21.01.2025
INVESTMENT

Tauros Capital sichert sich 30 Mio. Euro für Revenue-based Financing

Die Wiener Beteiligungsgesellschaft Tauros Capital gibt die Auflage eines zweiten Beteiligungsvehikels bekannt - rund 30 Millionen Euro stehen nun für Revenue-based Financing bereit.
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Geschäftsführung von Tauros Capital: Werner Edlinger und Thomas Bobek © Tauros Capital

Seit ihrer Gründung im Jahr 2018 hat sich Tauros Capital an insgesamt 22 Unternehmen beteiligt. Das Kapital des ersten Fonds ist inzwischen vollständig ausgeschöpft. Mit „Equity 2.0“ startet die Beteiligungsgesellschaft nun in eine neue Phase und erweitert ihr Engagement auf den gesamten DACH-Raum. Für die zweite Runde stehen insgesamt rund 30 Millionen Euro zur Verfügung, die in Form von Revenue-based Finanzierung investiert werden sollen, bestätigt Tauros Capital gegenüber brutkasten.

In der Vergangenheit investierte Tauros Capital bereits in namhafte Unternehmen. So erhielt das Wiener Food-Scaleup Neoh, bekannt für seine zuckerfreien Schokoriegel, 2022 eine siebenstellige Investment-Summe, wie brutkasten berichtete. Weitere Investitionen gingen an Unternehmen wie Biogena, Soluto und Spusu.

Wachstumskapital ohne Abgabe von Geschäftsanteilen

Tauros Capital bietet Wachstumskapital in Form von Umsatzbeteiligungen, bekannt als „Revenue-based Financing“. Die Investmentgesellschaft stellt bis zu zwei Millionen Euro für Unternehmen mit Wachstumspotenzial bereit. Im Fokus stehen dabei vor allem etablierte KMUs und umsatzstarke Scaleups. Tauros Capital erwirbt dabei keine Geschäftsanteile, sondern beteiligt sich für einen festgelegten Zeitraum zu einem vereinbarten Prozentsatz am Umsatz der Unternehmen. Die typische Finanzierungsdauer liegt zwischen fünf und sieben Jahren.

Werner Edlinger, Geschäftsführer von Tauros Capital, erläutert: „Unser Ziel ist es, Unternehmern, die weitgehend unabhängig und selbstbestimmt agieren möchten, die nötigen finanziellen Mittel zur Verfügung zu stellen, damit sie ihre Wachstumspläne in die Realität umsetzen können. Umsatzbasierte Finanzierungen eignen sich besonders für Unternehmen, die regelmäßige Einnahmen erzielen und bereits eine gewisse Umsatzgröße erreicht haben“.

Stärkung des Eigenkapitals und der Bonität

Tauros Capital würde durch Revenue-based Finanzierung das Eigenkapital der Unternehmen für zukünftige Wachstumsschritte stärken und gleichzeitig deren Bonität verbessern, heißt es vonseiten der Gesellschaft. Trotz dieser Unterstützung wird das Wachstumskapital steuerlich als Fremdkapital behandelt, was den Vorteil hat, dass der Finanzierungsaufwand abgesetzt werden kann. Für das Investment ist „keine Abgabe von Unternehmensanteilen und auch kein zwangsläufiger gemeinsamer Exit nötig, was vielen Eigentümern entgegenkommt“, erklärt Thomas Bobek, Geschäftsführer von Tauros Capital.

Zudem würde der gesamte Prozess von der Antragstellung bis zur Genehmigung deutlich schneller als bei herkömmlichen Fremd- oder Eigenkapitalfinanzierungen ablaufen. Laut Tauros Capital würde es oft nur wenige Wochen von der ersten Kontaktaufnahme bis zum Abschluss der Investition dauern. Typische Finanzierungsanlässe sind Wachstumsinvestitionen, Unternehmensübernahmen und Bridgefinanzierungen.

Umsatzsteigerung von 20 Prozent möglich

Die Ergebnisse der Investitionen sprechen für sich: die 22 unterstützten Unternehmen erzielten insgesamt 400 Millionen Euro Umsatz. Dabei stieg ihr Umsatz durchschnittlich um 20 Prozent, behauptet Tauros Capital.

Die Beteiligungsgesellschaft bezieht ihr Kapital von eigenen Investoren, zu denen in erster Linie die Erste Group und die Wiener Städtische zählen. Die Erste Asset Management hält 49 Prozent an Tauros Capital, 25,5 Prozent gehören der Vienna Insurance Group, und die restlichen 25,5 Prozent entfallen auf die Ecos Corporate Finance Consulting GmbH von Werner Edlinger.

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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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