#518 - Dennis Just über Mistral-Exit, Ehrgeiz und AI Vertikalisierung

In diesem Deep Dive spricht Markus mit Dennis Just, CEO von Emmi AI, über seinen ungewöhnlichen Weg vom professionellen E-Sports-Spieler über mehrere Startup-Exits bis hin zur KI für Industrieunternehmen. Dennis erzählt, wie Emmi AI Physik-Simulationen mit KI ersetzt, warum Siemens Energy ihr erster großer Kunde wurde und wie der Exit zu Mistral zustande kam. Außerdem: Was Mistral von Aleph Alpha unterscheidet, warum Top-Down-Sales der entscheidende Hebel war und was Dennis über AI, Energieverbrauch und die Gesellschaft denkt.

Production: Hanna Moser

Musik (Intro/Outro): www.sebastianegger.com

Transcript

Markus 0:07

Einen wunderschönen guten Morgen, guten Mittag, guten Abend, willkommen bei Future Weekly. Heute bin ich Markus und Royal Deep Dive Tages mit einem super spannenden Gast. Und das ist diese Woche der Dennis Just. Hallo Dennis. Es freut mich hier zu sein. Wir freuen uns sehr, dass du hier bist. Ja, ein Blick auf LinkedIn, verrät uns, du bist Entrepreneur. Das finde ich schon einmal sehr minimalistisch sympathisch. Du bist aber auch CEO von MEAI oder gleichzeitig CEO von MEI und damit CEO von dem Startup, das diese Woche announced hat, dass ihr einen Exit macht zu MISTAIL. Und damit wahrscheinlich ja. Die Story der Woche wart. In dem Sinn, erzähl uns mal kurz, was macht MEAI und warum findet das MISDAIL so spannend?

SPEAKER_02 1:02

Sehr gerne. In kurz und dann happy auch danach noch entlang ein bisschen mehr darüber zu erzählen, wenn du tiefer tauchen willst. Bei Emi bauen wir KI für Industrieunternehmen. Das heißt, was wir eigentlich machen, ist, wir versuchen, künstliche Intelligenz oder Intelligenz zu bauen, die Industrieunternehmen hilft, bessere Produkte schneller zu bauen. Dadurch, dass wir noch sehr am Anfang sind von KI-Implementierung in Industrie, heißt das meistens bei uns, bessere Produkte schneller, sehr teure, große, aufwendige Produkte besser machen, die entweder eine sehr, sehr hohe Stückzahl haben oder einen sehr, sehr hohen Preis. Also wir fokussieren auf Formel 1-Autos, auf große Transformatoren, auf große Anlagen und Prozesse, die Stand heute entweder einen geringen Automatisierungsgrad haben oder noch hohes Potenzial für Optimierung. Genau. Warum ist das für Mistral interessant? Wir sind vor knapp anderthalb, zwei Jahren gestartet, glaube ich, als einer der ersten, sagen wir, Research Labs in dem Bereich, die moderne KI-Architektur, modernes Modeling versucht zu applizieren auf diesen Use Case. Also das, was wir heute unter klassischen LLMs, General-Purpose-Modellen kennen, ist schon sehr, sehr weit und sehr, sehr gut in dem, was es kann, versteht aber meistens nur Text oder Bild. Sehr, sehr simpel. Also diese Modelle sind quasi darauf trainiert, aus Text-Input, Text-Output zu machen oder aus Text-Input ein Bild zu machen oder aus einem Bild eine Aktion folgen zu lassen, je nachdem, was man sich anguckt. Es gab aber oder gibt noch keine Modelle, die einem Ingenieur sagen, aus einer Geometrie, wie sich das physische Verhalten der Geometrie auswirken wird auf irgendeinen Zustand, den du projizieren willst nach vorne. Sei es, ich habe ein Auto und ich lasse es gegen die Wand fahren. Sei es, ich habe ein Auto und ich versuche herauszufinden, wie effizient das Ganze ist oder besser noch mit einem Flugzeug. Und Mistral hat vor anderthalb Jahren eine sehr, sehr, glaube ich, deliberate Entscheidung getroffen, aus dem General Purpose Model Race ein bisschen auszusteigen und darauf zu fokussieren, mit Enterprises zu partner als, ich sag mal, Partner für die digitale oder AI-Transformation, sollte man heute wahrscheinlich sagen. Genau. Und hat sehr, sehr großen Erfolg damit gehabt. Also wir sind mittlerweile die größte KI-Firma in Europa. Hat aber noch nicht wirklich die Kern-Value Proposition getroffen für Industrieunternehmen. Und da passen wir einfach super rein. Das heißt, Emmy geht quasi als Mistral Manufacturing auf nach vorne. Und sowohl die Technologie, die Kerntechnologie, die wir gebaut haben, als auch die Modelle, als auch die Leute, werden einfach dabei helfen, die Forschung weiterzutreiben auf der einen Seite, aber auf der anderen Seite natürlich auch die Kunden happy zu machen.

Markus 4:23

Ja, cool. Und man muss auch wirklich sagen, es ist ein Exit, der sich zum Standort Österreich, zum Standort Linz auch bekennt. Also es soll das Team auch hier ausgeweitet werden. Es soll dann quasi auch einen Misstrahlstandort in Österreich geben. Was ja durchaus auch dafür spricht, dass dieser Thailand-Pull, den wir hier in Österreich mittlerweile haben im Bereich AI, dass der auch international mittlerweile wertgeschätzt wird.

SPEAKER_02 4:49

War uns sehr wichtig und auch Teil der Verhandlung, muss man fairerweise sagen. Also wir haben tatsächlich mittlerweile das neue Büro unterschrieben, werden auch in wahrscheinlich drei, vier Wochen einziehen. Das Ziel ist, ganz, ganz klar auf über 100 Leute in Linz hoch zu skalieren. Cool. Also von dem her ist da Bekenntnis und Commitment auf der finanziellen Seite da. Das Coole für uns und auch der Grund, warum wir eigentlich in Österreich gestartet haben, nebst natürlich dem Fokus oder der Kollaboration mit der JKU, mit Johannes und dem Spin-Off, ist einfach, weil du gutes Talent zu einem vernünftigen AOI findest und es verfügbar ist. Und das hast du, ich meine, wir sind drei, vier Mal im Jahr auch im Valley in London und in Paris unterwegs. Das hast du sehr, sehr selten.

Markus 5:37

Okay, wir werden jetzt, glaube ich, später noch sehr viel über Emmy und den Exit sprechen, aber ich würde jetzt gerne mal einen Cut machen und einmal ganz an den Anfang zurückgehen. Wenn du zurückdenkst an den kleinen Dennis, der vielleicht in die Volksschule, die Grundschule gegangen ist, weil wenn man dich dann deine weitere Laufbahn anschaut, da sprechen wir vielleicht eher noch drüber, du bist ein Vollblutunternehmer. Also du bist nicht deine erste Company gewesen, du hast schon viel gegründet, hast viele Companies schon geführt. War für dich schon als Kind klar, dass Unternehmertum, war das irgendwie schon immer das Ziel, mal eine eigene Firma zu haben oder hat sich das erst entwickelt?

