01.03.2021

Velovio: Bikeparker-Erfinderin startet Fahrradständer-Startup

Mit Bikeparker hat Tanja Friedrich einen vertikalen Hightech-Fahrradständer erfunden. Nun gründete sie das Startup Velovio und ging mit einem weiteren Produkt auf den Markt.
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Velovio-Gründerin und Bikeparker-Erfinderin Tanja Friedrich (c) David Robinson
Velovio-Gründerin und Bikeparker-Erfinderin Tanja Friedrich (c) David Robinson

Der “Bikeparker”, den Designerin und Gründerin Tanja Friedrich als Abschlussarbeit an der FH Salzburg entwickelt hat, sieht ganz schön spacig aus. Der modulare Fahrradständer, der an Bäumen oder Laternenmasten angebracht oder auch in einer Reihe montiert werden kann, bietet einen “Bikelift”, der Fahrräder, ohne Kraftaufwand, in die Vertikale zieht, ein Sitz-Modul und einen E-Bike-Charger. Auf dem Bikeparker können Fahrräder vertikal und damit platzsparend abgestellt werden – der brutkasten berichtete. Nun gründete Friedrich mit Velovio auch ein Startup für das inzwischen fast serienreife Produkt.

Velovio: “Low-Tech”-Fahrradständer kommt zu Bikeparker dazu

Mit Velovio bietet die Gründerin neben dem Bikeparker aber auch ein konservativeres Fahrradständer-Modell an. “Der Hochtief-Parker Bento ist zwar Low-Tech, aber immer noch vollgepackt mit durchdachten Details. Die Fahrräder werden abwechselnd hoch und tief geparkt, sparen somit Platz, und eine Gummiverblendung an den Anlehnbügeln schützt vor Kratzern am Fahrradrahmen”, erklärt Friedrich in einer Aussendung. Zwei weitere Produkte – ebenfalls funktionale Designs im Fahrradsektor – seien derzeit in Arbeit.

Mit Bento hat das erst im Jänner formell gegründete Startup auch schon einen ersten Pilotkunden: die Mooncity Salzburg. Der Fahrradständer wurde dort auf dem Unternehmensgelände im Jänner aufgestellt. Der erste Prototyp des Bikeparker wurde bereits vergangenes Jahr im Herbst am Gelände der FH Salzburg errichtet und ist seitdem im Einsatz. Nun will Friedrich mit Velovio weiter ihre “Vision von einer fahrradgerechten, ressourcenschonenden Infrastruktur” verfolgen. “Viele kleine Schritte führen zum Ziel”, so die Gründerin.

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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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