18.06.2024
STRATEGIEWECHSEL

Stardust: Pivot bei Kaffee-Startup – Buchroithner tritt als CEO ab

Peter Buchroithner übergibt den CEO-Posten des Stardust-Unternehmens Orgn Inc an Manfred Strasser. Dieses fokussiert zukünftig auf ein White-Label-Angebot für Creators.
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Founder Peter Buchroithner
Peter Buchroithner | beigestellt

Er ist ein alter Hase in der heimischen Startup-Szene: Peter Buchroithner machte beim brutkasten bereits 2015 mit seinem damaligen Startup dvel (später auf Swelly umbenannt) Schlagzeilen. Nach finanziellen Schwierigkeiten wurde dieses Unternehmen 2021 verkauft. Im Jahr darauf legte Buchroithner gemeinsam mit David Pflügl dann mit seinem neuen Unternehmen Orgn Inc. (mit Sitz in den USA) und dessen Instant-Kaffee-Marke Stardust los.

Hansmann stieg bei Stardust zum Start ein

Dafür konnten die beiden gleich zum Start unter anderem Hansi Hansmann als Investor gewinnen, die auch bereits bei Buchroithners vorigem Startup an Bord war. Die Vision: Einen gut schmeckenden Instant-Kaffee mit reduziertem Koffeingehalt als Marke für koffeinbewusste Konsument:innen etablieren. Dazu brachte Stardust auch eine eigene Koffeinpegel-Tracking-App heraus.

“Zeit für einen Strategiewechsel”

Doch der Aufstieg der Marke gelang bislang nicht so schnell wie erhofft, wie Buchroithner, der sich eine sehr offene Kommunikation zum Ziel gesetzt hat, auch immer wieder in Social Media-Postings beschrieb. Nun sei es Zeit für einen Strategiewechsel, schrieb der Gründer vor einigen Tagen in einem ausführlichen Blog-Beitrag. In diesem, sowie in einem Social Media-Posting, gab er auch seinen Rückzug als CEO von Orgn Inc. bekannt.

Creators sollten Stardust promoten, waren aber nicht an der Marke interessiert

Nun beschrieb Buchroithner in einem weiteren Posting, wie die neue Strategie aussehen wird und wer als CEO übernimmt. “Der Aufbau von Stardust Premium Instant Coffee als D2C-Marke dauert länger, als wir dachten. Deshalb haben wir uns in den letzten Monaten an Creators gewandt, damit sie die Marke promoten. Doch es stellte sich heraus, dass sie nicht an Stardust am meisten interessiert waren. Zumindest nicht an unserer Marke”, führt der Gründer aus.

Stardust wird zum Whitelabel-Produkt

Nach vielen Gesprächen habe man schließlich eine noch größere Chance gewittert: “Creator-led-Brands”. Stardust soll also künftig als White-Label-Produkt mit den eigenen Marken der Creators versehen werden. “Wir helfen ihnen, ihre eigenen Kaffeemarken von der Idee bis zur Markteinführung aufzubauen und zu lancieren”, schreibt der Gründer. Das Unternehmen bewegt sich damit in ein ähnliches Gefilde, wie jenes von Buchroithners Bruder Klaus, der mit “Das Merch.” – neben seiner Kleidungsmarke Vresh – bereits seit Jahren auf Merchandising setzt.

Früherer Co-Founder Manfred Strasser übernimmt als CEO

Doch der Gründer räumt ein: “An diesem Punkt bin ich nicht mehr der richtige, um das Unternehmen zu führen.” Als CEO übernimmt Manfred Strasser, der bereits Co-Founder des eingangs erwähnten Startups dvel bzw. Swelly war. Er baute in den vergangenen Jahren mit Gateway Labs gemeinsam mit dem dritten damaligen dvel-Co-Founder Philipp Holly ein Angebot für Early Stage-Startups auf.

“Ich hätte keine bessere Person für diesen Job finden können”

“Als früher Angel Investor von ‘Das Merch.’ versteht Fred wirklich, wie Fandom funktioniert, und weiß, was es für Marken bedeutet, über sich hinauszuwachsen, um sicherzustellen, dass ihre Fans qualitativ hochwertige Produkte erhalten – egal ob es sich um T-Shirts, Hoodies, Tassen oder Essen und Getränke handelt”, kommentiert Buchroithner. “Ich hätte keine bessere Person für diesen Job finden können.”

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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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