SPEAKER_02 6:23

Es war nie ein Ziel, aber ich würde sagen, also ich glaube, ich bin geprägt in die Richtung geworden und irgendwann hat sich das so ein bisschen verselbstständigt oder aufgeklärt, in Anführungsstrichen. Sowohl mein Vater als auch mein Opa hatten eine eigene Firma. Also ich bin in Ost-Berlin geboren, habe den Nauerfall noch miterlebt und dann war so ein bisschen der Gold Rush in Anführungsstrichen in Ost-Berlin. Mein Vater hat eine Großkirchenfirma gehabt, meine Opa eine Barfirma. Und von dem her hat man das nebenbei immer so ein bisschen mitbekommen. Und auf der einen Seite würde ich sagen, bewundert, auf der anderen Seite aber auch gesehen, dass die ja gar nicht so oft da sind im Guten und im Schlechten. Und ich, also ich glaube, bis, ich würde sagen, so 16, 17 hatte ich nie ein bewusstes Ziel, Unternehmer zu werden. Aber sicherlich die Prägung, die unbewusst einfach immer mitgeschlummert ist. Und für mich, glaube ich, ist das erste Mal visibel, und das ist auch ein bisschen ein weirder Kontext, aber es ist tatsächlich so entstanden. Ich habe sehr, sehr viel Computer gespielt. Ab zu dem Punkt, wo ich professionelle Computer gespielt habe, mit 15 bis 18 Call of Duty. Also wirklich mit Europameisterschaften, Weltmeisterschaften pro Tournamente und so weiter. Und hab nebenbei, du hast spielst hier mit einem Team, das heißt, du hast einen Clan, du hast irgendwie eine Webseite, Internet kam hoch, in Anführungsstrichen, und wir haben noch eine Newsseite nebenbei einfach aufgebaut. Und diese News-Seite, ohne dass wir das jetzt, also dass wir den Intent damals hatten, das irgendwie zu monetarisieren, ist die größte Newsseite für Call of Duty geworden im deutschsprachigen Raum. Und auf einmal sitzt da 15-jährige klein Dennis und kriegt Anfragen von Sponsoren, die halt da irgendwie, damals waren es Bouncer and IRCs und Server quasi bewerben wollen for nothing. Und ich glaube, also wahrscheinlich die ersten Monate noch nicht so bewusst, aber Stück für Stück, je größer das Ding halt geworden ist, hat man so ein bisschen mitgekriegt, du kannst irgendwie, also du kannst jeden Scheiß machen, solange du ihn gut machst, wirst du irgendwie in einer Art und Weise finden, wie du es monetarisiert bekommst in Anführungsstrichen. Und ich glaube, das ist so ein bisschen der Punkt, wo dann das Blutlecken passiert ist, das irgendwie größer, anders oder nach vorne halt weiterzutreiben.

Markus 9:01

Cool. Ja, klingt nach einem organischen Beginn. Und du hast das dann verkauft, wenn ich das richtig gelesen habe.

SPEAKER_02 9:09

Für ein paar tausend Euro habe ich mitgenommen. Oder D-Mark waren es damals noch tatsächlich. Genau. Also für einen kleinen 18-Jährigen halt irgendwie ein Riesending. Damals, ich glaube, aus der 70er Sicht halt irgendwie ein kleines Stück in Anführungsstrichen. Wir haben damals dann Tactical E-Sports League, also eine, glaube ich, die zweitgrößte E-Sports-Liga hinter der ESL, damals verkauft für ein paar tausend Euro. War ein Riesengewinn. Genau. Und damit, also wie gesagt, am Ende ist ein Blutlecken und du kommst dann halt in so ein, weiß nicht, Rhythmus, Zirkel rein, glaube ich, aus dem man auch sehr, sehr schwer wieder ausbrechen kann, wenn man einmal davon gekostet hat.

Markus 9:50

Bist du aber aus einer Leidenschaft für Call of Duty, fürs Computerspielen, bist du da da reingekommen? Wo war dann der Switch, dass du quasi auf der Ebene von Unternehmertum dann überlegt hast, was könntest du anderes gründen?

SPEAKER_02 10:05

Ich glaube auch da, also ich bin ein Typ, der geht sehr, sehr gerne mit dem Flow. Also mich interessieren, also siehst du ja auch ein bisschen an der Historie, also ich habe mit KI als Thema oder Mission Learning für Hör wenig zu tun gehabt. Ich habe davor bei Small PDF mit, also vor Small PDF mit Dokumenten wenig zu tun gehabt. Ich habe davor bei Knip mit Versicherung wenig zu tun gehabt. Also du gehst eigentlich immer mit dem Flow dahin, wo du das Gefühl hast, da gibt es eine Opportunität. Zumindest ist es bei mir so, und dann gräbt man sich so tief ein, dass man gut, besser und idealerweise der Beste wird, sozusagen, in dem Feld. Aber dadurch, dass man so ein bisschen die Vogelperspektive hat und nicht im Detail drin ist, die Chance, Dinge ein bisschen anders zu sehen. Und ich glaube, wenn du das hast, dann findest du auch die Hebel, die du brauchst, die Dinge nicht einfach nur so zu machen, wie sie sind und wie sie sein sollten, sondern so zu machen, wie sie vom Kunden erwartet werden. Und ich glaube, das ist das am Ende, was dir den Hebel bringt.

Markus 11:10

Exakt. Bei all deinen Dingen, es war dann irgendwann das Ziel, der Beste zu werden. War das jetzt auch von deiner Persönlichkeit, war es immer auch ehrgeizig, wenn zum Sport und so weitergegangen ist? War der Drive immer da?

SPEAKER_02 11:23

Der Drive war auf jeden Fall immer da, ja. Also ich habe also kompetitiv Karate gemacht, relativ kompetitiv Hockey gespielt, also hast du beim E-Sport ja auch gesehen. Also genau der, die, wenn man irgendwie reingeht in ein Thema, dann ist das Ziel schon sehr gut zu sein. Klar, also beim Hockey zum Beispiel war es immer so, ich habe immer die Leute so ein bisschen bewundert, die halt mit 5, 6 angefangen haben und nicht mit 12, 13 und die natürlich ein ganz anderes Gefühl hatten für den Ball, ja, als man selber. Aber mit Engagement und Energie kann man sehr willkommen. Auch in Themen, die man vielleicht, sag mal, neu sieht oder neu erfahren will nach vorne.

Markus 12:11

Und das andere, was du gesagt hast, ist schon ein bisschen diesen konträren Blick auch auf die Dinge verstehen, okay, was siehst du anders als der Mainstream. Ist das auch etwas, wo du das Christus war schon immer so, dass du Dinge mehr hinterfragt hast als andere, oder ist das etwas, wo du systematisch vorgehst und einfach, weil du der Beste werden willst, so tief in die Dinge eintauchst, dass dann am Ende auch irgendwo aufscheint, wo eigentlich vielleicht der Mainstream falsch liegt.

SPEAKER_02 12:40

Ja, ich würde nicht sagen, dass ich persönlich Anti-Mainstream bin, aber ich glaube, ich habe schon ein Problem mit Autorität und damit auch ein Problem damit einfach nur zu folgen, wenn es keinen Sinn macht. Und ich glaube für mich, das Visibelste, das zu sehen, war bei Knip damals, wo wir einen digitalen Versicherungsmakler gegründet haben. Wo am Anfang die Idee oder die Mechanik hinter Knip ist, dass quasi der Kunde eine Vollmacht digital unterschreibt, die dem digitalen Versicherungsmakler Zugriff auf alle Unterlagen von Kunden gibt, beim Versicherern. Und niemand hat geglaubt, dass auch nur ein Kunde digital uns eine Unterschrift gibt dafür, dass wir die Dokumente, die Versicherungspolicen quasi abholen können. Und wir haben es dann halt probiert mit zwei, drei und wir haben gesehen, dass es funktioniert total easy. Und dann, also innerhalb von einem Jahr hatten wir über 100.000 Kunden. Und die Versicherer hatten halt das Problem, dass sie keine Systeme hatten, die das automatisch quasi zu uns gefandelt haben. Die mussten extra Leute einstellen, die nichts anderes gemacht haben, als die Vollmachten quasi annehmen und alle Unterlagen zusammensuchen und einen Knip zu schicken. Und das dann durchzuziehen, genau, ist, glaube ich, schon etwas, was mir sehr viel Spaß macht und auch eine gewisse Energie gibt.

