20.03.2023

Während SVB-Crash: Startup holte halbe Milliarde Dollar Investment in 12 Stunden

Über das US-HR-Startup Rippling laufen monatlich Gehaltszahlungen in der Höhe von rund zwei Milliarden US-Dollar. Der SVB-Crash führte zu einer rekordverdächtigen Investmentrunde.
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Rippling SVB Silicon Valley Bank company logo on a website with blurry st
Foto: Dennis - stock.adobe.com

„Vereinfache HR, IT und Finanzen auf magische Art und Weise“ – dieser Werbespruch steht ganz oben auf der Webseite des US-Startups Rippling. Konkret bedeutet das unter anderem, dass Kunden ihre Gehaltszahlungen über den B2B-Dienstleister laufen lassen können. Rund zwei Milliarden US-Dollar fließen auf diese Weise monatlich durch die Konten des vor gerade einmal sechs Jahren gegründeten Startups. Dieses setzt bei diesem Vorgang auf zwei Banken: JPMorgan und die spektakulär gecrashte Silicon Valley Bank (SVB).

130 Mio. Dollar Gehälter für 50.000 Personen bei SVB eingefroren

Bei SVB-Crash vor etwas mehr als einer Woche kam es durch diesen Umstand zu einer rekordverdächtigen Investmentrunde, wie Rippling nun mitteilte. Nach dem Beschluss, die Zahlungen durch die SVB einzufrieren, der dem ersten Bank-Run folgte, lagen beim HR-Startup laut Gründer Parker Conrad nicht weniger als 130 Millionen US-Dollar Gehälter für etwa 50.000 Angestellte von Kunden des HR-Startups unmittelbar in der Schwebe. Weitere 300 Millionen US-Dollar Zahlungen, die auf der Silicon Valley Bank parkten, wären schon kurze Zeit später fällig geworden. Es hieß also schnell Handeln.

Rippling auf Kapitalsuche: Auch Investor:innen hatten ihr Geld bei der Silicon Valley Bank

Er habe gleich am Freitagmorgen mehrere Investoren-Vertreter:innen aus seinem Board via Text-Message kontaktiert, um die Möglichkeiten einer schnellen Finanzierungs-Runde auszuloten, erzählt Conrad dem US-Magazin TechCrunch. Die meisten davon hätten aber geantwortet, dass sie in der selben Situation seien, weil ihr Kapital aktuell auch bei der SVB eingefroren sei. Nach kurzer Suche sei er dann aber bei Neil Mehta vom Bestandsinvestor Greenoaks auf offene Ohren gestoßen.

„Wir Müssen den Deal über das Wochenende abschließen und brauche den vollen Betrag am Montagmorgen“

Dem Investor habe er dann gesagt: „Ich will Kapital aufnehmen, aber ich muss von vornherein klarstellen, dass die wichtigste Bedingung ist, dass wir den Deal über das Wochenende abschließen müssen und wir den vollen Betrag gleich am Montagmorgen brauchen. Wir werden das Geld dann sofort weiterüberweisen, um die Lohnkosten der Kunden zu decken. Darum geht es“, erzählt der Rippling-Gründer TechCrunch. Und Mehta habe geantwortet: „Let’s do it.“

500 Millionen US-Dollar für Rippling – ohne Abschläge bei der Bewertung

Die Verhandlungen hätten einige Stunden lang gedauert. Am Freitagabend noch vor 21 Uhr habe er dann das Term Sheet unterschrieben, so Conrad: „Der gesamte Fundraising-Prozess vom ersten Telefonat um 9:30 Uhr bis zur Unterzeichnung des Vertrags dauerte also nur knapp zwölf Stunden“. Den Rest des Wochenendes habe man dann alle weiteren Dokumente aufgesetzt. Am Montagmorgen sei das Geld überwiesen worden: 500 Millionen US-Dollar zur selben Bewertung wie in der vorangegangenen Kapitalrunde von 11,25 Milliarden US-Dollar.

Kapitalrunde steht auch nach Einlagen-Sicherung

Bekanntlich folgte bereits am Montag darauf die für SVB-Kund:innen erlösende Nachricht, dass alle Einlagen gesichert werden. Doch weder für Conrad noch für Mehta ist das ein Grund, einen Rückzieher zu machen. Die Kapitalrunde für Rippling soll, wie in der Blitzaktion vereinbart, umgesetzt werden. „Einer der wichtigsten Aspekte des gesamten Venture-Ökosystems ist die Heiligkeit eines Term Sheets das unterzeichnet und per Handschlag besiegelt wurde“, sagt Conrad. Das betreffe nicht nur seine Seite: „Ich weiß, dass Neil [Mehta] mir am Montagmorgen seinen letzten Dollar überwiesen hätte, auch wenn die Welt untergegangen wäre, wegen der Zusage, die er am Freitag gemacht hat“.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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