ist. Spannungen soll es auch beim Lebensmittel-Startup Brandless geben, die die Gründerin und CEO zum Ausstieg brachten. Die SoftBank-Beteiligung Compass, ein Immobilien-Startup, hat zuletzt im Laufe weniger Monate CFO, CMO und CTO “verloren”. Und auch das Hunde-Spazier-Startup Wag, bei dem der japanische VC mit 300 Millionen US-Dollar beteiligt ist, hat nach öffentlich gewordenen Sicherheits-Problemen derzeit mit Management-Abgängen zu kämpfen.

In Zukunft weniger Risiko

All das soll laut Wall Street Journal nun dazu führen, dass SoftBank das Risiko künftig, vor allem in Hinblick auf den zweiten Fonds – Vision Fund 2, der gerade finalisiert wird – zurückschrauben will. Das US-Magazin bezieht sich auf “aktuelle und ehemalige Führungskräfte des Fonds”, laut denen man sich bei SoftBank nun verstärkt auf die Verbesserung der Corporate Governance bei Portfoliounternehmen konzentrieren will.

⇒ Das Portfolio des Vision Fund

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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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