Markus 14:01

Jetzt hast du schon ein paar Stationen genannt mit Small PDF und Knip und Ergo und Numbers und dein Deal. Also viele Stationen, wo du als Gründer oder in einer Führungsposition warst. Vielleicht führ uns kurz durch, was waren da so die großen Höhepunkte, was waren die großen Erfolge und wo sind Dinge auch mal schief gegangen? Was waren die Tiefschläge in der Zeit?

SPEAKER_02 14:27

Da gibt es eine Menge auf beiden Seiten, glaube ich. Genau, ich versuche mal mental durchzulaufen und dann stoppst du mich einfach. Genau. Also nach dem professionellen E-Sport-Spielen hatte ich das Glück, Chill kennenzulernen. War meine Top-Fachhandelzeit, wo wir, Chill war Südkoreaner und hatte recht gute Kontakte in, sag mal, das ganze Dropshipping-Sourcing-Thema. Das war jetzt 16 Jahre her, glaube ich, mittlerweile. Und ich habe studiert zu der Zeit. Für mich war so ein bisschen die Frage, was kommt nach dem ganzen Computerspielen? Und wir hatten die Idee, das war die Zeit, wo Coupon, Daily Deal, Dein Deal extrem groß geworden sind. Aber die Plattformen am Anfang einen sehr, sehr starken Fokus hatten auf Servicegeschäft, also Friseur, Nagel, Lackierer, was auch immer. Aber niemand hat über die Plattform Produkte verkauft. Das Ganze irgendwie über Dropshipping zu lösen und die ersten zu sein, die halt physische Produkte in diesen, sagen wir mal, sehr, sehr kurz sequentiellen Deal-Szenarien quasi auf die Plattform packt. Und das Ganze mit Produkten, die eine extrem kurze Demand-Spanne haben. Also farbige Kontaktlinsen vor Halloween. Streusalz nach dem ersten Schnee, Sonnenschirme nach dem ersten, also wirklich in diese Nischen reinzugehen. Und haben halt über das Netzwerk quasi in Korea, China und Japan einfach Partner gesucht, die uns quasi helfen, den Deal abzuschließen. Damals war es auch so, am Anfang hast du quasi das Produkt online gestellt, du hast es verkauft, du hast nach einem Tag das Geld gekriegt und musstest aber erst nach 14 Tagen shippen. Das heißt, du hast zero Risiko gehabt auf den Plattformen, hast teilweise wirklich hunderte tausend Euro Umsatz gemacht. Und wir mussten halt einfach nur sicherstellen, dass das ganze Dropshipping im Hintergrund funktioniert, was manchmal funktioniert hat und manchmal nicht, um halt die Tausenden von farbigen Kontaktlinsen irgendwie aus China nach Deutschland zu bekommen. Genau, also ich würde sagen, das war das erste richtige Business damals, was wir aufgebaut haben, auch so in der Hochzeit von Orlando, Senva Brothers, Team Europe in Berlin eigentlich so die erste richtige Gründerschule in Anführungsstrichen für mich. Genau, wir haben dann nach neun bis zwölf Monaten so ein bisschen das Problem bekommen, dass zu viele gemerkt haben, dass das relativ gut funktioniert. Und dass du halt an ein, zwei Tagen auch mal 20.000, 30.000 Euro verdienen kannst an so einem blöden Deal, ohne dass du jetzt groß was dazu beitragen musst, in Anführungsstrichen. Genau, ich habe die Firma für, glaube ich, 65.000 Euro damals verkauft an meinen Mitgründer, was ein guter Move war, weil so eine sehr große Konsolidierungsphase eingesetzt hat. Genau. Haben aber auch gesehen, wie hektisch und, was soll man sagen, strukturiert, unstrukturiert dieses ganze E-Commerce-Thema ist zur damaligen Zeit. Aber Ebay noch relativ klein, eben Allando gerade gekauft von eBay, also die frühen Internettage. Und der Exit damals hat tatsächlich dazu geführt, dass ich ein Angebot von Daniel bekommen habe. Sozusagen denn der Move in die Schweiz bei mir war, das ganze Produkt und Logistik für Daniel zu leiten, weil die damals genau denselben Move machen wollten. Also Daniel ist, glaube ich, eines der wenigen Plattformen, die es geschafft hat, in einem Land gegen Boupon zu competen. Also in, ich weiß nicht, ob Goupon mittlerweile raus ist aus der Schweiz, aber auf jeden Fall hat Daniel 70, 80 Prozent Marktneteil gehabt. Und war damals so eines der Startups im Dachraum, würde ich sagen, die extrem gewachsen sind, irgendwie von 20 auf 300 Leute innerhalb von einem Jahr. Genau, bin genau in dieser Phase quasi reingekommen als Head of Product damals oder Head of Product of Logistics und habe quasi die Online-Plattform und die Logistik der physischen Produkte verantwortet. Und ohne in dem Gründersitz zu sitzen, war es halt eine sehr, sehr wilder Ritt. Genau, wir hatten die klassischen VC-Investoren, wie kannst du dir vorstellen, dass eine Menge Geld verbrannt wurde. Und ich glaube, einen Tag vor Liquidierung oder Insolvenz hat dann tatsächlich Rinier die Firma gekauft, was sie, glaube ich, bisher immer noch bereuen. Aber für die Gründer auf jeden Fall ein sehr geiler Exit war. Aber genau, also was damals einfach sehr, sehr interessant und erfahrungsreich war, wie skalierst du das Unternehmen? Was für Fehler werden auf dem Weg sozusagen gemacht? Wie, warum sind Investoren manchmal falsch inzentiviert oder anders inzentiviert als die Gründer? Und wie kann man eigentlich überhaupt eine Firma ohne Geld auf ein Konto so lange reiten, bis dann doch irgendjemand das Ding kauft, ohne dass es Wert hat, aber da bereit ist, eine Menge Geld zu bezahlen. Genau. Aber also das war wirklich, glaube ich, so die erste aus heutiger Sicht so echte Scale-Up-Erfahrung. In einer sehr, sehr coolen Rolle, die auf der einen Seite die Gründer, Sisana an den Gründern war und so ein bisschen Observing, auf der anderen Seite aber auch sehr, sehr tief integriert in diese ganzen Prozesse. Also wenn, wenn man mal erzählt, wie wir damals noch Kreditkartenabrechnungen und so weiter gemacht haben mit Klarkreditnummern-Daten in der Datenbank, da darf man heute niemandem mehr erzählen. Aber das halt auf eine Skalierung, die schon extrem groß war. Genau, das Ding wurde verkauft und für mich war also relativ klar, dass das eigentlich der Weg ist. Also der Weg ist, du willst irgendwie was Neues schaffen, du willst Einfluss haben, du willst Impact haben und das klassische, du gehst irgendwie in einen Konzern, war nie wirklich ein Thema für mich, weil die Erfahrungen, die ich halt gemacht habe, durch diese sehr intensiven Erfahrungen auch auf der anderen Seite, compounden am Ende. Also sie sind viel, viel mehr wert, als ich bekomme, weiß ich, 100.000 Euro im Jahr in einem Konzern. Zudem, und ich glaube, das unterschätzen Leute immer, man tatsächlich meistens im Startup mehr verdient als in einem Konzern. Über die Jahre hinweg mit der Geld. Aber auch in Gross Salary, wenn du in einem Startup arbeitest, was gut finanziert ist. Das heißt, du hast quasi Erfahrung plus Geld, was immer besser ist als nur ein bisschen Erfahrung. Genau, und hab von da mit einer Freundin, die ich auch dort kennengelernt habe, Knipp gegründet, mobiler Versicherungsmakler, habe schon ein bisschen erzählt, wie das System funktioniert hat, war, glaube ich, das Hype-Startup in der ersten Hype-Welle in Shurtec 2013 in der Schweiz, wo wir aus der Schweiz nach Deutschland, Österreich expandiert sind. Und