27.09.2022

Venionaire Capital: Victoria Woodland-Ferrari neue Associate Partnerin

Die internationale Private-Equity-Expertin Victoria Woodland-Ferrari (37) verstärkt seit Mitte September als neue Associate Partnerin das Venture Capital-Unternehmen Venionaire Capital, mit Hauptsitz in Wien.
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Venionaire Capital, Woodland-Ferrari
(c) VC - Victoria Woodland-Ferrari Neuzugang beim Wiener Private Equity-Unternehmen Venionaire Capital.

Victoria Woodland-Ferrari ist gebürtige Wienerin, verbrachte den größten Teil ihrer beruflichen Laufbahn in London und studierte Management an der London School of Economics. Sie bringt über zehn Jahre internationaler Erfahrung in Private Equity und Operations mit und hatte Funktionen wie Vice President in Secondary Private Equity bei der Deutschen Bank und ihrem Spin-out Glendower Capital in London. Dort verwaltete sie Fonds im Wert von bis zu 1,6 Milliarden US-Dollar.

Woodland-Ferrari: Private Equity Sekundärmarkt als Schwerpunkt

Nun stieg die 37-Jährige mit Mitte September als Associate Partnerin bei Venionaire Capital ein. In ihrer neuen Rolle soll sie hochvolumige Transaktionen leiten und an der Auflage neuer Fonds in leitender Funktion involviert sein. Ihr besonderer Schwerpunkt wird in ihrem Spezialgebiet “Private Equity Sekundärmarkt” liegen.

“Beitrag zum Wachstumskurs”

“Ich freue mich sehr über meinen Einstieg als Associate Partnerin bei einem so schnell wachsenden Investment- und Beratungsunternehmen. Ich bin überzeugt, dass Venionaire Capital die ersten so erfolgreichen zehn Jahre weiter toppen wird und freue mich, meinen Beitrag zum Wachstumskurs von Venionaire leisten zu können”, sagt Woodland-Ferrari zu ihrer neuen Rolle.

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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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