05.04.2018

Spotify: Extrem erfolgreicher Börsenstart trotz roter Zahlen

Das IT-Startup Spotify, mit 71 Millionen zahlenden Kunden und rund 160 Millionen Usern weltweit größter Musikstreamingdienst, wagte am Dienstag den 3. April den Börsengang an der New York Stock Exchange (Nyse).
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Tech-Titans
(c) spotify: Das Musikunternehmen des Gründers Daniel Ek führt das Rennen um eine 50 Milliarden Dollar Unternehmensbewertung an.

Spotifys Börsengang hat sich für Gründer Daniel Ek ausgezahlt – das kann man bereits sagen. Die Aktien sprangen zu Handelsbeginn rund 26 Prozent auf 165,90 Dollar (143,65 €) – die Orientierungsmarke der New Yorker Börse liegt bei 132 Dollar. Mit einem Schlag war Spotify 30 Milliarden Dollar wert. Im weiteren Verlauf fiel die Aktie zwar auf rund 149 Dollar, was aber immer noch 13 Prozent über der Referenzmarke liegt.

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Erfolgsstory trotz roter Zahlen

Spotify gilt mit einer Börsenbewertung von nun 20 bis 25 Milliarden Dollar als das wertvollste Startup Europas. Zwar blieben seit der Gründung 2006 Gewinne aus, der Umsatz stieg 2017 aber um fast 39 Prozent. Der operative Verlust betrug im Vorjahr 378 Millionen Dollar. Für heuer wird ein Minus von 230 bis 330 Millionen erwartet. Dafür rechnet man damit, 2018 die Usermarke von 200 Millionen zu übertreffen. Der Musikstreaming-Anbieter gehört nun nach Facebook, Snapchat und Alibaba zu den besten Börsendebüts von Technologiekonzernen in den letzten Jahren. Gründer Ek warnte aber davor, allzu hohe Erwartungen zu wecken: „Ich habe keine Zweifel daran, dass es Aufs und Abs geben wird“, schrieb er in seinem Blog.

Was Startups von Spotify lernen können

Im Vorfeld des Börsengangs hat Daniel Ek vor Investoren und Musikmanagern erklärt, warum sein Unternehmen an die Börse geht. Es gab tosenden Applaus, den es zur Gründerzeit 2006 nicht gegeben hatte. Ek schien damals vielen aus der Branche als eine Gefahr für die Musikindustrie, da sein Background eng mit der Hackerszene verbunden war und das Internet als ein Ort galt, an dem User binnen kürzester Zeit Lieder raubkopierten und weiterverbreiteten. Die neuartige Besonderheit von Spotify war aber, die Kunden nicht dazu zu zwingen rund 20 Euro für ein Album auszugeben, um dann zwei bis drei gute Lieder zu hören, sondern ihnen das zu bieten, was sie wollen. Sätze wie: „Wenn die Kunden eure CDs kopieren, verkauft ihnen eine Flatrate und lasst sie selbst entscheiden, was sie wann wo wie oft hören wollen“, sollten richtungsweisend werden. Dazu passend Eks Aussage bei der CBS Morning Show vom 3. April: „When you have all the world’s music in your pocket, you start listening to a lot more music than you ever did before.“ Diese zwei Statements führen genaue Beobachter des Streamingdienstes zur Erfolgsformel von Spotify, von der auch andere Startups einiges lernen können. In der digitalen Welt geht es um maßgeschneiderte Angebote und die Beantwortung der Frage, wie ein Unternehmen herausfindet, was Kunden wirklich wollen. Spotify hat es geschafft, ein Produkt bzw. eine Dienstleistung zu erstellen, für die millionen Menschen monatlich zehn Euro zahlen.

Don’t ask, watch!

Dan Savaz leitet bei Spotify ein riesiges Team, das damit beschäftigt ist Kundendaten zu erfassen. Dieses Data-Collecting unterscheidet sich von den Einschaltquoten der TV-Branche insofern, dass das schwedische Unternehmen nicht auf stichprobenartige Umfragen zurückgreift, sondern jeden einzelnen der knapp 159 Millionen User beobachtet, wie Savaz sagt. Zu den technischen Details ist zu sagen, dass es eine enorme Rechenleistung benötigt, um alle Kunden zu erfassen. Spotify greift auf eine Matrix zurück, die 159 Millionen Zeilen und 36 Millionen Spalten erstellt – die Zeilen stehen für einen einzelnen Kunden, die Spalten für die verfügbaren Musikstücke. Die Software vergleicht diesen Zahlentsunami auf Gemeinsamkeiten (Gibt es Kunden, die gleiche Lieder in ihrer Playlist haben? Welche Ähnlichkeiten weisen die jeweiligen Musikwerke auf?). Dadurch lassen sich dem Kunden regelmäßig individualisiert Lieder vorschlagen, was das Unternehmen „weekly discovery“ nennt. Die alten Kategorien von Musikstücken scheinen hier nicht mehr zu greifen. Rock-Musik oder Pop-Hits sind nicht mehr ausreichend, um Kunden geschmackstechnisch einzuteilen. Der User kann Variationen von musikalischem Geschmack entfalten, die über Genre-Bezeichnungen hinausgehen. Ein Rock-Sänger kann einen Oldie covern, Pop-Stars wagen den Sprung ins Hip-Hop-Genre und jeweils beides mag einem User gefallen, der sich nach alten Mustern nicht mehr so einfach katalogisieren lässt. Man muss spezifisch denken und vorgehen. Das hat Spotify in diesem Bereich früher als alle anderen erkannt und heimst zwölf Jahre nach der Gründung nun abermals Lorbeeren dafür ein.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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