06.08.2015

Um Whisky, Gin & Co zu verkosten, muss man nicht mehr schmecken können

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© Flaviar: "Ziel ist es, die Welt der Spirituosen zu Demystifizieren", so Flaviar-Co-Gründer.

Wir verbinden Situationen und Erlebnisse, die uns prägen, mit dem Ort, an dem sie passieren und auch mit dem Geruch oder Geschmack, den wir unweigerlich in Erinnerung behalten. Oft ist es ein Zusammenspiel aus vielen Eindrücken, weshalb wir uns an etwas erinnern. Dass Erinnerung und Geruchs- bzw. Geschmacksinn eng miteinander zusammen spielen, wusste bereits Marcel Proust, einer der bedeutendsten französischen Schriftsteller. Dieser widmet sich in seinem Werk „Auf der Suche nach der verlorenen Zeit“, das zur Weltliteratur zählt, einer Kindheitserinnerung: Der besondere Geschmack eines Stück Madeleine-Torte, das in Tee getränkt wurde.

Viele Menschen vermuten eine Lebenseinstellung dahinter, ob man etwa Rot-oder Weißweintrinker ist. Ob man Whisky genießt oder guten Gin im Cocktailmix untergehen lässt. Schwierig wird es, wenn man eingeladen ist. Hier gilt es einerseits die richtige Spirituosen-Art zu treffen und dann auch noch den Geschmack. Der Volksmund meint immerhin, dass Geschmäcker verschieden sind. Aber: Stimmt das überhaupt?

Das Y-Combinator Startup „Flaviar“ mit Sitz in San Francisco, in das auch die heimische Risikokapital Firma Speedinvest investiert ist, ordnet über 10.000 Spirituosen verschiedenen Geschmacksprofilen zu. 2012 wurde das Unternehmen von drei Freunden gegründet. Das Team setzt sich zusammen aus einem Spirituosenproduzenten, einem Web- Developer und einem E-Commerce Experten. Erst seit wenigen Tagen gibt es nun die Flaviar App, erstmal nur fürs iPhone, Android soll schnell folgen.

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Das Konzept von Flaviar geht in zwei Richtungen: Einerseits bekommt der User Unterstützung bei der Auswahl von Spirituosen in der App, indem Flaviar die Getränke katalogisiert und zugeteilt hat. So soll man immer genau das Getränk finden, das man gesucht hat. Andererseits verschickt Flaviar jedes Monat „Tasting Packs“ mit fünf Spirituosen, die man verkosten kann. Das Prinzip „learning by doing“ macht den Kunden zum Verkostungs-Profi und lässt ihn langsam eine Sammlung aufbauen. Auch hier kann die App wieder unterstützen. Und überdies kann man per App eine virtuelle Bar anlegen.

Der Brutkasten hat bei Co-Founder Jugoslav Petkovic nachgefragt, ob er der Meinung ist, dass jeder Mensch letztenendes doch den gleichen Geschmack hat – und wenn nicht, wie die App „richtig“ filtern will.

Der Elevator-Pitch von Flaviar: Welches Problem löst ihr?

Es gibt einen Bar-Pitch: Stell Dir vor, Du schaust auf eine Bar-Wand, die voll mit verschiedensten und buntesten Flaschen ist. Diese haben überdies unterschiedliche Preise und Du hast einfach keine Ahnung, was Du bestellen sollst. Darum nimmst Du dir einen Jack & Coke oder ein Cuba Libre. Schon wieder. Nun ja, Flaviar bietet dir die Chance neue Geschmäcker kennenzulernen und neue Drinks zu erforschen – das nächste Mal weißt Du dann, in welcher Stimmung dir welcher Drink zusagt und kannst das Wissen auch mit deinen Freunden teilen.

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Wie kam es zum Gründerteam?

Flaviar wurde 2012 von drei Freunden gegründet. Wir sind alle drei Spirituosen-Enthusiasten, aber haben auch beruflich damit zu tun. Wir haben uns regelmäßig in einer Bar, die von einem von uns gemanagt wurde, zum Verkosten getroffen. Die Idee hat dort ihren Ursprung gehabt, denn wir wollten jedem ermöglichen in einer Freundesrunde gemeinsam verkosten zu können.

Über 10.000 Bewertungen- habt ihr wirklich jedes Produkt getestet? In der App müssen doch auch sehr alte und teure Getränke ein Profil haben – wie konntet ihr diese testen, ohne euch in den Ruin zu wirtschaften, bevor ihr durchstartet? 

Geschmack ist sehr subjektiv und das ist auch der Grund, weshalb wir nicht wollten, dass die Geschmacksprofile von nur einer Quelle abhängen. Wir haben alle verfügbare Information gesammelt, die wir zu jedem Drink finden konnten, einschließlich unserer eigenen Beobachtungen, haben sie durchgeschaut und in der „Flaviar Spiral“ zusammengefasst, die Teil der Flaviar App ist. Die Datenbank wird auch immer weiter wachsen, denn die User der App können ebenfalls eigene Bewertungen abgeben, die einfließen werden. Unser Motto: Flaviar gives Flavour to the people!

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Glaubst Du, dass es einen „allgemeinen Geschmack“ gibt, den jeder mag? Wenn nicht, wie kann man verschiedene Geschmäcke für unterschiedliche Geschmacksprofile filtern? (Zum Beispiel: Einem jungen Mann schmeckt ein Whisky anders, als einer älteren Dame)

Bis zu einem gewissen Grad ist es schon möglich, vorauszusagen, was unterschiedliche Menschen mögen – Menschen, die etwa gerade erst beginnen, die Welt der feinen Spirituosen zu erkunden, tendieren dazu, Drinks mit leichterem Geschmack oder süßerem Abgang zu bevorzugen. Aber um die verschiedenen Geschmackspräferenzen unserer User zu bestimmen, stellen wir ihnen anfangs ein paar Fragen zu den Drinks, die sie bereits zuvor probiert und gemocht haben.

Welche Learnings könnt ihr bis jetzt mitnehmen? Ein Tipp für andere Gründer?

Fokussiere dich darauf, ein Produkt zu machen, dass deine Kunden lieben werden. Alles andere ist sekundär.

Die nächsten Schritte…? Vielleicht: Eure Vision? 

Unsere Mission von Tag eins an war: „We bring Flavour to the People“. Das tun wir auch vor einem „erzieherischen“ Hintergrund. Das Ziel ist es, die Welt der Spirituosen zu Demystifizieren. Das tun wir mit den Flaviar-„Tasting Packs“, damit unsere User die Drinks verkosten können und ihr neues Wissen gleich anwenden können. Und dann gehen wir natürlich mit der neuen Flaviar App noch einen Schritt weiter. Es ist nun möglich, einen Drink zu verstehen, bevor du ihn gekostet hast. Das gibt dir das nötige Vertrauen, wenn Du etwas Neues ausprobieren willst.

Danke. 

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© Foto: Flaviar
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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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