10.12.2015

Neues Geschäftsmodell? Uber liefert nun Weihnachtsbäume aus

Taxikonkurrent Uber hat sich etwas Besonderes einfallen lassen, um sich vom Weihnachtsgeschäft ebenfalls eine Scheibe abzuschneiden: Der Fahrtenvermittler liefert den Christbaum für den Heiligen Abend direkt nach Hause.
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Beim Geschäft mit den Weihnachtsbäumen wollte Uber scheinbar ebenfalls mitmischen.

Was wäre der Heilige Abend ohne einen Tannenbaum? Zusammen mit Christbaumzustellung.at sorgt Uber nun dafür, dass die Tanne am Weihnachtsabend nicht fehlt. Dafür kann man direkt in der App seinen Baum bestellen, der dann innerhalb weniger Minuten geliefert werden soll.

Im Alltag steht das Service in direkter Konkurrenz mit den Taxiunternehmen. Denn das Technologieunternehmer ermöglicht es, günstig von A nach B zu kommen – in der Theorie kann jeder ein Uber-“Taxi”-Fahrer sein. Das Unternehmen stößt mit seinem Modell daher auf viel Kritik. Behörden, aber auch die Taxi-Branche werfen Uber unfairen Wettbewerb vor. Die Plattform, die auch Essen ausliefert, sowie Fracht- und Kurierdienste erledigt, ist inzwischen in über 60 Ländern aktiv.

Weihnachtsbaum per App

Am 12. und 13. Dezember kann man nun in wenigen Klicks seinen Baum direkt in der Uber-App bestellen. Geliefert werden österreichische Bäume mit bereits montierten Christbaumkreuzen. Die so genannten “Nordmanntannen” mit einer ungefähren Größe von 1,70m stammen aus Niederösterreich und sollen nach Bestellung innerhalb von Minuten geliefert werden. Den User soll das nicht mehr als 40 Euro kosten.

Christbaumzustellung.at hat seinen Ursprung übrigens in einer Forst-und Gutsverwaltung in Niederösterreich. Die ersten Bäume hat der Großvater aus einer kleinen Garage heraus verkauft. Das ist über 30 Jahre her.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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