11.03.2021

Warum das NÖ-Startup Interactive Paper jetzt auf Crowdinvesting setzt

Das junge Startup Interactive Paper hat bereits Business Angels an Bord und will sich nun von der Crowd Geld holen. Das habe viele Vorteile.
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Tobias Macke und Raphael Besnier haben Interactive Paper gegründet © Interactive Paper
Tobias Macke und Raphael Besnier haben Interactive Paper gegründet © Interactive Paper

Vergangenes Jahr haben Raphael Besnier und Tobias Macke, die beiden Gründer von „Interactive Paper“, Investoren an Bord geholt. Seither halten drei Business Angels etwas mehr als zehn Prozent der Firmenanteile und helfen dem Jungunternehmen mit Rat und Kapital beim Wachstum. Jetzt will das Startup international expandieren und dafür wieder Wachstumskapital aufnehmen – diesmal wählen die beiden Gründer aber einen anderen Weg, nämlich Crowdinvesting. Die Finanzierungsform habe viele Vorteile und werde von Startups bisher zu wenig beachtet, sind die beiden überzeugt.

Interactive Paper bietet ein spezielles Papier, das sich durch digitale Inhalte erggänzen lässt, indem LeserInnen einfach ihr Smartphone darauf legen. „Die erste Branche, in der wir aktiv sind, ist der Bereich Werbung. Bei Werbung war die User Experience in den letzten Jahren nicht im Fokus. In weiterer Folge wollen wir uns dann auch auf den Bildungssektor konzentrieren“, erklärt Besnier in einem Clubhouse-Talk zum Launch der Kampagne. Damit konnten etwa bereits Samsung, Erste Bank, EY und Oracle als Kunden gewonnen werden.

Ab 250 Euro in Interactive Paper investieren

Auf der Crowdinvesting-Plattform Greenrocket kann man ab 250 Euro in Interactive Paper investieren. Der Zinssatz liegt bei 6,5 Prozent pro Jahr und es gibt einen zusätzlichen Gewinnbonus und eine Beteiligung beim Exit. 300.000 Euro Nachrangdarlehen wollen die Gründer auf diese Weise einsammeln – mehr als 80.000 Euro von mehr als 90 Investoren waren es bereits am ersten Tag der Kampagne

Alternative zu Eigenkapital-Investoren

„Bei Greenrocket geht es um Unternehmen, die sich schon am Markt bewiesen haben. Die schon erste große Etappen in product market fit und Umsatz erzielt haben“, so Besnier. „Crowdinvesting kann eine Alternative zu einer größeren Finanzierungsrunde sein, wenn es um Kapital für Skalierung und Expansion geht“. Zusätzliche Eigenkapital-Investoren bedeute nicht nur, Firmenanteile abgeben zu müssen, sondern auch mehr Parteien, die bei Unternehmens-Entscheidungen mitreden: „Wir sind sehr glücklich mit unseren strategischen Business Angels, wollen aber in der jetzigen Phase nicht mit einem zu großen Bord arbeiten. Mit drei Investoren kann man noch sehr gut und konstruktiv arbeiten“.

Marketingeffekt und Employer Branding

Zusätzlich zu dem Geld, hat eine Crowdinvesting-Kampagne weitere Vorteile, wie WKÖ-Startup-Beauftragter Kambis Kohansal Vajargah bei dem Talk betonte: „Bei Crowdfunding darf man den Marketingeffekt nicht unterschätzen – den gibt es bei einem klassischen Eigenkapitalinvestment nicht. Du sammelst dabei auch Multiplikatoren, die dein Produkt in ihrem Netzwerk verbreiten“.

Crowdfunding könne auch eine gute Employer-Banding-Möglichkeit sein, ergänzte Greenrocket-Gründer Wolfgang Deutschmann, und: „Eine Crowdfunding-Kampagne ist für Unternehmen, das sehe ich immer wieder, eine tolle Lernerfahrung und Weiterentwicklungsmöglichkeit. Bei Greenrocket setzen sich die Investoren mit dem Geschäftsmodell und dem Unternehmen auseinander und geben auch Feedback.“

Vorbereitung das Wichtigste

Gute Vorbereitung sei bei einer solchen Kampagne das Wichtigste, waren sich alle Experten einig. Sonst könne die eigentliche Kampagne schnell zu einem Vollzeitjob werden, mahnte Deutschmann. Besnier und Macke steckten besonders viel Energie in ein gutes Video, das im Fall von Greenrocket nicht nur das Produkt, sondern vor allem die Unternehmensstrategie gut und kompakt erklären solle. „Bei Greenrocket gibt es sehr viele Investoren, die sich mit dem Geschäftsmodell auseinandersetzen. Das ist für uns spannend und wir haben uns dann auch darauf konzentriert, das verständlich zu machen“, so Macke.

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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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