dann, und ich würde sagen, das war unser großer Fehler mit der Series B auch in die USA. Das heißt, wir haben 20 Millionen Series B gerast mit zwei. Amerikanischen Lead-Investoren, QED und WUT 66 damals, mit der Ambition, wir bringen quasi den digitalen Versicherungsmakler nach Amerika. Und gut, mit 24 ist man noch relativ blauäugig, was das angeht. Da hat man das Gefühl, A, hat man dicke Eier und B, noch eine Menge an Energie, die nicht gefunnelt ist, in Anführungsstrichen. Von dem her hatten wir damals, also vor allem auch durch das Backing der amerikanischen Lead-Investoren, das Gefühl, okay, das ist ein Markt, den können wir cracken. Haben dann aber leider Gottes sehr schnell feststellen müssen, dass Amerika anders funktioniert als Europa. Weil auf einmal die Versicherer gar nicht so drauf hören, was man von denen möchte. Das heißt, in Europa war es tatsächlich so, mit diesem Maklermandat oder der Vollmacht, dass halt, die haben die ernst genommen, weil es war ein rechtlich bindendes Dokument und haben uns die, also es gab immer ein paar, die ausgeschert sind, aber sie haben uns die Policen geschickt. In Amerika, das Erste, was sie gemacht haben, ist uns verklagt. Um halt mal zu testen, was wir dann so machen. Und klar hatten wir, also für heutige Verhältnisse damals schon viel Geld mit irgendwie einer 20 Millionen Series B, aber gegen die Großen kommst du damit nicht an. Und wir haben uns dann tatsächlich dazu entschieden, dadurch, dass es nicht, das Modell einfach nicht strukturell funktioniert hat, wieder aus dem Markt rauszugehen, was aber die ganze Equity Story kaputt gemacht hat. Also wir haben die 20 Millionen auf 80 Millionen Post gerased. Die beiden Lead-Investoren, die den Großteil der Anteile an der Firma hatten, hatten auf einmal kein Interesse mehr, weil wenn ihr nicht Amerika macht, so what. Und mussten halt eine Lösung finden für uns als Unternehmen. Und wir haben dann zwei Sachen gemacht. Wir haben gemerged mit einem Vergleichsdienst aus Niederlanden mit Comparu und wir haben die Firma verkauft an die Zürich. Aus heutiger Sicht würde man sagen, es war irgendwie so nah an einem Acquire slash fire sale dran. Aber auf der anderen Seite halt aus Gründersicht eine extrem interessante Erfahrung, weil A, du O die Unterschiede in den Märkten einfach mitgenommen hast und B, auch ein bisschen Verständnis mehr dafür bekommen hast, wie funktioniert Risikokapital eigentlich? Wie sind die Incentives, was ist richtig, was ist falsch, was kann man steuern und was kannst du auch nicht mehr steuern. Das waren für mich, glaube ich, viereinhalb Jahre. Die letzten anderthalb Jahre waren ultra hart. Und ich würde sagen, also wenn ich, ich habe nie ein offizielles Burnout-Attest bekommen, aber ich glaube, ich war sehr nah dran nach den viereinhalb Jahren, weil es einfach auch persönlich nicht so geendet ist, wie man es wollte. Also es war kein 400 Millionen Exit an, sondern es war immer noch ein guter Cell, aber weit entfernt von dem, was man sich eigentlich vorgenommen hat, persönlich. Und genau, ich musste auch persönlich ein bisschen auf die Bremse treten. Ich habe meiner Frau versprochen, wir fokussieren ein bisschen auf Family, ich muss runterfahren, brauche ein bisschen Energie und hatte die Chance, dann das ganze Digitalgeschäft der Münchner Rückzuleiten. Also im Grunde Ergo in Deutschland, Österreich, Schweiz. War damals jüngster Preisleiter von einem DAX-Konzern mit 28, 29, was halt super cool war. Du hast irgendwie Budgets, 300 Leute, 100 Millionen Budget verantwortet. Hab aber auch gemerkt in den zwei Jahren, also nebst dem Fakt, dass ich eine Menge an politischer Erfahrung mitgenommen habe, wie man sich verhalten muss oder sollte zumindest in so einem Konzern, dass das auf jeden Fall nichts ist, wo zu dem Zeitpunkt ich mich sozusagen wohlfühle. Ich habe tatsächlich ein Vorstandsangebot, habe mich dann aber dazu entschieden, nach zwei Jahren Small PDF zu übernehmen. Small PDF war damals sehr, sehr, sehr klein. Die drei Gründer sind rausgegangen, operativ aus der Firma, bei zwei Millionen ERA, glaube ich, ungefähr. Und zehn Mitarbeitern, aber halt als profitables Geschäft. Wir haben Textfix gegründet, auch einer der größten Steuerbuden in Berlin. Und jemanden gesucht, der die Firma verkauft, eigentlich initial. Und wir hatten, glaube ich, ein gutes Gefühl, auch aus der Knippzeit, wie du A, viral, aber B auch organisch, man nennst Point Solutions, ne? Also Lösungen, die halt auf einen spezifischen Search-Term im Internet optimiert sind, wie du das skaliert kriegst international. Und hatten auf der einen Seite Glück, dass wir, glaube ich, die richtigen Produktentscheidungen getroffen haben bei Small PDF, die einfach das Wachstum dann extrem angekuppelt haben, auf irgendwie 50, 60 Prozent Jahr über Jahr. Und dann kam Corona. Und Corona war für Small PDF halt einfach die Goldgrube schlechthin. Weil du hast auf einmal sind wir von mit schon, also schon sehr happy 60, 70 Prozent Wachstum, sind wir halt auf einmal auf 2, 3 Prozent gelaufen über zwei Jahre. Und das bei einem schon profitablen Geschäft. Was halt sehr, sehr fokussiert, ist einfach auf Workflows und Dokumentenoptimierung, also sei es Komprimierung, sei es Konvertierung. Also wenn du heute PDF optimieren, komprimieren, konvertieren eingibst, dann ist man PDF eigentlich immer auf eins in den Google suchen. Genau, und haben es geschafft, dass das Geschäft mehr als zu verzwanzigfachen haben von der Größe und das gebaut, bootstrappt und profitabel. Genau. Und das war eigentlich, also würde ich sagen, unternehmerisch so ein bisschen der Hauptgewinn. Und die Krone auch im Vergleich jetzt zu dem, was davor sozusagen passiert ist. Genau, was vier, glaube ich, auch vier Jahre ich durchgezogen habe und dann operativ vor jetzt drei Jahren ungefähr rausgegangen bin aus dem Unternehmen. Genau. Und von da ging es dann so ein bisschen in die Selbstfindung für mich, wo, also für mich war relativ klar, ich will Deep Tech machen. Ich habe damals schon, weil es einfach das Thema war, wo man am meisten, also Knip und Small PDF sind sehr, sehr Frontend B2C fokussiert. Und ich hatte das Gefühl, was Optimierung angeht, dass also Frontend-Fokussiert, also was du heute als Rapper bezeichnen würdest, Produkte schon extrem ausoptimiert sind. Also du kannst immer noch 10% rausholen, links oder rechts, oder du kannst Dinge anders verknüpfen und damit einen anderen Value für den Nutzer schaffen. Aber es ist nichts, wo man einen fundamentalen Unterschied machen kann und nicht irgendwie jemand anderes das auch nochmal sozusagen wieder machen. Und genau, ich hatte damals schon als Limited Partner und Venture Partner in TVC investiert und da so ein bisschen reingeschnuppert, habe zwischendurch auch fürs Portfolio ein bisschen Unterstützung geleistet und dann kam der Kontakt von CVC zu damals Sepp und Natural NXEI und Johannes zustande, was im Grunde so ein bisschen der Initialschuss für ME war.

