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Marc Alexander Kühn hat einen Master-Abschluss in Ingenieurwesen und Informatik von der Technischen Universität München mit einem Forschungsaufenthalt an der University of Oxford und einen Bachelor-Abschluss in Ingenieurwesen und Management. Darüber hinaus hat er mehrere von Experten begutachtete wissenschaftliche Arbeiten im Bereich des maschinellen Lernens veröffentlicht. Zu seinen früheren Erfahrungen zählen Deeptech-Venture-Capital, Informatik-Forschung bei der Fraunhofer-Gesellschaft, Technologiestrategie bei einem globalen Unternehmen und freiberufliche Unternehmensberatung.
Den Podcast beginnen wir damit, UVC Partners kurz vorzustellen. Die Venture-Capital-Gesellschaft hinter dem Innovationszentrum UnternehmerTUM konzentriert sich auf disruptive B2B-Startups in den Bereichen Deeptech, Climatetech, Mobilität und Software/AI. Der geografische Schwerpunkt liegt auf der DACH-Region sowie auf europäischen Teams, die den deutschsprachigen Markt erschließen möchten. Nachdem der Geldgeber seinen vierten Fonds mit 250 Millionen Euro abschließen konnte, beträgt das verwaltete Vermögen von UVC Partners nun über 600 Millionen Euro. Marc erklärt zudem, was UVC von anderen Geldgebern unterscheidet. Der technische Hintergrund der Dealmaker – er selbst forschte ja zu maschinellem Lernen – und das Netzwerk von UVC Partners – von Universitäten über Forschungseinrichtungen bis hin zur Industrie – helfen dabei, Deeptech-Innovationen zu evaluieren.
Die Milliarden-Lücke der KI-Startups
Ab Minute 5:25 widmen wir uns dann dem Thema KI. Dabei sprechen wir zunächst über die bisherige Entwicklung. Marc verweist hier auf den Gartner Hype-Zyklus und legt dar, dass die Startups nun sehr hohe Erwartungen erfüllen und für Kapitaleinkünfte sorgen müssen. Im Mittelpunkt stehen dabei auch die Überlegungen von David Cahn, Partner bei Sequoia Capital. Hier geht es letztlich darum, dass die KI-Startups mit ihrer Software enorme Gewinne einfahren müssten, um die benötigen GPUs gegenzufinanzieren. Hier klafft noch eine große Milliarden-Lücke und nicht jedes Startups wird das schaffen. Daher sprechen wir danach darüber, wie ein VC die Firmen findet, die das schaffen.
Anschließend (ab Minute 10:20) widmen wir uns einigen der technischen Aspekte von KI. Marc erklärt in groben Zügen, wie Lösungen wie ChatGPT funktionieren. Dabei geht er genauer auf das Attention-Modell ein. Dieses ermöglicht es, der KI Kontext zu geben, von vorherigen Sätzen bis hin zu Quellen wie Wikipedia. Zudem besprechen wir verschiedene Probleme, vor denen die KI-Entwicklung in Zukunft stehen kann, von der Herkunft der Trainingsdaten bis hin zum wachsenden Energieverbrauch (im Kontext der globalen Erwärmung). Und den Unterschied bzw. das Verhältnis zwischen Machine Learning (ML) und Large Language Models (LLM) lässt sich Max ebenfalls erklären.
Generative KI ist nicht alles
Anwendungsfälle von KI diskutieren wir ab Minute 21:55. Dabei wird schnell klar, dass technologie- und medienaffine Branchen zu den Early Adoptern zählen, während traditionelle Branchen mit längeren Sales-Zyklen bei der Adaptierung länger brauchen werden. Marc weist dabei darauf hin, dass man nicht vergessen dürfe, dass generative KI, also Lösungen die Texte, Bilder oder Code generieren, nur eine Form von Künstlicher Intelligenz darstellt. Andere Formen, etwa analytische Ansätze, bedienen dann auch andere Anwendungsfälle, beispielsweise in der Routenplanung oder Maschinensteuerung.
Gegen Ende des Podcasts (ab Minute 26:15) kommen wir zudem noch auf die KI-Startup-Landschaft in München, Deutschland und Europa zu sprechen. Ausgehend von der aktuellen German AI Startup Landscape sehen wir uns an, wo Europa im KI-Wettbewerb mit den USA steht, und welche Rolle Deutschland hier spielt. Und einen kleinen Exkurs in die Bereiche Robotik und Automation – weitere Spezialgebiete von Marc – machen wir ab Minute 31:30 auch noch. Wobei natürlich auch hier KI einen große Rolle spielt.
