14.04.2016

Toby: Mit dieser App vergisst man keinen Einkauf mehr

Eine App soll ab sofort den Alltag erleichtern: "Toby" erinnert den User automatisch an Besorgungen, wenn ein passendes Geschäft in der Nähe ist. Dabei kann man die gewünschten Erinnerungen nach Uhrzeit, Preisklasse und Geschäften einschränken - und auch mit anderen teilen.
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(c) fotolia-Korta: Toby ist eine App, die einen an Shopping-To-Dos erinnert.

Das kennt jeder: Der letzte Tropfen Milch und man nimmt sich vor eine neue Flasche am Heimweg zu besorgen. Nach der Arbeit hat man aber längst wieder darauf vergessen. Am nächsten Morgen ist der Frust groß, wenn man den Kaffee schwarz trinken muss. „Das nächste Mal speicher ich mir eine Erinnerung ins Smartphone ab!“, denkt man dann. Das Wiener Startup Toby möchte seinen Nutzern genau solche Situationen in Zukunft ersparen. Der Brutkasten hat die beiden Gründer Danny Kleckers und Joachim Leonfellner zum Gespräch getroffen.

Euer Elevator Pitch?

Toby erinnert dich automatisch am richtigen Ort an deine Besorgungen. Wenn du z.B. heute neue Milch kaufen musst, öffnest du einfach die App, klickst auf Milch und Toby erinnert dich automatisch daran, wenn ein Supermarkt in der Nähe ist. Du kannst Erinnerungen auch einschränken – auf bestimmte Preisklassen, Tageszeiten und Geschäfte. Außerdem kannst du auch deinem Partner oder Mitbewohner eine Erinnerung eintragen.

Toby App Team: Joachim Leonfellner & Danny Kleckers
Toby App Team

Wie seid ihr auf die Idee gekommen?

Als ich eine Zeit ohne meine Freundin (sie ist der gut organisierte Part in der Beziehung) in München gewohnt habe, ist es mir oft passiert, dass ich morgens die letzte Scheibe Brot gegessen habe. Am nächsten Tag in der früh musste ich dann feststellen, dass ich kein neues gekauft habe. Dabei bin ich auf dem Weg in die Arbeit und wieder zurück an mehreren Bäckereien und Supermärkten vorbei gelaufen – daran lag es also nicht. Herkömmliche „Location Based Reminder“ fand ich sehr aufwendig, da musst du die Adresse immer erst raussuchen, dann manuell eingeben oder eine Stecknadel platzieren und bekommst dann auch nur an diesem speziellen einen Ort eine Erinnerung. Mir war klar, dass man für diesen speziellen Usecase, der übrigens sehr verbreitet ist, den Prozess deutlich einfacher und effizienter gestalten kann.

Wie setzt sich euer Team zusammen? Wie habt ihr euch gefunden?

Wir sind momentan noch zu zweit. Joachim ist das Gehirn hinter Toby- der macht alles was Tech ist und dazu meistens auch noch das Design. Ich kümmere mich um alles was Business ist, also Marketing, Fundraising etc… Wir planen aber nach einer ersten Finanzierungsrunde unser Team etwas zu vergrößern. Gefunden haben wir uns 2014 als wir beide ein Internship Programm bei Microsoft begonnen haben.

Welche Eigenschaften muss ein guter Mitarbeiter für dich haben?

Das ist genau die richtige Frage für mich, denn da bin ich, glaube ich, relativ schwierig. Ganz wichtig ist, dass er oder sie aufgeschlossen diskutieren kann, nicht rechthaberisch ist, aber auch nicht total unsicher. Ich glaube, damit verbunden ist auch eine gewisse Selbstreflexion. Außerdem schätze ich es, wenn jemand als Mensch entspannt ist, im Job aber ambitioniert und zuverlässig. Offene und ehrliche Kommunikation finde ich auch noch ganz wichtig.

Welche Learnings waren für dich besonders wichtig?

Ich finde, wir haben zu lange versucht über Freunde und Bekannte als Tester Feedback zu bekommen. Irgendwann musste ich einsehen, dass das bei einer App, die du im Alltag draußen testen musst, einfach sehr schwer ist. Das Feedback hatte selten die Qualität, die wir gebraucht hätten (welche Uhrzeit, welches Device, welche Software, bei welchem Store kam keine / eine falsche Push etc.). Ich glaube, hier ist es auch nicht zielführend, die Freunde immer weiter zu nerven, sondern lieber ein MVP zu launchen und nach den begeisterten Early Adoptern zu suchen- die helfen dann gerne. Das klappt übrigens bei Windows ganz großartig. Außerdem musste ich lernen, dass ein gutes Netzwerk wichtiger ist, als ich geglaubt hätte.

Was würdest du deinem jüngeren Ich mitgeben bzw. raten?

Starte früh an deiner Idee zu arbeiten und vernetze dich gut, es gibt wirkliche viele Leute die dir helfen können und wollen.

Danke für das Gespräch!

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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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