21.02.2020

“Zu hohe Bewertung” – ein österreichischer Denkfehler

Kommentar. Der Vergleich heimischer Startups mit jenen aus dem Silicon Valley ist müssig, so lange hier nach dem Ist-Zustand und dort nach dem Soll-Zustand bewertet wird. Wer Unicorns will, muss anders denken.
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Joool Refurbed - Zu hohe Bewertung
Screenshot: Leo Hillinger bei der Bewertung des Startups Refurbed bei 2 Minuten 2 Millionen

Das Titelbild dieses Beitrags entstammt einer Episode der Puls4-Show 2 Minuten 2 Millionen. Es zeigt den Gesichtsausdruck von Investor Leo Hillinger, als ein Startup seine Bewertung ausrief. Für ihn war es, wie so oft, eine “zu hohe Bewertung” – inzwischen ein Running Gag in der Show. Doch Leo Hillinger sei an dieser Stelle in Schutz genommen. Er ist bei weitem nicht der einzige in Österreich, den das hier betrifft. Wie viele andere Investoren – vom kleinen Business Angel bis zum mittelgroßen VC (Anm. Risikokapital-Gesellschaft) – wird er wahrscheinlich nie in ein zukünftiges Unicorn, also ein Unternehmen mit mehr als einer Milliarde US-Dollar Bewertung investieren – und zwar, weil er sich selbst im Weg steht.

+++ Die beiden schnellsten Unicorns aller Zeiten machen genau das gleiche +++

Bewertung nach dem Soll-Zustand

Um zu verstehen warum, hilft ein Blick ins Silicon Valley, der Region mit der größten Unicorn-Dichte der Welt, oder auch nach China. Hämisch kommentieren wir Österreicher es gerne, wenn sich herausstellt, das eines der Scaleups dort komplett überbewertet war und mit viel medialem Krach untergeht. Aber das gehört zum Spiel dazu. Die großen VCs im Valley und auch andernorts machen nämlich eines entscheidend anders, als die meisten Investoren in Österreich: Sie bewerten Startups nach ihrem Potenzial, quasi nach dem Soll-Zustand. Die Frage lautet: Was kann das Unternehmen erreichen, wenn es ausreichend Kapital hat und alles gut geht?

“Think Big” ist die einzige Option

Die erstgenannte Variable “ausreichend Kapital” bedeutet: Manche Ideen – seien sie auch noch so gut – können überhaupt nur aufgehen, wenn massiv investiert wird (Anm.: Es ist freilich nicht in jedem Fall so). Mit 100.000 oder auch einer Million Euro Kapital lässt sich mit einem B2C-Produkt nicht der Weltmarkt erobern – oft braucht es schon in einer frühen Phase 100 Millionen oder mehr.

Um ein Beispiel zu nennen: In der Konsolidierung des E-Scooter-Markts werden am Ende jene Unternehmen als Sieger aussteigen, die am meisten Kapital haben. Hier geht es um hunderte Millionen US-Dollar und um die Option, von den Investoren im entscheidenden Moment noch einmal einen Mega-Betrag zu bekommen, etwa für eine Übernahme. Hätte einer der relevanten Player in der Seed-Phase 30 Prozent Anteile für 100.000 Euro abgegeben, hätte er das Rennen um weiteres Kapital und in weiterer Folge um den Markt schon verloren gehabt – und sein Investor ebenfalls. Die beteiligten VCs wussten aber: “Think Big” ist die einzige Option. Ein gut umgesetztes Produkt und Umsätze kommen dann schon, wenn das nötige Kapital da ist.

Eine sehr Riskante Wette

Oder sie kommen nicht, was zu zweiten zuvor genannten Variable, “wenn alles gut geht”, führt. Es ist eine sehr riskante Wette, die die Seed-Investoren im Silicon Valley mit jedem einzelnen Investment eingehen. Sie rechnen daher damit, dass aus dem überwiegenden Großteil ihrer Beteiligungen nichts wird. Dieser Umstand ist nämlich nahezu irrelevant, wenn ein Unternehmen in ihrem Portfolio das nächste Facebook ist. Und was hat Facebook dorthin gebracht, wo es heute steht? Unter anderem Unsummen an Kapital zu einer guten Bewertung zu einem frühen Zeitpunkt.

“Zu hohe Bewertung” – verwässerte Anteile – keine Chance

Hier in Österreich geht es dagegen meist nicht um das Potenzial, den Soll-Zustand, sondern um den Ist-Zustand. Noch keine Umsätze, kein ausgereiftes Produkt – zu hohe Bewertung! Problematisch wird es dann, wenn Startups, die eigentlich Unicorn-Potenzial haben, gerade so sehr auf die ersten 100.000 Euro angewiesen sind, dass sie auf den 30 Prozent-Deal einsteigen. Welcher VC soll ihnen bei so verwässerten Anteilen in der nächsten Runde zehn Millionen Euro für vielleicht zehn Prozent Anteile geben, damit der erste große Rollout gelingt? Oder in der übernächsten Runde 100 Millionen Euro für vielleicht 20 Prozent, damit sprichwörtlich die Welt erobert werden kann und dennoch Anteile für das nächste Mega-Investment übrig bleiben, mit dem die Position am Weltmarkt gefestigt und der Unicorn-Status erreicht wird?

Eine einfache Einhorn-Rechnung

Natürlich verfügt der durchschnittliche heimische Business Angel nicht über das Kapital, um gleich in mehrere Startups mit großen Summen einzusteigen. Das ist auch nicht nötig. Im allerersten Schritt können 100.000 Euro ausreichen, um soviel aufzubauen, dass man bei einem größeren VC anklopfen kann (was die Angels tatkräftig unterstützen sollten). Wenn man als Angel das Unicorn-Potenzial tatsächlich sieht, hilft eine einfache Rechnung: Wer sich um 100.000 Euro ein Prozent Anteile kauft, investiert zu einer Bewertung von zehn Millionen Euro. Erreicht das Startup dann wirklich den Unicorn-Status, kann man seinen Anteil mit einem Return on Investment verkaufen, von dem man hierzulande üblicherweise nur träumt. Man steht sich eben selbst im Weg.

EDIT: Im letzten Absatz hieß es ursprünglich, man könne den beschriebenen ein Prozent-Anteil im Fall des Erreichens des Unicorn-Status für den 100-fachen Preis verkaufen. Das ist aufgrund der Arithmetik bei Folgeinvestments nicht möglich, da der Investor sich an weiteren Kapital-Runden beteiligen müsste, um seinen Anteil von einem Prozent zu halten. Tatsächlich läge der Faktor also niedriger.

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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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