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09.04.2019

“2 Minuten 2 Millionen”: Warrify bläst Investment ab

Das niederösterreichische Startup Warrify konnte bei "2 Minuten 2 Millionen" gleich drei Investoren von sich überzeugen. In den weiteren Verhandlungen kamen die Gründer jedoch zum Entschluss, dass ein Investment zum jetzigen Zeitpunkt keinen Sinn mache. Gründer Enzo Duit und Simon Hasenauer erklären warum.

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Manchmal reicht ein zwei Minuten Pitch und die darauffolgenden 20 bis 30 Minuten nicht aus, um Investment-Deals zu finalisieren. Aufmerksame Beobachter von Startup-Shows, wie “Höhle der Löwen” oder dem österreichischen Pendant “2 Minuten 2 Millionen”, wissen bereits, dass sobald die Kameras aus sind, es erst richtig ernst wird. Deals verändern sich, brauchen Zeit und Prüfung oder kommen nicht zustande. Warrify aus Niederösterreich (bietet mittels Smartphone-App zentrale Verwaltung von Garantien und Rechnungen), das vor der Kamera gleich drei Investoren überzeugen konnte, ist ein weiteres Beispiel für die “Realität” abseits einer TV-Show.

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Zu hohe Forderung der Investoren

150.000 Euro für 25.1 Prozent – das war der Deal auf den sich die Gründer Simon Hasenauer und Enzo Duit mit den Investoren Gschwandtner, Hilinger und Rohla in der Show einigten. Bei gemeinsamen Meetings und Verhandlungen sei man bei Warrify allerdings zu dem Schluss gekommen, dass der Deal aus “2 Minuten 2 Millionen” nicht zufriedenstellend ist. Für die vier Gründer stellte sich speziell die hochprozentige Anteilsabgabe als Problem für das Unternehmen heraus. “Zum jetzigen Zeitpunkt sind Förderungen, um die technische Entwicklung voranzutreiben, interessanter”, sagt Co-Founder Duit.

Förderung durch Gründerservice

Auch Hasenauer stich in eine ähnliche Kerbe, wenn er sagt: “In den Folgegesprächen hat sich zunehmend herauskristallisiert, dass kein akuter Kapitalbedarf vorhanden ist, weshalb beide Parteien entscheiden haben, dass ein Investment zum derzeitigen Zeitpunkt nicht zielführend ist.” Der Finanzbedarf wurde zum Teil durch eine Initiative des Accent-Gründerservice aufgestellt. Es handle sich dabei um eine mittlere fünfstellige Summe. “Bezüglich zusätzlichen Förderungen arbeiten wir bereits an Weiteren – auch hinsichtlich einer Investmentrunde im Herbst”, so Hasenauer.

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Vollzeit bei Warrify

Auch wenn es (bis dato noch) zu keinem Investment-Deal kam, sieht Hasenauer im TV-Auftritt einen Mehrwert für sich und andere Unternehmen. “Wir sind definitiv der Meinung, dass die Show jungen Startups eine tolle Möglichkeit gibt, sich zu vermarkten und ihren Bekanntheitsgrad zu steigern”, sagt er. Der junge Gründer hat seinen Job als Area Sales Manager Schweden bei einem Händler für Container und mobile Raumsysteme verlassen, um sich voll und ganz auf Warrify zu konzentrieren. Damit blieb er nicht alleine, wie man uns wissen lässt. Auch die drei anderen Co-Founder folgten seinem Beispiel, einzig Jan Kreuter arbeitet noch an seinem Master in Data Analytics in Warwick und stoße Vollzeit im Sommer dazu.

Neue Funktionen und POC

Die nächsten Schritte von Warrify können grob in zwei Säulen unterteilt werden: Produktentwicklung und Akquise von Usern und potentiellen Kunden. “Auf der technologischen Seite arbeiten wir intensiv daran demnächst weitere Funktionen, wie die Garantieverlängerung, als auch den Wiederverkauf von Produkten freizuschalten. Auf Kundenseite stehen wir in Kontakt mit unseren ‘LOIs’ und werden mit ersten Partnern eine Kooperation starten, in der ein ‘Proof of Concept’ (POC) entwickelt wird”, sagt Hasenauer zur Zukunft seines Startups.

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Das Team des Linzer Startups NXAI rund um KI-Pionier und JKU-Linz-Professor Sepp Hochreiter, der als Chief Scientist fungiert, und CEO Albert Ortig hat es bereits gezeigt: Auf seine Ansagen folgen auch entsprechende Ergebnisse. Im Mai dieses Jahrs veröffentlichte das Unternehmen wenige Monate nach seiner Gründung sein erstes Large Language Model (LLM). Nun folgte, wie bereits im August angekündigt, die nächste Version: das “xLSTM 7B Modell”.

xLSTM 7B deutlich kleiner als die LLMs der großen Player

Wer nun einen österreichischen ChatGPT-Konkurrenten erwartet, wird allerdings enttäuscht. Das NXAI-Modell richtet sich nämlich nicht an die breite Öffentlichkeit und weist deutliche Unterschiede zu den Modellen der großen Player auf. Mit sieben Milliarden Parametern (7B), auf deren Basis es trainiert wurde, ist es maßgeblich kleiner als die bekannten Modelle – GPT-3 von OpenAI wurde etwa mit 175 Milliarden Parametern trainiert, bei GPT-4 wurde die genaue Zahl nicht kommuniziert.

NXAI setzt auf andere Architektur

Im Unterschied zu den großen Playern soll jedoch auch die Stärke von xLSTM 7B liegen. Aufbauend auf der von Sepp Hochreiter bereits in den 1990er-Jahren mitentwickelten Long Short-Term-Memory-Technologie (LSTM) setzt das Modell auf eine andere Architektur, als die bei den bekannten Modellen genutzte “Transformer”-Technologie.

“Im Gegensatz zur Transformer-Technologie steigen die xLSTM-Berechnungen nur linear mit der Textlänge und brauchen im laufenden Betrieb weniger Rechenleistung. Das ist ein großer Vorteil, da komplexe Aufgaben viel mehr Text sowohl zur Aufgabenbeschreibung als auch zur Lösung brauchen”, heißt es dazu von NXAI. xLSTM 7B sei dadurch deutlich effizienter, schneller und brauche weniger Rechenressourcen als andere Large Language Models. Anhand diverser Benchmarks, etwa Massive Multitask Language Understanding (MMLU), vergleicht das Startup sein Modell mit anderen Modellen in ähnlicher Größe (siehe Grafik) und sieht seinen Claim bestätigt.

Hochreiter: “Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”

“Unsere Skalierungsvorhersagen aus unserer Arbeit sind eingetreten. Mit dem xLSTM 7B Modell präsentieren wir das beste Large Language Model (LLM), das auf rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) basiert. Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”, kommentiert Hochreiter.

Zielgruppe für NXAI vor allem Industrie und Robotik

NXAI richtet das Modell klar auf den B2B-Bereich und hier primär auf den Industrie-Sektor aus. “Ich sehe großes Potenzial für xLSTM in der Robotik, weil es in der Inferenz deutlich schneller und speichereffizienter ist”, meint Hochreiter. Seit der Erstveröffentlichung der Architektur im Frühjahr hätten bereits viele Entwickler:innen Lösungen auf deren Basis vorgestellt. “Besonders KI-Anwendungen im Edge- und Embedded-Bereich profitieren enorm von der hohen Effizienz und Geschwindigkeit unseres Modells. Jeder Forscher weltweit kann das xLSTM 7B Modell für seine Arbeit nutzen. Es ist ein Modell aus Europa für die Welt“, so Hochreiter.

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