Markus 29:21

Das heißt, da gab es Forschung auf der JKO, da gab es NXI als quasi Spin-off-Vehle und so ist das eine zum anderen gekommen und du bist quasi für die Business-Perspektive dazugekommen.

SPEAKER_02 29:37

Genau, also die damals war es so, dass die Piras tatsächlich, also ich weiß nicht, die Hintergrundstory ist, glaube ich, so ein bisschen bekannt, ne? Sepp hat groß in der Presse verkündet, dass er kompetitiv gegen OpenAI sein kann, mit seiner Forschung an der JKU, aber ihm die Mittel fehlen und auch der Compute fehlt. Und auf der Basis hatte sich damals die Pira-Familie gemeldet, hat gesagt, okay, wir glauben daran und wir wollen, dass Oberösterreich, Österreich Fair Share in der ganzen KI-Thematik hat. Wir finanzieren, was dann NXEI wurde, also die Forschung, an am Anfang State-Based Modell, also das, was aus LSTM, dann XLSTM wurde. Und wir glauben daran, dass man kompetitive General-Purpose Modelle bauen kann aus der JKU und aus Oberösterreich heraus. Genau, das Ganze hat ein bisschen als der Air Lab angefangen, wobei, genau, das war der Kontakt durch Peter, im Grunde Managing Director, Geschäftsführer gesucht wurde, der das Ganze skaliert, strukturiert und produktisiert. Genau, und ich habe mich damals mit allen Beteiligten sozusagen, sowohl den Pires als auch Johannes, der dann dazu gekommen ist, getroffen, haben ein Handshake gemacht und haben gesagt, okay, das ist echter Deep Tech, der Impact haben kann, ohne jetzt genau zu wissen, was die Applikation davon ist. Wir haben hier Mittel, lass uns das versuchen. Wir schieben das durch und genau, wenn jeder sich committet, kriegen wir schon irgendwie, kriegen wir es hin und wir sind in der Lage, hier wirklich ein cooles Produkt oder einen coolen Value zu schaffen. Was auch super gut funktioniert hat, also sowohl XLSTM als auch die Forschung dann auf der Simulationsseite. Der Grund, warum wir damals das ganze Physik-Simulationsthema ausgegründet haben, war, dass wir halt innerhalb der Firma nach zwei, drei Monaten eigentlich zwei Streams hatten, die nichts mehr miteinander zu tun hatten. Also wir hatten auf der einen Seite das ganze Thema Robotics, LSTM, XLSTM, State-Based Modelle, wo es darum ging, wie schaffe ich es, Intelligenz in, sozusagen meine Sim-Tru-Real-Umgebung zu bringen, also roboterarme, effizienter zu machen und zu verstehen, wie Schweißnähte besser, effizienter etc. funktionieren können mit den Cookers dieser Welt oder KSBs. Und auf der anderen Seite hatten wir quasi einen Stream mit Johannes, der sich sehr, sehr stark darauf fokussiert hat, wie schaffe ich Intelligenz zu bauen, die Physik repliziert. Und sowohl architektonisch als auch von der Datenbasis hat es keinen Sinn mehr gemacht, diese beiden Themen quasi parallel in einer Firma zu treiben, sondern wir haben halt irgendwann gesagt, okay, wir müssen die voneinander trennen, strukturell, weil nur dann können wir das Potenzial ausschöpfen, was die Dinge auch haben. Genau, was im Grunde, das war Ende 2024, zur Ausgründung von Emmy geführt hat. Genau, mit den Diskussionen, die wir halt Inten hatten, zu wer geht wohin und was machen will, wollte relativ klar wurde auch nach, ich glaube, wir waren im September 2024 mit Mick und Johannes für drei Wochen im Valley, dass wir als Team halt sehr, sehr gut funktionieren. Und von dem her haben wir gesagt, All-In, wir nehmen das ganze Simulationsthema, NXCI, also machen die Ausgründung, NXCI wird quasi Minderheitsanteilseigner an Emmy. Aber genau, alle IP, die Leute, die halt an dem Thema gearbeitet haben, gehen quasi in Emmy. Dafür haben wir völlig freie Hand zu dem, was wir danach damit machen können. Genau, und dann sind wir quasi ohne Geld, aber mit Leuten Kosten und Technologie losgelaufen, haben gesagt, okay, wir müssen also A ein Pre-C-C-Drunner raisen, Kunden aufreißen und das alles idealerweise parallel und schnell machen. Und hatten dann das Fortyn A durch die Kontakte halt auch in die Österreich-BC-Sena, auch durch die Referenzen, glaube ich, sowohl von Mick bei Localize, Johannes bei der JKU und bei Microsoft und mir durch das ModPDF, dass wir relativ schnell eine Finanzierungsrunde zusammengekriegt haben mit Speed Invest, CVC, Serena im Lead und dann Push als Follower. Genau, und hatten gleichzeitig das Glück parallel, dass wir auch einen ersten großen Kunden sein konnten mit Siemens Energy. Der uns damals abstrus, also wenn du die Größe der Firma anguckst, wir waren quasi die ersten Monate profitabel, dadurch, dass wir Siemens Energy als Kunden hatten mit einem siebenstelligen Vertrag. Und das ist halt halt sehr, sehr schön ineinander gespielt und uns auch ein bisschen die Freiheit gegeben, wirklich darauf zu fokussieren, wo wir glauben, dass wir Impact haben, was halt fundamentale Forschung an der Frage ist, okay, jetzt hast du Physik, die auf ein Objekt einwirkt, sei es irgendwie eine Verformung, sei es eine Aerodynamik. Wie kriegst du es hin, dass eine Intelligenz-KI immer so ein bisschen, glaube ich, wird zu oft verwendet als Wort? Wie kriegst du es hin, dass ein Deep Learning oder neuronales Netz versteht und replizieren kann, was dort passiert?

SPEAKER_03 35:24

Und das haben wir halt Stück für Stück skaliert. Cool.

Markus 35:30

Vielleicht, weil es ja schon ungewöhnlich ist, dass jetzt ein damals noch moderat großes Startup so einen großen Vertrag, seinen großen Kunden entschließt. Wie seid ihr dir vorgegangen? War das schon halt auch einfach, waren das DVC im Hintergrund, die da Kontakt gedreht habt, ihr irgendwie über eure Credibility aus vorherigen Positionen habt. Wie habt ihr das geschafft?

