03.07.2024
FINANZIERUNG

Wie Startups Förderungen bekommen: Eine Checkliste

Viele Startups setzen bei ihrer Finanzierung auch auf Förderungen. Brutkasten hat nachgefragt, worauf Gründer:innen achten sollten.
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Das Bild zeigt eine Person, die am Schreibtisch sitzt und mit einem großen Stapel von Dokumenten arbeitet. Die Dokumente sind mit bunten Büroklammern und Markierungen versehen. Die Person hat eine Uhr am Handgelenk und scheint gerade einen Stift zu benutzen, während im Hintergrund ein Taschenrechner und weitere Unterlagen zu sehen sind. Die Szene vermittelt den Eindruck intensiver Büroarbeit und Organisation.
(c) Adobe Stock/David

Es sind zwei sehr unterschiedliche Systeme, die bei Startup-Förderungen aufeinander treffen. Auf der einen Seite steht die Startup-Welt, die für ihre Innovation und Schnelllebigkeit bekannt ist, auf der anderen der Staat mit dem Klischee, starr und langatmig zu sein. Will ein Startup aber eine Förderung, muss es sich auch in diesem System zurechtfinden. Aber wie startet man dieses Vorhaben? Und was gilt es für Gründer:innen zu beachten?

Brutkasten hat bei Michael Raab nachgefragt, der knapp zehn Jahre in der Beratung von Startups tätig war und Sprecher der Unternehmensberater:innen in der Wirtschaftskammer ist. Wir haben seine Tipps für Gründer:innen zusammengefasst:

1. Eine Förderung allein reicht nicht

Wer überlegt, eine Förderung einzureichen, braucht zuerst einen Finanzierungsplan. Die meisten Förderungen in Österreich werden für einzelne Projekte vergeben, nicht für das gesamte Unternehmen. Das sei ein wesentlicher Unterschied, wie Michael Raab erklärt.

Die Förderung eines einzelnen Projekts heißt nämlich auch, dass es einen Anfang, ein Ende und ein klares Ergebnis gibt, auf das hingearbeitet wird. Um auch nach dem Ende auf soliden Beinen zu stehen, braucht es einen gut funktionierenden Finanzierungsmix aus Förderungen, Investor:innen, Crowdinvesting und Umsatz.

2. Früh genug anfangen

Wer in drei Monaten eine Förderung erhalten will, wird wohl enttäuscht werden. In den besten Fällen vergehen zwischen Antragseinreichung und Genehmigung der Förderung sechs Monate, manchmal auch mehr, schätzt Raab. Früh genug anfangen lohnt sich daher.

Das Timing ist allgemein eine wichtige Komponente, Anträge müssen zum Beispiel immer vor Projektbeginn gestellt werden. Angefallene Kosten können erst ab dem Zeitpunkt der Einreichung gefördert werden. Das ist entscheidend, sind doch Förderungen ein Mittel, um Unternehmen das Risiko bei einer Innovation abzunehmen. Würde ein Unternehmen ein Projekt alleine stemmen können, bräuchte es ja keine Förderung.

3. Welche Förderung ist die Richtige für mich?

Am Beginn der Überlegung steht eine Idee: Welches Produkt möchte ich entwickeln? Mit welcher Innovation kann ich Erfolg haben? Erst danach sollte man sich überlegen, welche Förderung zu einem passt. Sich zuerst eine Förderung zu suchen und sein Projekt darauf zuzuschneiden, scheitert sehr oft oder führt zu Unzufriedenheit, wenn das eingereichte Projekt gar nicht der Unternehmenskompetenz entspricht. In der Regel werden Innovationen und Investitionen gefördert, nicht der Markteintritt.

Für einen ersten Überblick empfiehlt Raab, sich die Förderungen des aws (Austria Wirtschaftsservice), der FFG (Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft) und regionaler Agenturen, wie zum Beispiel der Wirtschaftsagentur Wien, anzusehen. Hier stößt man relativ sicher auf eine passende Option und kann sich in vielen Fällen auch Beispielprojekte ansehen, die bereits gefördert wurden. So bekommt man auch ein Gefühl für den Auswahlprozess der jeweiligen Stelle.

4. Lesen, lesen, lesen (oder outsourcen)

Um die richtige Förderung für das eigene Projekt zu finden, ist vor allem eines notwendig: Viel lesen. Förderrichtlinien wirken oft sehr komplex, ohne Vorwissen kann das erschlagend wirken. Hat man die verwendete Sprache aber einmal verstanden, lassen sich Muster erkennen und es wird einfacher zu sehen, ob das eigene Projekt zu den Richtlinien passt. Ohne Vorwissen kann das durchaus einige Wochen Arbeit bedeuten, wie Raab betont. Das sollte Gründer:innen bewusst sein.

Nicht ganz uneigennützig rät er daher dazu, das ganze zu outsourcen. Unternehmensberatungen, die täglich Förderanträge für ihre Kund:innen stellen, wissen meist schnell, ob ein Projekt den Richtlinien entspricht und können auch abschätzen, wie erfolgreich der Antrag sein wird. So bleibt mehr Zeit übrig, die das Startup in sein Produkt stecken kann.

5. Abschicken und abwarten

Ist der Antrag fertig und abgeschickt, bleibt nur noch das Abwarten. Wie oben angesprochen, kann der Auswahlprozess oft sechs Monate dauern, manchmal auch länger. Einige Stellen sammeln einige Monate lang Anträge und prüfen sie dann gesammelt. Die Deadlines und Bestimmungen dazu sollte man sich bereits im Vorhinein ansehen, um nicht von einer langen Wartezeit überrascht zu werden.

Wer über die eingereichten Anträge urteilt, ist von Stelle zu Stelle unterschiedlich, in den meisten Fällen liegt die Entscheidung bei einem Gremium. Oft ist es eine gute Idee, sich gleich bei mehreren Stellen für eine Förderung zu bewerben – solange das eigene Projekt auch wirklich dazu passt.

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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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