08.11.2018

Pixelrunner: Investment für OÖ-Startup mit “Landschaftsdrucker”

Der OÖ HightechFonds beteiligt sich mit 20,4 Prozent am Startup Pixelrunner mit Sitz im oberösterreichischen Hagenberg. Wir sprachen mit Co-Founder und CEO Rainer Kargel über den bisherigen Weg und die weiteren Pläne.
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Das Pixelrunner-Gründer-Team: Ronald Schaumberger, Rainer Kargel, Christian Saminger
(c) Alexander Schwarzl: Das Pixelrunner-Gründer-Team: Ronald Schaumberger, Rainer Kargel, Christian Saminger

BeobachterInnen der heimischen Startup-Szene haben Pixelrunner wohl schon länger auf dem Radar. Das Startup mit Sitz im oberösterreichischen Hagenberg hat den weltweit ersten “Landschaftsdrucker” entwickelt. Das autonom fahrende Gerät bedruckt den Boden – egal ob Asphalt, Gras oder Schnee – ähnlich einem Tintenstrahldrucker. Damit wird ein aufwändiger Prozess, der üblicherweise händisch mit Schablonen und Spraydosen durchgeführt wird, massiv vereinfacht und verkürzt. Potenzielle Kunden gibt es reichlich – vor allem bei großen Sportevents werden Club- und Sponsoren-Logos am Boden häufig genutzt. Nun holte sich das Startup ein größeres Investment vom OÖ HightechFonds. Der Fonds erwarb 20,4 Prozent des Unternehmens. Über den Betrag wurde Stillschweigen vereinbart.

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“Diese Arbeit ist verhasst”

Genaue Zahlen für den Markt gebe es nicht, sagt Pixelrunner-Co-Founder und CEO Rainer Kargel im Gespräch mit dem brutkasten. “Wir haben das typische First Mover-Problem. Es gibt noch keinen Markt für unser Produkt. Jeder der es sieht ist begeistert, aber niemand erkennt den Bedarf, bevor er es gesehen hat”, sagt der CEO. Um den potenziellen Markt ungefähr einschätzen zu können, müsse man sich jedoch nur das Beispiel American Football in den USA ansehen. “Es gibt dort hunderte Stadien, wo Groundskeeper-Teams im Wochenrythmus das Branding am Spielfeld erneuern. Und diese Arbeit ist verhasst”, sagt Kargel.

Relevante Umsätze mit einem Protoypen

Nicht nur dort treffe man mit der Maschine ins Schwarze. Im Wintersport bereite man gerade den Markt auf – bislang war es nicht möglich Schnee zu branden, ohne damit ein Hindernis für Skifahrer und Co. zu schaffen. Und auch im Laufsport, Radsport und Rennsport sei viel zu holen. “Man kann sagen: Alle großen Events, wo Aufnahmen aus der Helikopter-Perspektive genutzt werden, eignen sich besonders gut”, sagt Kargel. Und genau mit solchen, ebenso wie mit Kunst- und Business-Veranstaltungen, ist Pixelrunner etwas gelungen, was wohl nur wenige Startups von sich behaupten können: Man verfügt gerade über einen Prototypen und generiert damit bereits relevante Umsätze.

Pixelrunner-Einsatz beim Berlin-Marathon
(c) sportograf: Pixelrunner-Einsatz beim Berlin-Marathon

Vom Dienstleister zum Produzenten

Denn mit dem ersten Pixelrunner wurde ein Dienstleistungs-Modell etabliert – viele Event-Veranstalter wurden bereits als Kunden gewonnen. Doch dabei soll es nicht bleiben. “Damit ist uns der Markteintritt und der Marktaufbau gelungen. Wir machen laufend wertvolle Erfahrungen für die Weiterentwicklung und Servicierung des Geräts. Aber langfristig geht es ganz klar um den Vertrieb der Roboter”, sagt Kargel. Denn mit der Dienstleistung sei man schließlich in Punkto Skalierung und Export stark eingeschränkt. Am Plan steht also – bereits von Beginn an – die Serienproduktion. Und für die braucht es Kapital. Allein die bisherige Entwicklung habe etwa eine halbe Million Euro geschluckt, erzählt der CEO.

2 Minuten 2 Millionen: 80.000 Euro von sechs Investoren

Das Kapital für die Serienproduktion aufzustellen erwies sich – trotz vieler begeisterter InvestorInnen – als nicht so einfach. “Ich muss aus heutiger Sicht sagen: Wir sind es zu unerfahren angegangen”, gesteht Kargel. Das erste Investment holte man sich im Rahmen der Puls4-Show 2 Minuten 2 Millionen – die Sendung wurde Anfang 2017 ausgestrahlt. 200.000 Euro wurden damals von Michael Altrichter stellvertretend für startup300 zugesagt. 80.000 Euro von insgesamt sechs Investoren sind es letztlich an tatsächlichen Finanzmitteln geworden. Der Rest des Kapitals wurde in Form von “Work for Equity” vergeben.

“Die entscheidende Frage nicht gestellt”

Die weitere Investorensuche verlief schleppend. “Wir haben uns die entscheidende Frage zu lange nicht gestellt: Wer ist der richtige Partner?”, erzählt Kargel. Nach entsprechenden Learnings habe man dann erst im Frühjahr diesen Jahres ein Angebot eines Familiy Offices abgelehnt. “Unsere ziele haben einfach nicht zusammengepasst”, sagt der CEO.

OÖ HightechFonds als passender Investor

Doch nun hat man bei Pixelrunner mit dem OÖ HightechFonds den passenden Investor gefunden. “Erstens haben wir ein gemeinsames Verständnis. Der OÖ HightechFonds investiert in technische Entwicklung. Sie verstehen Hardware, was nicht viele tun. Zweitens hat der Fonds das übergeordnete Interesse oberösterreichische Unternehmen zu stärken und Arbeitsplätze zu generieren. Damit sind wir in unserer Partnerschaft einer Win-Win-Situation verpflichtet”, sagt Kargel.

Halbe Mio. Euro Kapitalbedarf durch Investment “klar abgedeckt”

Mit dem frischen Kapital – die Summe wurde nicht genannt – soll es bei Pixelrunner jetzt schnell vorangehen. Mit einer “Kleinstserienproduktion” starte man jetzt, um im Laufe eines Jahres mit Service-Partnern weitere Erfahrungen zu sammeln. Im Oktober 2019 stehe dann die tatsächliche Serienproduktion am Plan, erzählt der CEO. Rund eine halbe Million Euro Kapitalbedarf bestünde dafür. Der sei durch das Investment klar abgedeckt. Und auch für den Aufbau der Service-Kapazitäten, der mit der geplanten Skalierung käme, sei noch genug Kapital vorhanden. Im Zuge des Investments wurden vier der sechs startup300-Investoren ausbezahlt.

Contracting-Modell bei Pixelrunner

Umsätze will man dann ab Herbst 2019 aber nicht mit dem Verkauf der Maschinen machen. “Beim Pixelrunner hängt noch sehr viel dran. Die KundInnen müssen etwa serviciert und mit Farben beliefert werden. Wir haben uns daher für ein Contracting-Modell über mehrere Jahre entschieden”, sagt Kargel. Kunden werden dann monatlich einen Betrag von einigen Tausend Euro bezahlen. Vor allem die USA fasst man als Zielmarkt ins Auge.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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