SPEAKER_02 35:55

Johannes, seine Forschung. Also wir hatten tatsächlich von den Papern, die wir, also wir, unsere Strategie auf der, neudeutsch würde man sagen, Go-to-Market-Seite, war, wir publizieren Paper. Wir zeigen der Welt, dass wir die Besten sind in dem Feld. Und wenn die ein Problem haben mit den Themen, die wir bespielen, dann kommen die zu uns. Und das haben wir also bis heute quasi durchgezogen. Also wir haben null Euro ausgegeben auf irgendwie Advertisements. Unser Advertisements sind quasi die Paper, die wir rausbringen. Und das erste große Paper, was wir rausgebracht haben, war Universal Physics Transformer. Das ist quasi unsere Hypothese, wie man in klassische, also Large Language Modell-Architekturen, in Anführungsstrichen, Physik implementieren kann. Ist, glaube ich, heute eines der meistzitierten Paper in dem Bereich. Genau. Und hat, glaube ich, in sich mindestens 20 Opportunities gebracht in unsere Richtung. Und Siemens Energy war eine davon, die damals quasi schon mit Nvidia und auch mit einem von unseren Konkurrenten versucht haben, größere KI-Modelle zu bauen, die ihnen helfen, ihre Transformatoren zu kontrollieren. Aber es nie geschafft haben, das auf industrielle Relevanz zu skalieren. Also die sind, die haben quasi immer so toll Probleme versucht zu modellieren. Also wenn man sich das ein bisschen vorstellt, also ein großer Transformator hat ungefähr, wenn man den zeichnet, in einem CRD-Programm ungefähr so 140 Millionen Punkte und ist fünf mal drei Meter groß. Und du hast Multiphysik innerhalb von diesem Transformator. Also du hast eine Thermodynamik, also Temperaturen, also ein Kühlsystem. Die Wärme wird initiiert durch einen Tausch von Hochspannung auf Niedrigspannung oder andersrum, je nachdem, wofür die genutzt werden. Das heißt, du musst quasi einen riesigen Tanker und Multiphysik modellieren können und das idealerweise in Echtzeit, damit du dieses Modell verwenden kannst, um deine Steuerung zu optimieren. Und damals, ich weiß nicht, die ersten Modelle von Nvidia haben es gerade mal so geschafft, 20.000, 30.000 Punkte zu modellieren und dann sind die Modelle quasi gekappt und gestorben, weil sie einfach nicht in der Lage waren zu skalieren. Und mit unserem Ansatz, weil wir halt auf eine andere Architektur gesetzt haben, haben wir in dem ersten Proof of Concept, das waren damals ein paar hunderttausend Euro, die wir dafür bekommen haben, quasi gezeigt, dass wir auf Millionen Mesh-Punkten gehen können mit deutlich weniger Kapazität und Compute und deutlich höherer Akkkurazität. Und das war so ein bisschen, glaube ich, der Punkt, wo dann Siemens Energy gesagt hat, geil, wenn wir das quasi operationalisieren können und auch noch generalisieren, das ist dann die zweite große Herausforderung, dann haben wir einen riesen Benefit und auch einen Wettbewerbsvorteil gegenüber unseren Wettbewerbern. Von dem her, wenn die Jungs das können, lasst sie das bauen.

SPEAKER_03 39:04

Cool.

Markus 39:05

Und war die Investmentrunde vor oder nach dem Deal mit Siemens?

SPEAKER_02 39:11

Die war, glaube ich, was ich es richtig im Kopf habe, war der Vertrag mit Siemens Closing Condition für die Investmentrunde. Also wir hatten den Piloten gerade angefangen und im Abschließen, da haben wir die Runde angefangen und genau, waren in ersten Gesprächen mit ihnen zum großen Vertrag und haben dann mit der Runde quasi den großen Vertrag abgeschlossen.

Markus 39:39

Das war ja auch wirklich, glaube ich, damals zumindest die größte Seed-Runde bisher in Österreich, also schon ein ordentliches Statement. Aber dann auch gut gespielt natürlich mit dem Vertrag in der Pipeline.

SPEAKER_02 39:54

Also hatten wir ein bisschen Timing-Glück. Aber es ist immer so, ne? Also du musst halt, also Timing auf Markt und Timing auf Kundenseite und auf Equity Story ist immer key.

Markus 40:06

Cool. Das heißt, du warst gut finanziert, wir hatten uns den großen Kunden und das ging alles relativ schnell. Also euch gibt es ja erst seit Dezember 2024, wenn ich das jetzt richtig in Erinnerung habe. Das heißt, es ist jetzt eineinhalb Jahre. Was waren dann so die großen Auf- und Ups in diesem guten Jahr, was es quasi seit der Runde und seit dem Deal gab, bis jetzt zum Exil?

