Big Tech ist im KI-Innovationswettlauf nicht allein. Vier Startup-Gründer betraten die Bühne bei GeekWire Veranstaltung „Agents of Transformation“. Am Dienstag findet in Seattle ein rasanter Pitch-Wettbewerb statt.
Ideen von Pay-i, Cascade, Autessa und GemaTEG wurden dem Publikum und einer Jury präsentiert, wobei Pay-i-Gründer David Tepper als Gewinner hervorging und unter Druck am beeindruckendsten war.
Die Richter Bryan Hale von Anthos Capital, Yifan Zhang von AI House und TA McCann von Pioneer Square Labs sagten, sie seien auf der Suche nach jemandem, der „sowohl großartig im Präsentieren als auch fantastisch in der Beantwortung der Fragen“ sei.
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Pay-i (Pitch by David TepperGründer/CEO)
Eine KI-Ausgabenverwaltungsplattform, die den ROI des gesamten KI-Fußabdrucks eines Unternehmens verfolgt – nicht nur Token, sondern den gesamten Kostenstapel, einschließlich Modelle, Tools und GPU-Ressourcen.
David Tepper argumentierte, dass Token nur 72 % der mit KI verbundenen Gesamtkosten ausmachen und dass sich die Komplexität schnell vervielfacht, wenn Agenten gleichzeitig auf mehrere Modelle, Unternehmensrabatte und gemietete GPU-Banken zurückgreifen.
Entstanden aus seiner Zeit, als er die internen Gen-KI-Ausgaben von Microsoft für Excel-Tabellen verfolgte – eine Zeit, in der er seiner Abteilung einst 300.000 US-Dollar pro Woche sparte, indem er einfach die richtigen Fragen stellte – zielt das Unternehmen darauf ab, dass Unternehmen jährlich mindestens 500.000 US-Dollar für KI ausgeben.
„Nachdem der ganze Hype und die FOMO nachgelassen haben, gibt es drei Buchstaben, die die KI-Revolution überleben werden, und das ist der ROI“, sagte er.
KI-Kaskaden (Pitch by Ana-Maria ConstantinMitbegründer/CEO)
Eine agentische HR- und IT-Supportplattform, die KI-Agenten einsetzt, um sensible Mitarbeitersituationen vertraulich und rund um die Uhr zu bewältigen – Sozialleistungen, Ressourcen für die psychische Gesundheit, Urlaubsverwaltung – und HR-Teams so die Freiheit gibt, sich auf menschliches Urteilsvermögen zu konzentrieren, das auf höheren Einsätzen steht.
Ana-Maria Constantin eröffnete ihren Pitch per Handzeichen und fragte die Zuhörer, ob sie jemals gezögert hätten, sich an die Personalabteilung zu wenden, weil sie nicht sicher waren, auf wessen Seite die Personalabteilung stehen würde.
„Stellen Sie sich vor, dass das bei den Menschen in diesem Raum der Fall wäre, bei leitenden Führungskräften, die für einige der erfolgreichsten Unternehmen der Welt arbeiten“, sagte sie. „Stellen Sie sich vor, wie sich normale Mitarbeiter fühlen. Das ist das Problem, an dem wir bei Cascade AI arbeiten.“
Autessa (Pitch by Roshnee SharmaCEO)
Eine Plattform, die Standard-SaaS durch maßgeschneiderte Software mit „KI-Mitarbeitern“ ersetzt – Agenten, die Arbeitsabläufe wie Lead-Qualifizierung und Auftragsabwicklung übernehmen.
Roshnee Sharmas Pitch begann mit einem Moment der Massenbeteiligung: Wofür steht SaaS wirklich? „Software als Geld“, erklärte sie.
Das Unternehmen richtet sich an mittelständische Unternehmen mit einem Umsatz von 20 bis 500 Millionen US-Dollar und berechnet für seine KI-Mitarbeiter jeweils etwa 7 bis 10 US-Dollar.
Die Richter lehnten die Frage ab, ob die Ergebnisse wirklich kostensparend oder lediglich kostenneutral seien. Sharma argumentierte, dass die Einsparungen real seien, weil die Kunden keine zusätzlichen Mitarbeiter einstellen müssten: „Wir haben keine Leute entlassen. Wir haben die Leute in die Lage versetzt, mehr von der Arbeit zu erledigen, die sie machen wollten.“
GemaTEG (Pitch by Manfred MarkewitschMitbegründer/CEO)
Der Ausreißer der Gruppe: ein Hardware-Wärmemanagementunternehmen, das auf KI-Rechenzentren abzielt und Solid-State-Kühltechnologie verwendet, die kein Wasser benötigt und 40 % weniger Strom verbraucht als herkömmliche Systeme.
„KI läuft auf Hardware. Es ist nicht nur Software“, sagte Mitbegründer und CEO Manfred Markevitch der Menge und wies darauf hin, dass ein herkömmliches Hybrid-Rechenzentrum eine Million Gallonen Wasser pro Tag verbrauchen kann.
Der granulare Ansatz von GemaTEG kühlt auf der Ebene einzelner Chips und nicht auf der Ebene des gesamten Gebäudes, und das Unternehmen gibt an, dass seine Systeme pro Watt doppelt so viel leisten wie herkömmliche Systeme. Das Unternehmen verfügt bereits über Installationen beim US-Energieministerium sowie bei Partnern in Italien und der Schweiz.
Der Einsatz von Hyperscaler ist in ein bis zwei Jahren auf sich warten, und die Design-in-Gespräche der Chiphersteller laufen bereits. Die Richter betonten das Risiko einer Kundenbindung; Markevitch verglich die Beständigkeit ihrer Lösung mit Intel Inside – sobald sie entwickelt wurde, deckt sie mehrere Chipgenerationen ab.
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