23.04.2018

Square One Foods: Dieses Jahr 5 Investments in Food- & Drink-Startups

Die Linzer Food- and Beverage-Investmentfirma sichert sich ihren zweiten Partner. Fünf Investments mit maximal 250.000 Euro möchte das Unternehmen bis Ende 2018 unter Dach und Fach haben.
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Gegründet haben Andre Schneider, Walter Scherb und Michael Goblirsch erst Mitte Jänner 2018. Seitdem konnten sie mit Square One Foods bereits zwei Investments abschließen, in wenigen Wochen soll das dritte Food- und Beverage-Startup unter Vertrag gehen. Mehr als 30 Anfragen von europäischen Startups pro Monat bekommen die drei Linzer heute. Obwohl das Aufspüren von potentiellen Partnern noch vor kurzem Schwierigkeiten machte.

+++ Das war das 4Gamechangers Festival 2018 +++

„Wir arbeiten ja mit Early Stage Startups. Eine Hürde bestand anfangs in der Frage, wie wir überhaupt an Startups herankommen, die vielleicht noch nicht einmal eine Internetseite haben“, erinnert sich Andre Schneider an eine schwierige Anfangszeit. „Wir sind zu den Unis gegangen, haben aber festgestellt, dass etwa Lebensmitteltechnologen überhaupt keine Startups gründen“.

Im Endeffekt habe man gemerkt, dass „viele Gründer eher aus dem Marketing-Bereich kommen oder etwas ganz anderes gemacht haben“. Heute gelänge die Kommunikation der Square One Foods-Idee hauptsächlich über Mundpropaganda.

Investment, Mentoring und Netzwerk

Die Linzer Investmentfirma beteiligt sich bei europäischen Food- und Beverage-Startups mit maximal 250.000 Euro und zwischen 20 und 25 Prozent. Dafür bietet Square One Foods Mentoring und Zugang zu einem europäischen Netzwerk aus Handelspartnern und Dienstleistern.

Die Startups werden beim Aufbau ihres Distributionsnetzwerkes, aber auch etwa in Sachen Marketing unterstützt. „Wenn wir in ein neues Startup investieren, machen wir einen Workshop und gehen die gesamte Sales- und Marketingstrategie durch“, erklärt Michael Goblirsch und fügt hinzu: „Wir arbeiten hier zum Beispiel mit der sehr bekannten Agentur Improove für die Themen SEO, SEA oder Amazon zusammen“. Außerdem habe man eine große Bank für das Thema Finanzierungen an Bord.

Adonis: Müsliriegel aus UK

Das Square One Foods-Netzwerk reicht bis nach Großbritannien. Der englische Müsliriegelproduzent Adonis Foods wurde nach dem Berliner Matcha-Tee-Getränk Seicha zum zweiten Investment der Linzer.

Die Kombination aus extrem niedrigem Zuckergehalt und ausschließlich natürlichen Zutaten sei dabei einzigartig. „Adonis ist ein Produkt, das wir so noch nie am Markt gesehen haben, das gibt es noch nicht“, meint Andre Schneider.

Square One Foods investieren in englischen Müsliriegel
© Adonis | Das zweite Produkt im Portfolio: Der Adonis Riegel

Milestone 2018: 5 Startups mit ersten Quick Wins

Ziel von Schneider, Scherb und Goblirsch ist es pro Jahr vier bis fünf Startups ins Portfolio aufzunehmen. „Das dritte Startup werden wir, denke ich, in den kommenden Wochen abschließen“, meint Walter Scherb.

Der nächste Milestone sei es dann „die Startups, die wir schon im Portfolio haben, zu den ersten Quick Wins zu führen“. Man sei dabei auf einem guten Weg. So sei es bei Seicha gelungen, Potential für Kostenreduktionen um 50 Prozent zu identifizieren.

Die Square One Foods-Gründer

Der 28-jährige Erbe des österreichischen Getränkeriesen Spitz, Walter Scherb Junior, nutzt Familien-Wissen und -Netzwerk: „Wir greifen selektiv auf die Kompetenzen und die Infrastruktur von Spitz zu, etwa wenn ein Labor, eine Produktionsstätte oder Know-how benötigt werden“. Scherb war vor Square One Foods bei McKinsey als Management-Berater tätig.

Only PURE TEA-Erfinder Michael Goblirsch war in multinationalen Unternehmen wie Procter & Gamble für Fast Moving Good zuständig.  Er spezialisierte sich dabei immer mehr auf den Getränkebereich.

Andre Schneider entwickelte als Management-Berater Strategien für verschiedene Geschäftseinheiten von Siemens.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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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