01.08.2024
NEUGRÜNDUNG

Startup-House-Gründer Manuel Gahn launcht Social-Fitness-App cheerin’

Eine neue App soll den Markt für Fitness-Apps revolutionieren: cheerin', gegründet von Manuel Gahn, soll es einfacher machen, die Fitness-Fortschritte von Freund:innen zu bejubeln.
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Cheerin Social Fitness App Manuel Gahn
Das Team von cheerin' rund um CEO Manuel Gahn (2.v.l.o.) (c) cheerin'

Fitness-Apps wie Runtastic waren vor einigen Jahren die großen Sterne am Startup-Himmel. Im Jahr 2023 hatte der Markt für Fitness-Apps weltweit einen Wert von 1,69 Milliarden US-Dollar, bis 2030 sollen es 7,55 Milliarden US-Dollar werden. Expert:innen rechnen mit einer Wachstumsrate zwischen 17 und 24 Prozent bis dahin.

Der Markt ist allerdings recht kleinteilig, für beinahe jede Sportart gibt es mittlerweile eigene Apps, die einzelne Communitys ansprechen wollen. Auch abseits von körperlichem Training gibt es immer mehr Angebote, die sich zum Beispiel Ernährung oder psychischer Gesundheit widmen.

cheerin’ macht Bewegung zu “sozialem Event”

Gegen diese Kleinteiligkeit soll die neue App cheerin’ wirken, die am 1. August offiziell gelauncht wird. Der Clou: Hier können mehr als dreißig andere Apps und Wearables synchronisiert werden. Für Nutzer:innen ist es dadurch möglich, den Fortschritt ihrer Freund:innen zu verfolgen, ohne selbst jede einzelne App installiert zu haben. Auf brutkasten-Anfrage erklärt cheerin’, dass man dabei kaum mit diesen anderen Apps konkurriere. Die detaillierten Trainingsresultate würden weiterhin nur dort ersichtlich sein. cheerin’ biete “einen Mehrwert, indem diese Trainingsresultate mit persönlichem Content wie Bildern und in Zukunft auch Videos untermalt werden”. Bei anderen Apps fehle auch “die Möglichkeit des Engagements und Motivation”, wie sie cheerin’ habe.

CEO von cheerin’ ist Startup-House-Gründer Manuel Gahn. Mit der App will er “Bewegung zu einem sozialen Event” machen. Ein aktiver Lebensstil solle zu einem gemeinschaftlichen Erlebnis werden. Ähnliche Pläne dafür hatte Gahn bereits 2021. Damals sprach er im brutkasten-Talk über sein Social-Network-Projekt Sparcs. Er spekulierte damals bereits in der Pre-Launch-Phase von einem “möglichen Unicorn”. Sparcs vereinte mehrere Projekte aus dem Bereich Fitness. Hinter cheerin’ steckt aber nun ein neues Team.

Mit anderen Fitness-Apps kompatibel

Mit 1. August launcht cheerin’ nun offiziell. Entwickelt wurde die App von Thrive Life. Dort hält neben Manuel Gahn auch Robin Görlich Unternehmensanteile. Gahn sagt über das Ziel von cheerin’: “Unsere Vision bei cheerin’ ist es, die Art und Weise, wie Menschen ihre Gesundheit und Fitness wahrnehmen, zu verändern. Ziel ist es, dass Nutzer nicht nur körperlich aktiver werden, sondern auch stärkere soziale Verbindungen aufbauen und so ihre mentale Gesundheit fördern.”

Aber was macht die App nun konkret? Der wichtigste Punkt: Sie ist mit anderen Apps wie Strava, Apple Health, Garmin oder Oura kompatibel. Dadurch lassen sich Fortschritte automatisch Plattform-übergreifend teilen. Die Fitness- und Gesundheitsaktivitäten der Freund:innen werden in Echtzeit geteilt, was auch spontane gemeinsame Trainingssessions möglich macht. Der wöchentliche oder monatliche Fortschritt kann danach visualisiert und wiederum geteilt werden. Das Ziel sei, “bestehende Freundschaften durch gemeinsame Aktivitäten zu vertiefen, an den Fitnessreisen von Freunden teilzuhaben und neue Kontakte mit ähnlichen Interessen zu knüpfen”.

Wie andere Social Apps ist cheerin’ zunächst kostenlos. Monetarisiert soll sie in Zukunft durch Partnerschaften mit Gyms und Studios bzw. mit einer eigenen Activewear-Brand werden.

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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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