27.06.2017

Startups auf dem richtigen (Export)Weg

Der 15. Exporttag der WKO demonstrierte eindrucksvoll, dass für den Erfolg eines Unternehmens der Eintritt in ausländische Märkte notwendig ist. Von Christian Scherl.
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Im Haus der Wirtschaft in Wien fand am 26. Juni mit dem „15. Exporttag 2017“ die größte Exportveranstaltung Österreichs statt. WKÖ-Präsident Christoph Leitl sprach in der Eröffnungsrede von der Notwendigkeit, die heimische Exportwirtschaft voranzutreiben, um den Wohlstand im Land zu sichern. Rafael Rasinger von der Außenwirtschaft Austria betonte: „Über 3000 Besucher beim Exporttag 2017 spiegeln die wachsende Bedeutung des Themas.“ Startups spielten bei diesem Event eine große Rolle, weil sie bezüglich Internationalisierung vorbildlich agieren. Mit den „Born Global Champions“-Awards wurden im Zuge der Veranstaltung 44 junge Unternehmen für ihre internationalen Erfolge ausgezeichnet. „Sie demonstrieren, wie sich der Internationalisierungsgedanke veränderte“, sagte Rasinger. „Früher wagten Unternehmen den Schritt ins Ausland erst, wenn sie im heimischen Markt erfolgreich Fuß gefasst haben. Heute denken Unternehmer schon bei der Gründung an den Export.“

Zwei von 44

Erstmals wurden in diesem Jahr auch die Unterstützer in einer eigenen Kategorie „Born Global Supporters“ gewürdigt. Die Bandbreite der 44 ausgezeichneten Startups war sehr vielfältig. Sehr konträr zum Beispiel das Getränke-Startup „Big Smile“ und das Software-Startup „More than metrics“. „Österreich ist zwar unser Hauptmarkt, aber unsere Lifestylegetränke werden auch gerne in Taiwan, Schweiz, Schweden und Abu Dhabi konsumiert“, sagten die „Big Smile“-Founder Doris Wurz und Martin Sternath. Beim Innsbrucker Unternehmen „More than metrics“, das Software für Servicedesigner anbietet, liegt die Exportquote bei 95 Prozent. „Unsere Hauptexportländer sind Australien und USA. Wir exportieren seit dem ersten Tag unseres Bestehens und haben inzwischen Kunden in 64 Ländern“, erzählten Alexander Mayr und Martin Kaiblinger. „Wir wachsen monatlichen um fünf bis zehn Prozent. Allein im letzten Jahr haben wir unser Kernteam verdoppelt.“

Redaktionstipps

Hilfe vor Ort

Bei den zahlreichen Info-Sessions am Exporttag unterstrichen die Diskutanten, dass der Wille zum Export mit Internationalisierungsoffensiven vorangetrieben werden kann. Wie etwa „go-international. Es werden nicht nur Mittel zur Verfügung gestellt, sondern auch Knowhow und das Netzwerk der österreichischen Außenwirtschaft, das für österreichische Unternehmer vor Ort ist. Albrecht Zimburg vom Außenwirtschaftscenter Stockholm empfahl zum Beispiel, Schweden als Test-Location für neue Ideen zu nützen. „Das Land ist wesentlich offener für Neues. Scheitern wird in der Gesellschaft nicht als Problem angesehen, sondern als Entwicklungsprozess.“ Deshalb gäbe es in Schweden wesentlich mehr Startups als in Österreich. Problem hierzulande ist häufig die Schwierigkeit, Finanzmittel aufzustellen. Das Außenwirtschaftscenter Zürich organisiert im Jänner 2018 zum zweiten Mal „Pitching Days“ für österreichische Startups, um geeignete Investoren zu finden. „Nach einem Screening bringen wir die überzeugendsten österreichischen Jungunternehmer mit potenziellen Investoren zusammen“, sagte Manfred Schmid. Der Exporttag mahnte aber auch, dass der amerikanische und asiatische Markt bei heimischen Unternehmen noch viel zu wenig auf dem Radar ist. „Wir bemühen uns, österreichische Startups nach Hongkong zu bringen, weil Hongkong als „China light“ der optimale Ort für die Expansion nach ganz Asien sein kann“, sagte Franz Rößler vom Außenwirtschaftscenter Hongkong. Vor allem sei Hongkong in vielen Sektoren noch traditionell tätig und wünsche sich Schwung, der durch dynamische, kreative Startups ins Land gebracht werden kann. „Besonders im Fintech-Sektor, bei Prototyping, IoT und Kleinserienproduktionen ist der Boden hier sehr fruchtbar“, so Rößler.

Born Global Champions

Das sind die 44 Born Global Champions Gründung 2012 oder danach) sortiert nach Bereich

– Agriculture: Geoprospectors

– Automotive: Kreisel Electric, Parkbob

– Consulting: Krauck-Systems

– Electrics: Fellner engineering, Lithoz, Llynx electronic, Taurob, USound, W2P Engineering, Xarion Laser Acoustics

– Green Building: soft-LED-System

– Food/Soft Drinks: Big Smile

– Furniture: Black Sky

– Life Science: Besurence, ivary

– Medical Technologies: ImageBiopsy

– New Technologies: Imprint Analytics

– Smart Factory: Nuki, Tablet Solutions

– Media & Publishing: Linkilike

– Renewable Energy: Aero Enterprise

– Retail: Bademeisterei Kosmetikmanufaktur, Bumas, snailX

– Software: appers, AR4, ASQS, BikerSOS, CyberTrap Software, Flowtap, KnowledgeFox, Lineapp, MedCubes, MetGIS, More than Metrics, OceanMaps, Onlim, Phönix New Media, Rateboard, Speech Code

– Sports: Campfire Outdoors, Senitec

– Urban Technologies: Holistic Imagine

– (neue Kategorie) Born Global Supporters: A1 und Frequentis

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