28.11.2018

Wandeldarlehen: Wann eignet sich das Finanzierungsinstrument?

Der aws Gründerfonds und die Kanzlei WMWP Rechtsanwälte haben gemeinsam einen Leitfaden zu Wandeldarlehen herausgebracht. Wir haben mit den Co-Autoren Bernhard Ungerböck (aws) und Paul Koppenwallner (WMWP) gesprochen.
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Leitfaden Wandeldarlehen
(c) aws Gründerfonds / WMWP Rechtsanwälte: Bernhard Ungerböck und Paul Koppenwallner

Ursprünglich aus dem anglo-amerikanischen Raum kommend, erfreut sich das Wandeldarlehen (Convertible) in letzter Zeit auch in Österreich immer größerer Beliebtheit. Mit dem Finanzierungsinstrument verschiebt man die Unternehmensbewertung nach hinten. Kapital wird dabei – wie der Name erkennen lässt – von einem Investor in Form eines Darlehens vergeben, das zu einem späteren Zeitpunkt in Unternehmensanteile gewandelt wird – zur dann festgelegten Bewertung.

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Spielraum bei der Vertragsausgestaltung

„Zu welchem Zeitpunkt und zu welchen Konditionen die Wandlung genau passiert, ist von der Vertragsausgestaltung abhängig“, erklärt Paul Koppenwallner, Partner bei WMWP Rechtsanwälte. Gemeinsam mit Bernhard Ungerböck, Investmentmanager beim aws Gründerfonds zeichnet er hauptverantwortlich für einen nun veröffentlichten Leitfaden zu Wandeldarlehen. Bei der Vertragsgestaltung bestünde schon allein deswegen ein gewisser Spielraum, weil es für die Finanzierungsform keine konkreten gesetzlichen Bestimmungen gebe, sagt Koppenwallner. Umso wichtiger sei es für beide Seiten – Startups und Investoren – die Konditionen sehr klar abzuklären. Der Leitfaden soll dazu einen Überblick liefern. In der Praxis komme man aber nicht um juristische Beratung herum.

Phasenflexible Brückenfinanzierung

Für wen eignet sich das Instrument also? Häufig wird das Wandeldarlehen als gute Option für sehr frühphasige Unternehmen angeführt, bei denen eine Bewertung bekanntlich besonders schwer fällt. „Das ist ein Einsatzgebiet. Es ist aber nicht in jedem dieser Fälle sinnvoll“, sagt Bernhard Ungerböck. Im Prinzip sei das Instrument phasenflexibel. Eignen würde es sich in erster Linie als Brückenfinanzierung. Und zwar immer dann, wenn ein Milestone, etwa eine große Finanzierungsrunde, der Markteintritt oder die Realisierung eines großen Kundenauftrags in einem Zeitraum von etwa sechs bis neun Monaten fix bevorstünde.

Relativ einfache Struktur

Unter den passenden Voraussetzungen würde das Wandeldarlehen, neben der Bewertungsfrage, noch weitere Vorteile bringen, sagt Ungerböck. „In der Struktur sind Convertibles einfacher als eine Eigenkapitalfinanzierung. Dadurch wird eine relativ kurzfristige Kapitalaufnahme möglich. Dann können sie vor einer Series A-Runde für eine attraktive Positionierung sorgen. Sofern man es richtig macht“, sagt der Investmentmanager.

Zwischen Wandlungsrecht und Wandlungspflicht

Denn das Instrument biete durchaus Fehler-Potenzial. „Aus unserer Erfahrung werden die meisten Fehler beim Zeitpunkt der Vergabe sowie bei der Strukturierung gemacht.“, sagt Paul Koppenwallner. Denn der zuvor genannte Spielraum eröffnet verschiedene Möglichkeiten. Der Zeitpunkt der Wandlung wird meist an ein Ereignis (z.B. Finanzierungsrunde) geknüpft. Hierbei muss zwischen Wandlungsrecht und Wandlungspflicht unterschieden werden, die auch an unterschiedliche Ereignisse geknüpft werden können. Je nachdem besteht dann für Investoren unter Umständen auch die Möglichkeit einen Rückzieher zu machen und das Darlehen mit Verzinsung fällig zu stellen.

Obacht bei Cap und Discount

Üblicherweise wird ein „Cap“, also eine Maximalbewertung bei Wandlung, oder ein „Discount“ für die Investoren festgelegt – sie haben dann bei der Finanzierungsrunde bessere Konditionen als die Neuinvestoren. „Der Cap kann zu niedrig, der Discount zu hoch angesetzt sein. Das passiert tendenziell dann, wenn es eine Ungewissheit über die nächste Finanzierungsrunde gibt“, sagt Koppenwallner. Und das könne zu einer Abschreckung von Neuinvestoren führen, sofern der Convertible zu wirtschaftliche deutlich besseren Terms wandle.

Kein Patentrezept für Wandeldarlehen

Ein Patentrezept für Wandeldarlehen gebe es zwar nicht. Doch Bernhard Ungerböck meint: „Es ist trotzdem eine überschaubare Anzahl an Fragestellungen und Themenkreisen, mit denen man sich auseinandersetzen muss“. Es brauche eine wenig komplexe und dafür umso klarere Strukturierung. Genau dafür wolle man mit dem nun veröffentlichten Leitfaden die Basisinformationen liefern.

⇒ Hier geht’s zum Leitfaden

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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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