SPEAKER_02 40:36

Also für uns war immer klar, und das ist, glaube ich, auch noch in Teil ein ungelöstes Thema, dass, also unsere Vision ist, dass wir General-Purpose-Modelle für Physik bauen. Und wir haben aber angefangen mit etwas, was man Surrogating nennt, also es ist ein bisschen der Siemens Energy Case, wo man quasi Use Cases nimmt und die sehr, sehr eng definiert. Also ich habe eine bestimmte Geometrie, ich habe eine bestimmte Physik, die ich darauf anwende, und genau für das versuche ich, ein KI-Modell zu bauen, das dann innerhalb von diesem Rahmen generalisiert. Aber der Rahmen, muss man fairerweise sagen, ist relativ klein. Also stellt man sich ein Formel-1-Auto vor, also die Geometrie, die sich ändert in einem Formel-1-Auto im Rahmen der Regeln, ist relativ gering. Ich habe vielleicht vorne ein bisschen Änderungen am Spoiler, hinten ein bisschen am Spoiler, ein bisschen am Unterboden. Und das war das, was die Modelle am Anfang in der Lage waren, maximal abzubilden. Gleichzeitig hatten wir halt immer diese Vision, okay, wir müssen irgendwie breiter gehen, wir müssen zeigen, dass wir weltweit führend sind in dem Feld und die Vision nicht nur verfolgen, sondern auch beweisen können, dass wir einen gesamten Use Case abbilden können. Und das, was dann passiert ist, auch in Diskussionen mit Opportunitäten, ist, dass wir Simcon gefunden haben, mit denen wir auf Spritzkuss fokussiert haben. Also SIMCON ist im Grunde ein Simulationssoftwareanbieter für jeden, der auch eine irgendeine Art und Weise ein dünn wandiges Spritzkuss-Produkt produzieren möchte. Und genau, hatte die Vision und hat die Vision, weg von der klassischen Numerik zu kommen, also von dem, hier ich habe ein Objekt und ich habe eine Formel und ich versuche die Formel auf dem Objekt zu lösen, was sehr, sehr lange dauert und sehr computerintensiv ist, hin zu, wenn es eine KI gebe, die das in Millisekunden, Sekunden machen kann, kann ich viel, viel mehr Interaktion mit dem Kunden haben und kann einen viel, viel größeren Rahmen exploren, der dem Kunden hilft, ein besseres Produkt zu bauen am Ende. Und das war unser erster Schuss, würde ich sagen, im, was wir dann ein General Purpose Modell sozusagen genannt haben, wo wir sehr, sehr gut auf dem Weg sind auch immer noch. So wir gesagt haben, okay, für Spritzkuss, lass uns doch zeigen, dass wir in der Lage sind, den gesamten Spritzkuss-Prozess und jegliche Geometrie bei jeglicher Material abzubilden. Das aber natürlich mit dem Domain-Know-how von SimCon, die da extrem geholfen haben auf dem Weg. Genau, und New Mold, wie wir es nennen, also das KI-Modell für Spritzkuss, haben wir, glaube ich, im Januar, Februar rausgebracht. Das erste Pre-Version fokussiert halt auf den ersten Teil des Prozesses. Was ich sagen würde, ist das erste, so ein bisschen GPD-2-Moment ist, war in unserer Szene. Es ist immer noch sehr, sehr, sehr klein und die, die sagen, die wenigsten interessieren sich dafür, in Anführungsstrichen. Aber wenn man sich die Machine Learning Community für Physik oder Engineering, Industrial Engineering anguckt, dann war das ein Riesendurchbruch. Weil wir das erste Mal eigentlich gezeigt haben, dass KI in der Lage ist, nicht nur ein Problem meines Kunden zu lösen, sondern einen gesamten breiten Use Case, der extrem schwer zu modellieren ist. Weil du kannst im Spritzguss von der PT-Flasche oder dem Deckel der PT-Flasche als vielleicht krassestes Beispiel, der minimal ist, super klein, bis hin zur LKW-Stoßstange im Grunde alles modellieren. Und für ein KI-Modell, das zu verstehen, wie Plastik oder andere Materialien durch so dünnwandige Schablone sozusagen fließen, das auch noch physikalisch korrekt zu modellieren und in Echtzeit war quasi, würde ich sagen, so der zweite Durchbruch von dem, was wir gezeigt haben. Genau. Und auf dem Weg befinden wir uns immer noch. Also wir haben jetzt noch viel größere Themen sozusagen, die wir nach vorne da versuchen, auch noch viel breiter quasi aufzusetzen, weil Spritzkuss ist ein Riesenthema in der Industrie, aber jetzt im Vergleich natürlich, was man im Defense-Automotive-Bereich auch im Chip Design eigentlich machen kann, noch sehr, sehr klein. Und ich glaube, was man auch nicht vergessen darf, um so ein bisschen die andere Seite zu beleuchten, ist, wenn ich einem KE-Modell Spritzguss beibringe und dann versuche, das Modell, weiß ich, Verformung von Chips machen zu lassen, dann wird das komplett versagen. Also du bist halt sehr, sehr fokussiert auf diesen Case, den du sozusagen brauchst. Und genau, wir hatten im Dezember schon erste Diskussionen mit Mistral und auch anderen KI-Labs zu Kollaboration, weil bei vielen dieser Weg hinzu, okay, wir müssen in irgendeiner Art und Weise vertikalisieren. Relativ klarer. Genau, haben mit dem New Mode Release auch im Board bei uns quasi beschlossen, auch trotzdem Fakt, dass wir noch zwei Jahre Runway haben, beglauben, dass wir alle Hebel und auch Proofpoints haben, um eine große Series A zu raisen. Sind dann im Januar, genau, Anfang Januar haben wir angefangen, für die für die Series A sozusagen an den Markt zu gehen. Waren in Starten, hatten im Mitte Februar alle Term Sheets bei der Hand, um die Runde auch abzuschließen. Plus dann kamen halt auf einmal ein, zwei Übernahmeangebote. Und der Gedanke und die Diskussion ist gestartet zu dem, was wir glauben, was richtig ist. Aber also an dem Punkt, glaube ich, ist halt immer zwei Sachen als aus Unternehmerbrille, die du dir anschaust. Also das eine ist die Opportunität und der Glaube daran, wie groß das sein kann, sein wird und was die Obstacles sind auf dem Weg. Und die andere Seite ist halt das Setting, in dem du dich bewegst. Sei es das Geld, das du hast, sei es die Anteilseigner, die du hast, die Türen, die du öffnen kannst. Genau. Und in der ganzen Diskussion mit natürlich dem Wettbewerb auf der Verkaufsseite haben wir uns dazu entschieden zu sagen, okay, wir sind heute das weltweit führende KI-Lab für Industrial Engineering. Wir sind keine Go-to-Market-Maschine. Das wollen wir aber auch eigentlich gar nicht sein als Unternehmen. Also wenn wir mit jemandem kooperieren können, der Go-to-Market und Forward Deployed Engineering schon gelöst hat, ist es für uns doch viel, viel cooler, uns in dieses Setting reinzubegehen, als zu sagen, wir müssen Emmy quasi jetzt eine andere Firma machen, als sie vorher war. Genau, und nebst natürlich den Konditionen und den Bedingungen, die da rumgeschwört sind, haben wir gesagt, okay, der Weg fühlt sich richtig an. Ja, so richtig rational, glaube ich, kannst du so eine Entscheidung auch gar nicht treffen, um ehrlich zu sein. Sondern das halt eher, genau, du hast halt einen Dinner mit Atyr und mit den Gründern von Mistral und mit den anderen Leuten, die im Prozess involviert waren und irgendwann guckt man sich an und sagt, okay, wenn das die Bedingungen sind, lass es das machen.

Markus 48:14

Spannend. Weil jetzt, so was du erzählt hast, sowohl aus deiner persönlichen Erfahrung als auch jetzt Siemens und auch der Spritzkurs, hatte ich schon das Gefühl, dass das ja nicht so schlecht war im Go-to-Market. Warum hast du das Gefühl, du hast trotzdem keine Maschine oder wo ist da eigentlich?

SPEAKER_02 48:32

Wir hatten die Maschine nicht, ja. Und wir haben sie auch immer noch nicht mal so eine fairer Weise zu sagen. Also genau, ich glaube, bei allen Benefits, und das ist ein großes Learning für mich auch von den letzten zwei, drei Jahren, bei all dem Benefit, den du hast, wenn du Bottom-up Sales machst und inbound, hast du immer ein Budget-Constraint, das du bekommst. Also du gehst, also unser Weg in Organisationen war normalerweise entweder Forschungsteam oder RD-Team, meistens Teamleiter in einem bestimmten Bereich, der ein bestimmtes Problem hatte. Und dann geht es darum, okay, Use Case definieren, Projekt definieren, Budget definieren. Und meistens, wenn man dann das Budget aufruft, was wir halt auch, also normalerweise, wir fangen nicht unter einer Viertelmillion für ein paar Monate an, und dann geht es halt bis zu, sagen wir mal, mittelhoch siebenstellig, kannst du oft mit der Motion nicht viel ausrichten. Weil bei einem Teamlead oder selbst wenn du bei einem Bereichleiter bist in auch einer großen Organisation, der wird dir nie ein Budget freigeben, was siebenstellig ist. Da musst du immer auf irgendwie MD, CEO, Exec-Ebene gehen. Und was wir halt bei Mistral gesehen haben, was die einfach extrem gut machen, ist Top-Down-Sales. Und die Hypothese, die wir haben gemeinsam, ist, dass eine Bottom-up- und Top-Down-Sales-Motion eigentlich die stärkste ist, die du haben kannst. Also du kommst oben über ein CEO rein, hast schon einen Use Case, den du unten hast, und dann verkaufst du quasi Transformationsprojekte, die halt auf einmal neunstellig sind und nicht mehr siebenstellig oder sechsstellig und hast einen ganz anderen Zugang zu den Unternehmen und hast auch ein ganz anderes Backing innerhalb des Unternehmens.

Markus 50:13

Fände ich noch spannend, weil also Mistral ist ja, ich würde sagen, ziemlich klar aktuell das bekannteste AI-Unternehmen Europas. Trägt sich ja auch dazu bei, dass sie eben Top-Down-Sales so gut sind. Und gleichzeitig hast du jetzt aber auch diese Vertikalisierung angesprochen. Also schon dieses, okay, man competet jetzt nicht mit OpenAI und Tropic, sondern man geht schon mehr ins Vertikale hinein. Hat mich ein bisschen erinnert, weil es gab ja auch mal Aleph Alpha und auch da war es das Thema Vertikalisierung und gleichzeitig ist aber Aleph Alpha ziemlich, also zumindest in der breiten Wahrnehmung sicher ein bisschen weniger da. Warum glaubst du, hat das Mistral besser geschafft, da sich zu behaupten als Aleph Alpha?

