04.09.2019

Wahlprogramm der Grünen: Die wichtigsten Punkte für die Wirtschaft

Anlässlich der Nationalratswahl 2019 analysiert der brutkasten die Programme der größten Parteien im Wahlkampf. Den Start macht das Wahlprogramm der Grünen: Das Wort "Startup" kommt hier zwar kein einziges Mal vor, dafür gibt es Vorstellungen zu Umsatzsteuer und Umweltschutz, etwa in Sachen CO2-Steuer.
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Die Grünen
Werner Kogler, Spitzenkandidat der Grünen (c) Die Grünen

Es wäre eine Überraschung gewesen, würden die Grünen auch in der Wirtschafts- und Finanzpolitik ihren Fokus nicht auf die Umwelt richten. Hier liegt ihre Kernkompetenz, und sie zieht sich wie ein roter Faden durch das ganze Programm. Das Wort „Startup“ hingegen kommt leider kein einziges Mal vor. Daher konzentrieren wir uns an dieser Stelle auf die allgemeinen wirtschaftlichen Programmpunkte im Wahlprogramm der Grünen.

Reglementierte Gewerbe und Umsatzsteuerpflicht

Laut Wahlprogramm der Grünen soll die Hälfte der reglementierten Gewerbe in Österreich in die Freiheit entlassen werden. Reglementierte Gewerbe sind Gewerbe, bei denen eine Ausbildung abgeschlossen werden muss, bevor man ein Geschäft betreiben kann. Wenn man eine Konditorei eröffnen will, muss man die Ausbildung zum Konditor gemacht haben.  Die Grünen wollen, dass diese Ausbildungspflicht wegfällt, sofern man ein Geschäft eröffnen will. Das mag mehr Liberalismus für die Wirtschaft bedeuteten, es werden dadurch jedoch auch immer weniger Menschen eine Lehre machen, wenn sie für eine Gewerbeanmeldung keine Lehre mehr machen müssen.


Die Wahlprogramm der Parteien in der brutkasten-Analyse:


Hinzu kommt, dass die Umsatzsteuerpflicht bei Kleinunternehmen von 30.000 auf 50.000 Euro angehoben werden soll, was etwas mehr als 100 Millionen kostet, da mehr Unternehmen unter die besagte Grenze fallen. Hier stellt sich die Frage der Gegenfinanzierung, die im Programm nicht näher erläutert wird.

Der erste Vorschlag ist eine politische Systemfrage, die deshalb weitaus schwieriger umzusetzen ist. Der zweite Vorschlag hingegen ist eine Geldfrage und wäre bei einer Gegenfinanzierung realistisch umsetzbar. Aller Voraussicht nach ist im September jedoch ohnehin eine Erhöhung der Umsatzsteuerpflicht-Grenze auf 35.000 Euro geplant, dies war bereits in der Koalitionsvereinbarung von ÖVP und FPÖ so vorgesehen.

CO2-Steuer im Wahlprogramm der Grünen

Am konsistentesten ist die Forderung der Grünen nach einer CO2-Abgabe. Ein ähnliches Modell wie in der Schweiz oder Schweden streben auch die Grünen in Österreich an. So soll ein nationales CO2-Preissystem eingeführt werden. Zudem soll jeder Bürger einen „Öko-Bonus“ von 500 Euro im Jahr überwiesen bekommen. Führt ein Bürger ein klimaschonendes Leben und zahlt beispielsweise 200 Euro im Jahr an CO2-Steuern, dann bekommt er durch den Bonus ein Plus von 300 Euro. Bezahlt er hingegen 1000 Euro für CO2-Steuern, dann macht er mit dem Öko-Bonus von 500 Euro unter dem Strich ein Minus von 500 Euro.

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Diese Maßnahme trifft alle. Sie hat einen Lenkungseffekt: Zum einen sollen sich sowohl Individuen wie auch Unternehmen darum bemühen, Emissionen zu reduzieren. Was wiederum bedeutet, dass Fliegen und Fleisch teurer werden. Der Wohlhabendere wird das verschmerzen können, für die breite Masse wird die Abgabe spürbar. Das Problem, das bei dieser Forderung nicht erläutert wird, ist, dass in der Schweiz bestimmte Branchen von dieser Abgabe befreit sind, weil der Standortnachteil sonst zu groß wäre. Darauf wird leider nicht näher eingegangen.

Die Finanzpolitik der Grünen

Die größte Schwäche des Programms liegt darin, konkret zu erklären, wie man Dinge trotz aller Hürden umsetzen will. Die Grünen kritisieren das „undifferenzierte Sparen“ und merken an, dass die Staatsschuldenlast gering sei. Das stimmt so nicht. Seit 1980 haben sich die Schulden mehr als verdoppelt. Eine Staatsverschuldung von 73,8 Prozent des  BIP ist alles andere als gering. Wären die Nullzinsen der EZB nicht derart niedrig, wäre Österreich weit höher verschuldet.

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Neben der großen Kritik am Bankensektor, der seit 2008 massiv reglementiert worden ist, fordert man eine Zunahme der Reglementierungen. Es werden allerdings eine Vielzahl an Forderungen erhoben, die ausschließlich auf europäischer Ebene lösbar wären, wie EU-Mindestzölle an den EU-Außengrenzen. Nur ein weiteres konkretes Beispiel: Die Grünen fordern eine Finanztransaktionssteuer. Diese funktioniert jedoch nur auf europäischer Ebene. Die größte Hürde ist dabei das Einstimmigkeitsprinzip im EU-Rat: Malta und Luxemburg würden sofort ein Veto einlegen. Und selbst wenn man die Steuer einführen würde, hätten dann nicht gerade EU-Staaten dadurch massive Nachteile im Vergleich zu den USA und Großbritannien? Ohne jeglichen Zweifel.

Die grüne Handschrift ist im Programm zweifellos erkennbar. Einige Forderungen sind realistisch umsetzbar. Allerdings fehlt bei bestimmten Punkten die Berücksichtigung und Erklärung, wie man diese realpolitisch effektiv lösen will.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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