Linzer KI-Start-up zeigt ChatGPT-Alternative

NXAI will 100 Mio. Dollar einsammeln

Intelligenz. Mit einer Basistechnologie, die mit geringerer Rechenleistung und weniger Energie als gängige Modelle hinter Anwendungen wie ChatGPT auskommen und auch in vielen Bereichen effizienter sein soll, will das vom KI-Pionier Sepp Hochreiter mitgegründete Linzer Start-up NXAI reüssieren. Vor Kurzem wurden erste Ergebnisse zu der Technologie präsentiert.

Die Weiterentwicklung der von Hochreiter mitentwickelten LSTM-Technologie, die als Grundlage für Anwendungen wie Apples Siri oder Amazons Alexa gilt, soll gängige KI-Technologie in vielen Bereichen in den Schatten stellen, ist in einer vor wenigen Tagen veröffentlichten Studie zu lesen. Sie sei in den meisten Fällen besser als die Modelle, die bei OpenAI, Google oder Meta zum Einsatz kommen, sagte Hochreiter der Frankfurter Allgemeinen Zeitung. In einem nächsten Schritt soll nun an ersten Anwendungen gearbeitet werden. Bis Jahresende könnten die ersten Produkte fertig sein, kündigte der KIForscher an.

Hoher Finanzbedarf

Parallel dazu sammelt das Unternehmen Geld. Denn Rechenleistung, um KI-Modelle zu trainieren, ist teuer. Zuletzt habe man 10 Mio. Dollar dafür ausgegeben, so Hochreiter. Für die nächste Finanzierungsrunde denke man an 100 Mio. Dollar (93 Mio. Euro). Ende 2024 will man sie abgeschlossen haben.

Das Geld werde hauptsächlich von europäischen Investoren kommen, heißt es. Angebote aus Saudi-Arabien und vom chinesischen Huawei-Konzerns habe man bereits ganz am Anfang des Projekts abgelehnt, so Hochreiter. Kleine Pakete dürften auch an US-Konzerne wie Amazon oder Microsoft gehen. Sie sollen bei Kontakten zu Kunden ebenso helfen wie beim Zugang zur Rechenleistung.

Zu den Gesellschaftern von NXAI zählen neben Hochreiter auch die Pierer Digital Holding des oberösterreichischen Industriellen Stefan Pierer und das Linzer Unternehmen Netural X.

Mit seinen Lösungen will sich NXAI vor allem an die Industrie wenden. Gegenüber dem KURIER sagte Geschäftsführer Albert Ortig zuletzt, dass man unter anderem in der Industrieautomation, beim Programmieren, aber auch in der Materialforschung und in der Medizin vielversprechende Anwendungen sehe.