09.10.2018

Theorie trifft auf Praxis: Fünf Studierende der WU und das Wiener MedTech OncoLab

Im Laufe des vergangenen Semesters hatten Studierende der WU im Rahmen des E&I Consulting-Projektkurses die Möglichkeit, das Wiener MedTech OncoLab über fünf Monate zu begleiten und in wichtigen Punkten zur Finanzierung des Unternehmens zu beraten. Ein Gastbeitrag von Franziska Schabauer.
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OncoLab
(c) Franziska Schabauer. Louis Weber, Jan Augenstein, Franziska Schabauer (von links nach rechts), Michael Gutkas (fehlend), Charlotte Kufferath (fehlend).

Als wir (Louis Weber, Jan Augenstein, Franziska Schabauer, Michael Gutkas und Charlotte Kufferath) am Anfang des Semesters vor der Auswahl unseres Projektes für die nächsten Monate standen, waren für unser Team zwei Dinge klar: Wir suchten erstens ein Unternehmen, das gesellschaftlichen Mehrwert schaffen konnte und zweitens eine ordentliche Portion Herausforderung. Beides konnten wir in der Zusammenarbeit mit der OncoLab Diagnostics GmbH finden. Das Unternehmen forscht an der Kreation eines hochinnovativen Tests zur Tumordiagnose, welcher im Blut frei zirkulierende Tumorzellen mittels Liquid Biopsy aufspürt und molekular charakterisiert. Einfacher gesagt: Im Gegensatz zu herkömmlichen Tests kann damit eine rezidivierende Krebserkrankung früher diagnostiziert und daher in einem früheren Stadium besser bekämpft werden.

Der geschaffene Mehrwert ist hier wohl auf den ersten Blick erkennbar. Und das Herausfordernde daran? Richtig: ein kapitalsuchendes Unternehmen inmitten einer hochwissenschaftlichen Branche, die für jeden von uns unbekannt war. Denn die Entwicklung des Tests ist zwar zum größten Teil bereits abgeschlossen, allerdings muss bis zur kommerziellen Einsetzbarkeit des Produkts noch einiges in die Standardisierung der Technologie investiert werden.

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Studierende der WU berieten OncoLab

Wie so oft bei jungen Unternehmen fehlen jedoch die finanziellen Mittel. Unsere konkrete Aufgabe bestand also darin, die OncoLab Diagnostics GmbH beim Growth Financing zu unterstützen, passende Finanzierungsarten zu identifizieren und das Team auf die Kontaktaufnahme mit Investoren vorzubereiten. Der Weg zum Ziel Wie ist die Vorgehensweise bei so einer Aufgabenstellung? Zu Beginn versuchten wir, das Unternehmen, das Produkt sowie die Branche zu verstehen. Nach einer umfassenden Analyse von OncoLab und der dazu passenden Investorenlandschaft konnten wir in Abstimmung mit dem Projektpartner die passendste Finanzierungsform für OncoLab identifizieren.

Begleitend dazu, führten wir zahlreiche spannende Interviews mit den unterschiedlichsten Kapitalgebern aus dem DACH-Raum und den USA, um Informationen aus erster Hand zu erhalten und so noch einen besseren Einblick in die Welt der Unternehmensfinanzierung zu bekommen. Am Ende des Projekts konnten wir OncoLab schließlich nicht nur konkrete Ansprechpartner empfehlen, sondern auch Tipps für die Weiterentwicklung des Unternehmens sowie einen genauen Fahrplan zur Überarbeitung ihres Businessplans zur Verfügung stellen.

Von der Theorie zur Praxis

Unser Team wurde während des gesamten Projekts von unseren zwei Coaches unterstützt, welche uns bei offenen Fragen und Schwierigkeiten immer weiterhelfen konnten. Die gemeinsamen Coachings halfen uns, unsere Vorgehensweise zu optimieren und unsere Ziele klar zu fokussieren. Bei Workshops mit etablierten Consulting Unternehmen durften wir an unseren Präsentationstechniken, Foliendesigns, Interviewtechniken etc. feilen – das war vor allem für die professionelle Durchführung des Projekts ein großer Gewinn. Der krönende Abschluss des Projekts war natürlich der E&I-Touchdown, bei dem wir vor hunderten Zusehern unser Projekt pitchen durften (hier geht’s zum Video). Abschließend können wir festhalten, dass dieser Projektkurs jedenfalls die Möglichkeit für unzählige neue Erfahrungen und spannende Herausforderungen geboten hat. In eine ganz neue Branche einzutauchen und das in der Theorie Gelernte in die Praxis umzusetzen hat unglaublich viel Spaß gemacht und war mitunter unser größtes Learning unserer bisherigen Universitätslaufbahn


⇒ Weitere Informationen zum Institut für Entrepreneurship und Innovation der WU

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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