09.07.2024
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Wiener KI-Startup erzielt zweiten Platz bei Demo Day von Early-Uber-Investor Jason Calacanis

Permar AI geht weiter seinen Weg. Nachdem es im Vorjahr bereits auf Producthunt gefeatured wurde, kann es nun mit einem weiteren Erfolg aufwarten.
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Permar,, KI-Startup, Product Hunt, Uber, Calacanis, Generative AI, Landing Page
(c) ZvG - Die beiden Permar AI-Founder Matthias Strafinger (l.) und Matteo Berchier.

Im letzten Oktober war es zwar noch in der Aufbauphase, konnte aber bereits auf Producthunt einen Erfolg erzielen. Das Wiener Generative-AI-Startup Permar AI – das es Unternehmen ermöglicht, mittels KI-basierten Generator, automatisierte Landing-Pages zu erstellen – erreichte am 21. Oktober in der Kategorie “product of the day” den dritten Platz. Wir haben berichtet.

Permar AI in Programm von Early-Uber-Investor

Bereits damals ließ man uns wissen, dass das von CEO Matthias Strafinger und Matteo Berchier gegründete Wiener Startup das “Founder University Accelerator”-Programm von Jason Calacanis durchlief. Calacanis gilt als einer der ersten Uber-Investoren, der 2007 als “Entrepreneur in Action” bei Sequoia Capital 25.000 US-Dollar in Travis Kalanicks Startup zu einer fünf-Millionen-Bewertung investierte. Heute ist dieser Deal rund 100 Millionen US-Dollar wert.

Eines von acht Startups

Nun ist das US Accelerator-Programm vom Uber-Investor Geschichte und Permar erzielte den zweiten Platz beim Demo Day. Konkret wählte Calacanis Permar AI als eines von nur acht Startups für die jüngste Kohorte seines exklusiven Programms aus. Besonders bemerkenswert ist dabei, dass die Nachfrage nach dem Programm im Vergleich zu anderen Accelerator-Programmen die zweitmeisten Bewerbungen erhalte, wie der Angel Investor gerne betont. In der Jury saßen Partner von führenden Risikokapitalgesellschaften wie etwa Khosla Ventures (Gesamtvermögen 2021: 15 Mrd. US-Dollar).

Permar AI-Gründer: “Pitch als Highlight”

Ein besonderes Highlight des Programms war für Permar AI der persönliche Pitch bei der renommierten Risikokapitalgesellschaft Sequoia: “Das war schon eine wirklich beeindruckende Atmosphäre,” berichtet Strafinger. “Die Möglichkeit, unsere Vision und unser Produkt in einem so prestigeträchtigen Umfeld zu präsentieren, war für uns eine großartige Erfahrung.”

Wie brutkasten letztes Jahr beschrieb, möchte das komplett eigenfinanzierte Unternehmen sich im nächsten Schritt zu einem e-Commerce Co-Pilot entwickeln. Oder anders gesagt, heuer möchte man es Kund:innen ermöglichen, mithilfe von Prompts Arbeitsaufträge zu erteilen, die von einem hauseigenen AI-Agent ausgeführt werden.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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