15.06.2022

Tubics: Wiener Startup erhält Millionen-Investment

Das Wiener Unternehmen tubics hat 1,4 Millionen Euro für seine SaaS-Plattform erhalten. Damit soll die weitere Entwicklung des Produkts vorangetrieben werden.
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(c) tubics - Das Founder-Team Matthias Posch, Matthias Funk, Claudia Eder und Dieter Rappold.

Das in Wien ansässige Unternehmen tubics hat ein neues Investment erhalten, um sein SaaS-Produkt zu erweitern. Das 2017 gegründete, auf SEO für YouTube spezialisierte Startup baut eine Cloud-basierte Lösung auf, die Videomarketing auf der Grundlage umfassenderer Dateneinblicke ermöglicht und Unternehmen dabei helfen soll, ihre Marke per Video zu verstärken.

An der 1,4 Millionen Euro-Finanzierung beteiligten sich Wayra Deutschland, SaaS-Entrepreneur Alexander Kirchgasser und Ralph Harreiter.

Tubics-Ziel: Führendes MarTech zu werden

„Unsere Lösung wird jeden Tag besser und wir können die Performance unserer Kunden mit der tubics-Plattform verfolgen – nicht nur bei der Erstellung neuer Videoinhalte, sondern auch bei der SEO-Optimierung bestehender Videoinhalte. Wir sind fest davon überzeugt, dass unser datengetriebener Ansatz für Video-Marketing und die starken Video-SEO-Fähigkeiten tubics als ein zukünftiges, führendes MarTech-Startup positionieren, das Online-Video, wie wir es kennen, verändern wird“, sagt Dieter Rappold, Geschäftsführer von tubics.

Er weiß, dass obwohl Videoinhalte als eines der mächtigsten Werkzeuge im Marketing gelten, sie immer noch weitgehend auf Bauchgefühl und Überzeugung basieren. Das Fehlen echter Daten habe dazu geführt, dass Videoinhalte oft als Ressourcenverschwendung enden und das Publikum enttäuscht zurückbleibt.

Video-Content: Problemfall Massenvorliebe

„Tatsache ist, dass Unternehmen und Marken in der Regel eine klare Vorstellung davon haben, was sie in ihre Video-Content-Strategie einbinden wollen, aber es mangelt an der Umsetzung, da sie sich schwertun, herauszufinden, woran die Zuschauer wirklich interessiert sind“, so das tubics-Team.

Laut dem Startup wurden 88 Prozent der Menschen durch das Ansehen eines Markenvideos zum Kauf eines Produkts überzeugt, 96 Prozent sogar, würden sich ein Video ansehen, um etwas über ein Produkt zu erfahren.

Über 170.000 YouTube-Kanäle – darunter BitPanda und Amazon

Konkret lernt die Wiener SaaS-Plattform aus dem Sehverhalten der Massen. Eine „recommendation engine“ deckt dann vier entscheidenden Schritte des datengesteuerten Video-Marketings ab: Ideenfindung, Videobriefing, Optimierung und Reporting.

„Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie in der Lage sind, die Videoproduktion auf einen transparenten und kollaborativen Prozess aufzubauen, der zu angereicherten, datengestützten Empfehlungen führt“, so tubics.

Bislang hat das Startup mehr als 170.000 YouTube-Kanäle mit tubics verbunden, um bessere Einblicke in Videoinhalte zu erhalten. Darunter sind Kunden wie Amazon Prime, Henkel, Nestlé, BitPanda, Lancome, Biotherm, L’Oréal, Samsung und Tommy Hilfiger.

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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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