06.07.2021

Warum deutsche Startups jetzt einen Vorteil im „War for Talents“ haben

KOMMENTAR. Deutschland hat die Mitarbeiterbeteiligung massiv erleichtert. Es ist höchste Zeit, dass Österreich nachzieht.
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Mitarbeitern ein Stück vom Firmenkuchen abzugeben ist in Deutschland jetzt einfacher © Pexels/brutkasten/Montage
Mitarbeitern ein Stück vom Firmenkuchen abzugeben ist in Deutschland jetzt einfacher © Pexels/brutkasten/Montage
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Besonders junge Startups haben es oft nicht leicht, wenn es darum geht, die besten Köpfe ins Team zu holen. Oft können sie (noch) nicht so viel Lohn bezahlen, die Firma ist noch unbekannt, Produkt oder Service mitunter noch nicht einmal marktreif. Firmenanteile können dann ein gutes Lockmittel sein – sie binden frühe Schlüsselarbeitskräfte eng ans Unternehmen und können auch Ausgleich für eine vielleicht anfangs niedrigere Entlohnung sein. Könnten. Denn in der Praxis sind sie meist eher eine steuerrechtliche Falle. Eine direkte Beteiligung am Unternehmen ist nämlich Lohnsteuer-pflichtig. Ein Beispiel: Das Startup hat bereits eine erste Finanzierungsrunde hinter sich, bei der die Firma mit 3 Millionen Euro bewertet wurde. Jetzt wird das Team kräftig ausgebaut und für die Marketingleitung eine erfahrene Managerin an Bord geholt. Sie soll mit zwei Prozent am Unternehmen beteiligt werden. Diese zwei Prozent sind also 60.000 Euro wert, auf die in dem Moment der Beteiligung Lohnsteuer anfällt.

Dry Income: Kein Geld bekommen, aber Steuern zahlen

Dry Income nennen das Steuerexperten. „Man hat kein Geld hereinbekommen, muss aber trotzdem Steuer bezahlen“, bringt es David Gloser von Ecovis auf den Punkt. Dabei geht es bei Startups schon bei kleinen Beteiligungen durchaus um Summen, die sich zu diesem Zeitpunkt vielleicht weder Mitarbeiter noch Firma leisten können oder wollen. Noch dazu kann es ja sein, dass die Anteile bei einem späteren Verkauf vielleicht gar nicht so viel wert sind, wie zum Zeitpunkt der Beteiligung angenommen – zurück bekommt man das zu viel bezahlte Geld vom Fiskus freilich nicht. Diese doch bedeutende Hürde besteht in Österreich – Deutschland hat sie mit 1.7. beseitigt und damit Startups im Nachbarland einen nicht zu unterschätzenden Vorteil im „War for Talents“ in die Hand gegeben.

Deutsche Lösung: Stundung für 12 Jahre

Die deutsche Regelung sieht quasi eine Stundung der zum Zeitpunkt der Mitarbeiterbeteiligung fälligen Lohnsteuer vor. Und zwar eine großzügige: 12 Jahre lang muss die Beteiligung nicht versteuert werden – bis dahin gab es vielleicht ohnehin bereits einen Exit (der steuerrechtlich anders behandelt wird) oder man hatte zumindest 12 Jahre lang Zeit, den Betrag anzusparen. Nach der neuen deutschen Regelung wird nach 12 Jahren sogar eine eventuelle Wertminderung der Anteile berücksichtigt – sollte der Wert der Firma gesunken sein, wird auch weniger Lohnsteuer fällig. Last but not least kommt auch noch ein niedrigerer Steuersatz zum Tragen. Die neue Regelung gilt für eine recht großzügige Definition von Jungunternehmen: Die Gründung darf höchstens 12 Jahre her sein und es müssen weniger als 250 Vollzeitbeschäftigte sein.

Phantom Shares: Auch nicht optimal

Derweil in Österreich greifen die meisten Startups auf eine Lösung über Phantom Shares zurück. Dieses Modell hat viele Vorteile, ist vergleichsweise einfach umzusetzen, scheint nicht im Cap Table auf und räumt Mitarbeitern keine umfassenden Gesellschafterrechte ein. Ob damit der Effekt der engen Bindung früher Schlüsselarbeitskräfte ans Unternehmen wirklich umsetzbar ist, bleibt allerdings fraglich. Am Ende handelt es sich um eine Bonusvereinbarung – so sieht das auch Gloser von Ecovis. Der Bonus wird in diesem Fall beim Exit fällig. Wird das Jungunternehmen also beispielsweise um 3 Millionen Euro verkauft und eine Mitarbeiterin hält 2 Prozent in Form von Phantom Shares bekommt sie beim Exit 60.000 Euro. Der Vorteil: Zum Zeitpunkt der Gewährung fallen keine Steuern an. Der Nachteil: Der Bonus wird beim Exit voll besteuert – Lohnnebenkosten, Lohnsteuer, Sozialversicherung. Übrig bleiben weniger als 50 Prozent davon. Zur Erinnerung: Bei der deutschen Lösung kommt bei einer direkten Beteiligung im Fall eines Exits nach mindestens drei Jahren ein niedrigerer Steuersatz zum Tragen.

In Österreich gibt es also zwei Möglichkeiten: Entweder die direkte Beteiligung ist im Moment der Gewährung für den Mitarbeiter oder die Mitarbeiterin eine Kostenfalle. Oder es frisst die Steuer im Fall von Phantom Shares die Hälfte des in Aussicht gestellten Bonuses auf. Wirklich überzeugend ist keines der beiden Modelle. Damit österreichische Startups im „War for Talents“ am ohnehin derzeit schwierigen Arbeitsmarkt eine Chance gegen Startups aus dem direkten Nachbarland haben, sollte die heimische Politik rasch nachziehen. Die Stundung auf 12 Jahre ist eine durchaus attraktive Lösung.

Cherry on top: Klare Lösung für die Firmenbewertung

Worüber wir auch reden sollten ist die Firmenbewertung, die bei Startups bei Mitarbeiterbeteiligungen angenommen wird. Die ist nämlich Grundlage für die Lohnsteuer, die bei der Gewährung des Dry Income in Form von Anteilen anfällt. Und sie ist selbst für Expertinnen und Experten eine harte Nuss. Ob man richtig lag, entscheidet das Finanzamt vielleicht erst bei einer Prüfung Jahre später. Und: Geht die Geschäftsidee nicht auf, bekommt man die Steuer nicht mehr zurück. Gloser empfiehlt für diese Problematik in die USA zu blicken, wo es bereits eine vereinfachte Bewertung für die Steuer gibt, die deutlich unter dem Verkehrswert liege. Mag sein, dass das ferne Zukunftsmusik ist, aber zumindest die deutsche Regelung könnte sich Österreich jetzt gleich zum Vorbild nehmen.

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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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