24.01.2018

UNIspotter: Wiener Startup startet Partnerschaft mit 256 US-Unis

Die App des Wiener Startups UNISpotter matcht Studien-Interessierte mit passenden Universitäten. Nun wurde das Angebot mit 256 Hochschulen in den USA massiv erweitert. Hauptmarkt bleibt vorerst trotzdem der DACH-Raum.
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UNISpotter: Das Team
(c) UNISpotter: Das Team

Das Prinzip des Wiener Startups UNISpotter ist schnell erklärt. Studieninteressierte machen in der App einige Angaben zu ihren Wünschen und Möglichkeiten für ihr künftiges Studium. Der Algorithmus der App stellt daraufhin eine Liste aller passenden Studiengänge mit Detailinformationen auf. Wird ein Studiengang gewählt, steht das UNISpotter-Team über die App, auf Facebook Messenger, Whatsapp, Skype, Email und am Telefon für eine weitere persönliche Beratung zum Bewerbungsprozess zur Verfügung.

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Nun insgesamt über 86.000 Studienprogramme auf UNISpotter

Bislang wurde die Liste aus einer Auswahl von rund 55.000 Studienprogrammen aus Österreich, Deutschland, dem Vereinigten Königreich und Irland getroffen. Nun verkündete UNISpotter Partnerschaften mit 256 US-Universitäten. Damit komme man nun insgesamt auf über 800 Unis und über 86.000 Studienprogramme, heißt es vom Wiener Startup. Ein guter Teil der neuen Partnerschaften wurden über eine Kooperation mit dem US-Anbieter University Study Inc. hergestellt. “Etwa 60 Prozent der US-Unis in unserem Portfolio kommen über dieses Unternehmen. Mit den restlichen 40 Prozent haben wir die Partnerschaft individuell vereinbart”, sagt UNISpotter-CMO Peter Andrew im Gespräch mit dem Brutkasten.

Zielmärkte: DACH-Raum und Indien

Trotz der Expansion des Angebots fokussiere man im Marketing vorerst weiter auf die Kernmärkte. “Unsere App steht zwar Kunden auf der ganzen Welt offen. Unsere Zielmärkte bleiben aber im Moment der DACH-Raum und Indien”, sagt Andrew. Das Angebot soll dagegen schon bald abermals erweitert werden. Noch für das erste Quartal 2018 ist bereits der Abschluss von Partnerschaften mit Universitäten in Australien und Kanada angekündigt.

Sieben Prozent User-Zuwachs pro Woche

Seine Umsätze generiert UNISpotter über Kommissionen der Universitäten, an die Studierende vermittelt werden. Für die User ist das Service kostenlos. Über die Höhe dieser Kommissionen wolle man keine Auskunft geben, sagt Andrew. “Soviel kann ich sagen: Sie variiert abhängig von Universität und Region”. Momentan betreue man jedenfalls über 500 Personen im Coaching-Prozess zur Bewerbung für das nächste Winter-Semester. In den vergangenen 16 Wochen habe man im Durchschnitt eine Steigerung der aktiven User von wöchentlich sieben Prozent verzeichnen können.

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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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