03.02.2016

Zoomsquare: Wiener „Google für Immobilien“ launcht in Deutschland

Zoomsquare bietet bereits zum Start in Deutschland Zugang zu mehr Immobilien als jedes andere Portal. Langfristig geht es aber um die Daten.
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(c) Zoomsquare, Andreas Langegger und Christoph Richter (v.l.)
(c) Zoomsquare, Andreas Langegger und Christoph Richter (v.l.)

Das Wiener Startup Zoomsquare hat den Deutschlandstart gewissenhaft vorbereitet. Mit einer Investmentrunde im Oktober wurden unter anderem die Investoren Arne Kahlke und Alberto Sanz an Bord geholt. Beide haben hervorragende Beziehungen nach Deutschland und Sanz kommt außerdem selbst aus dem Kleinanzeigengeschäft. Seither läuft die schlaue Software von Zoomsquare alle kleineren und größeren Immobilienseiten in Deutschland ab und sammelt Anzeigen. Das Ergebnis kann sich sehen lassen: Am heutigen Mittwoch ist der offizielle Startschuss in Deutschland und Zoomsquare vermeldet stolz bereits jetzt mehr Immobilien zu bieten als die größten deutschen Portale.

Zoomsquare: Das Ende der bezahlten Immobilien-Anzeige

Demnächst hätte man in Deutschland 10.000 Immobilienseiten indexiert, so das Wiener Startup. Das Ziel: Das Google für Immobilien zu werden. Die nächsten Ziele, so heißt es in der Aussendung, seien eine Integration von Facebook und eine mehrsprachige Wohnungssuche. Langfristig will man dafür sorgen, dass es für bezahlte Wohnungsinserate keinen Markt mehr gibt. Das klingt alles sehr schön, das eigentliche Ziel der Gründer Andreas Langegger und Christoph Richter dürfte aber ein anderes sein. Wenn Zoomsquare den Überblick über 10.000 Immobilienseiten hat und das „Google für Immobilien“ wird, hat das Startup auch den besten Überblick über den Immobilienmarkt. Und das wiederum birgt viel Potential, daraus Kapital zu schlagen.

Die kleinen Websites sind der Schlüssel

Für diese lukrative Datensammlung hat Zoomsquare einen ausgeklügelten Algorithmus entwickelt. Einerseits werden nicht nur, wie bei den meisten Metasuchportalen, die großen Anzeigenseiten abgegraben. Es sind auch die kleinen Seiten, etwa Websites von Maklerbüros, die Zoomsquare durchsucht. „Deutschlandweit sind mehr als ein Drittel der online angebotenen Wohnungen und Häuser nicht bei den führenden Portalen gelistet“, erklärt Langegger, „und in Berlin dürfte das Potenzial mit bis zu 50 Prozent sogar noch höher sein“. Deshalb sieht Zoomsquare auch das Ende der bezahlten Immobilienanzeige kommen – weil Angebote zunehmend nur auf der eigenen Website veröffentlicht werden. Auch Anzeigen auf Facebook sollen künftig über Zoomsquare auffindbar sein.

+++ So will Zoomsquare eine Menge Geld verdienen +++

Einen weiteren Vorsprung bei der Sammlung von Daten verschafft sich das Startup bei der Analyse der Anzeigen. Dabei werde penibel darauf geachtet, möglichst viele Details herauszufiltern, auch, wenn die Begriffe manchmal unterschiedlich sind.

(c) Zoomsquare. Die Immobiliensuche am Tablet
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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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