09.04.2018

Bitmovin nach 30 Mio.-Investment: „IPO am NASDAQ in 5 Jahren“

Interview. Stefan Lederer, Co-Founder und CEO von Bitmovin hat uns nach dem 30 Mio. US-Dollar-Investment einige Fragen beantwortet.
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Bitmovin: Stefan Lederer (CEO & Co-Founder)
(c) Bitmovin: Stefan Lederer (CEO & Co-Founder)

Wie heute bekannt wurde, sicherte sich das Klagenfurter Startup Bitmovin (Hauptsitz mittlerweile in San Francisco) in einer Series B-Finanzierungsrunde 30 Millionen US-Dollar Kapital vom VC Highland Europe und den bestehenden Investoren Atomico, Constantia New Business, Dawn Capital und Y-Combinator. Co-Founder und CEO Stefan Lederer erzählt im Interview, was Bitmovin mit dem Kapital vor hat, welche Rolle der Standort Österreich für das (Ex-)Startup noch spielt und was man statt eines Exits plant.

+++ Bitmovin: 30 Mio. US-Dollar Investment für Klagenfurter Startup +++


Zu welcher Bewertung wurde das Kapital aufgenommen?

Die Bewertung ist leider nicht öffentlich.

Was sind die konkreten Pläne mit dem Kapital?

Hauptsächlich bauen wir das Team aus. Wir sind aktuell 65 im Team weltweit, und das wollen wir auf 110 bis 120 bis Jahresende ausbauen. Wir sind im letzten Jahr toll gewachsen, und konnten viele große, prominente, aber auch sehr komplexe und anspruchsvolle Kunden für uns gewinnen. Hier ist es uns wichtig, dass wir weiterhin den besten Service für diese Kunden sowie neue Kunden bieten können, und dazu müssen wir das Team erweitern. Zudem arbeiten wir zusätzlich zu den bestehen Produkten an neuen Produkten die unser Produktportfolio erweitern werden.

Wie haben sich die Verhandlungen gestaltet? War das eure „Wunschsumme“?

Wir kennen Highland Europe schon seit einiger Zeit, und über die letzten Monate haben sich dann die Gespräche intensiviert. Wir haben initial mit den 30 Millionen Dollar geplant und unser Budget für die nächsten Jahre aufgestellt, das hat auch Highland Europe gleich am Anfang überzeugt hinsichtlich der Summe. Generell waren die Verhandlungen echt super und fair, da freuen wir uns extrem auf die weitere Zusammenarbeit.

Tritt Highland Europe als reiner VC auf, oder gibt es Unterstützung abseits des Kapitals?

Ja, wir haben uns für Highland Europe als Lead Investor in dieser Runde entschieden weil wir gesehen haben dass sich das ganze Team wirklich einsetzt und echt extrem gut ist. Das hat Highland Europe definitiv von den anderen VCs abgehoben mit denen wir gesprochen hatten, und deswegen haben wir uns für Highland Europe entschieden.

Mit welcher Konkurrenz habt ihr es am Markt zu tun? Mit welcher USP punktet ihr besonders?

Es gibt viele kleine und einige sehr große Unternehmen die mit uns konkurrieren, so wie es in vielen Branchen der Fall ist. Was bei uns noch dazu kommt ist, dass viele Kunden anfangs auf Open-Source Lösungen setzten, und dann diese irgendwann einfach nicht mehr mit den Anforderungen mithalten können. Und hier kommen wir dann sehr oft ins Spiel. Wir punkten in beiden Fällen mit technologisch führenden Produkten, die immer die neuesten Standards integrieren und über das gewohnte hinausgehen. So sind wir das erste Unternehmen, das den neuen AV1 encoding-Standard in Produkte gießt. Dieser Standard wurde von Mozilla, Google, Cisco und vielen anderen mitentwickelt, und Bitmovin ist hier führend.

Seid ihr Cashflow-positiv?

Wir operieren immer so dass wir Cashflow-positiv sein können, das ist uns sehr wichtig. Und unser Business Model unterstütz das sehr gut. Jedoch müssen wir auch investieren, in das Team, in neue Produkte, sowie Marketing und Sales, um die Möglichkeiten, die uns der Markt bieten, zu nützen. Wir haben oft mehr Kundenanfragen als wir bewältigen können. Deswegen machen wir diese Finanzierungsrunde, um hier einfach schneller und besser agieren zu können.

Spielt der Standort Österreich für euch noch eine Rolle?

Ja, definitiv. Wir haben unsere gesamte Softwareentwicklung und einen großen Teil des Teams in Österreich. Wir finden hier echt tolle Mitarbeiter, die den Entwicklern im Silicon Valley um nichts nachstehen, und uns ermöglichen weltweit führende Produkte zu entwickeln. Wir haben in Österreich gerade erst letztes Jahr unser Büro in Wien eröffnet, zusätzlich zu dem in Klagenfurt. Wir wollen an beiden Standorten massiv wachsen, und ein Großteil der offenen Stellen befindet sich hier. Wir arbeiten auch sehr eng mit Universitäten zusammen, insbesondere der Universität Klagenfurt in Bereich von neuen Streaming-Technologien, als auch anderen Universitäten. Und diese Kollaboration wollen wir nun mit dem Investment auch noch massiv ausbauen, und Forschungsplätze schaffen.

Steht irgendwann ein Exit im Raum?

Damit planen wir eigentlich nicht, unser Fokus ist Bitmovin weiter aufzubauen und zu wachsen. Das Marktpotenzial von Video im Internet ist so riesig, da stehen wir echt noch ganz am Anfang, und da habe wir noch einiges vor. Das macht aktuell so viel Spaß, da denken wir gar nicht an einen Exit. In einigen Jahren – in fünf Jahren von jetzt wäre das Ziel – haben wir den IPO am NASDAQ in New York vor Augen.

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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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