SPEAKER_02 51:05

Ich glaube, der Kern der Differenzierung zwischen jetzt einem Aleph, einem Cohir oder auch einem Mistral ist, dass Mistral immer noch Research-Lett ist als Organisation. Und auch wenn, glaube ich, es ein faires Statement ist zu sagen, dass Mistral nicht mehr im General Purpose Model Race ist, haben sie immer noch die besten europäischen Modelle und sind immer noch sehr, sehr nah dran an dem, was ein Traffic, ein Google etc. macht oder ein Deep Mind macht. Und das unterscheidet extrem. Alle hatten nie eigene Technologie. Die haben sich die ersten Modelle von Silo AI bauen lassen. Und ich glaube, dass auch in der Identität von dem, wie wir jetzt im Prozess Mistral wahrgenommen haben und warum wir uns dafür entschieden haben, ist das ein essentieller Teil. Also würden wir nicht daran glauben, dass ein Mistral eine eigene Kerntechnologie hat, würde dieser Move für uns gar keinen Sinn machen. Was Mistral, glaube ich, richtig gemacht hat, sehr, sehr früh, sind zwei Sachen. Das erste ist halt, den Fokus von B2C auf B2B zu legen, der zu extremem Wachstum geführt hat. Natürlich ist es dadurch weniger visibel, muss man auch fairerweise sagen. Und das zweite ist, den Fokus mehr auf Agenda Capabilities gelegt, als auf die reinen General-Purpose-Modelle. Das, was die Kunden, und ich merke das auch an mir als Kunde von einem Claude zum Beispiel, also was ich möchte, ist, dass KI für mich ein Problem löst. Mir ist es egal, wie gut das Modell ist, also ob das jetzt 90 oder 95 Prozent Akkkurazität hat oder irgendwelche Benchmarks löst. Solange ich es verknüpfen kann mit bestimmten Prozessen, hat es viel, viel mehr Mehrwert. Und ich glaube, die beiden Sachen haben sie extrem gut gemacht. Nebst dem Fakt, dass sie immer noch eigene Open Source-Modelle für Sprache, für OCR, für auch klassisch Text bauen. Und ich glaube, damit haben sie halt die Wahrnehmung geschafft, die sie zu Recht sozusagen im Moment auch verteidigen.

Markus 53:09

Jetzt warst du oder bist du CEO von Emmy? Das wird jetzt Teil von Mistral. Kannst du verraten, wie es mit deiner Rolle weitergeht? Ist klar, du bleibst jedenfalls bei Emmy innerhalb von Mistal oder geht dann doch potenziell der Schritt zurück zu NXAI und vielleicht mal einer weiteren Ausgründung.

SPEAKER_02 53:31

Nee, für uns ist relativ klar der Weg nach vorne geregelt. Also wir werden als Unternehmen quasi als Mistral Manufacturing oder Industrial Engineering aufgehen. Das heißt, Johannes wird die Forschung für den Bereich sozusagen leiten, also wird VP AI for Science werden und da auch sehr, sehr hoch quasi direkt unter den Gründern integriert. Genau, Mick und ich werden das ganze Thema Manufacturing auf der, was Mistral heißt Solution, Go-to-Market-Seite quasi lösen und führen als VP Manufacturing, genau. Und der Deal und auch der Wunsch von Mistral ist so strukturiert, dass quasi also A, alle Leute übernommen werden, B, investiert wird in die Firma und C, aber auch das Commitment von unserer Seite natürlich da ist zu sagen, okay, wir glauben an das große Ganze. Darf nicht vergessen, also ich glaube, die Wahrscheinlichkeit, dass Mistral von einem Infrafic übernommen wird, ist sehr gering, weil es einfach mittlerweile, glaube ich, eine substanzielle strategische Relevanz für Europa hat. Genau, geopolitisch, glaube ich. Muss man sich machen. Das heißt, unsere Wette und unser Glaube ist, der IPO kommt in den nächsten zwei, drei Jahren.

Markus 54:41

Glaubst du, man ist jetzt schon sehr weit vorgegriffen, aber glaubst du, wird das ein europäischer IPO oder würdest du doch ein amerikanischen Finanzmarkt sein? Das ist eine gute Frage.

SPEAKER_02 54:51

Keine Ahnung. Ich glaube, dass Arthur der Bessere, der das beantworten kann, weiß ich nicht. Also ich glaube, aus meiner Perspektive ist es, glaube ich, solange es eine europäische Firma bleibt im Kern und im Herzen, der Rest ist, wie Geld fließt.

Markus 55:06

Nein, also wirklich once more alles in einem super impressive Big Big Congress. Bringt uns zu unserer Speedrun. Wenn du jetzt da auf all diese Erfahrungen der letzten Jahre zurückschaust, was ist dein größtes Learning?

SPEAKER_02 55:21

Also ich glaube, für mich persönlich ist es immer irgendwie dem Bauch folgen und Dinge richtig machen. Also ich bin kein, viele Diskussionen auch mit Studenten mal gehabt zu, hey, wie kann ich Richtung Unternehmertum gehen, irgendwie mal an der Seite ein bisschen Business aufbauen und so nicht machen.

SPEAKER_03 55:46

Freund von Side Hustles.

SPEAKER_02 55:48

Für eine gewisse Zeit, um es mal auszuprobieren, ja. Also auf jeden Fall auch um ein bisschen reinzuschnuppern und um zu lernen. Aber um erfolgreich zu sein, ist Side Hustle das Falsche. Also dann, ich glaube, man muss sich mit Haus und Haaren committen, um auch mit den Konsequenzen leben zu müssen und die richtigen Entscheidungen zu treffen. Und auch das richtige Investment zu machen. Also am Ende ist Unternehmer tun ja auch nicht, was du irgendwie in einem Ten-Hour-Workweek machen kannst. Das ist leider Gottes so und manchmal muss die Familie zurückstecken. Oder manchmal öfter als gewünscht. Aber ja, ich glaube, das größte Learning ist voll rein und Vollgas.

Markus 56:38

Und was ist dein bester Lifehack?

SPEAKER_02 56:40

Das wechselt tatsächlich immer. Im Moment, ich habe angefangen vor drei Wochen, mir ein eigenes LLM-Wiki nach André Carpati zu bauen. Und muss gestehen, dass es mir eine Menge administratives Hassle abnimmt. Das kann ich nur empfehlen. Ich glaube, ich bin noch nicht auf einem Level, wo ich sagen kann, alle administrativen Aufgaben sind ausoptimiert, aber ich habe jetzt Bots, die mir E-Mails vorschreiben die ganze Zeit. Die sind nicht perfekt, der darf nichts absenden und so. Der quasi wie so ein zweites Gedächtnis baut aktuell. Und bin mit dem Impact und dem, was es kann, ziemlich zufrieden. Ich würde sagen, im Moment, aber ja, es wechselt gefühlt monatlich. Ich versuche da relativ viel auszuprobieren. Aber im Moment würde ich sagen, gerade für so Admin-Business, Strategierollen, LLM-Wiki ist the way to go. Ja, ist deine Buchempfehlung für uns. Buchempfehlung. Ich bin nicht der größte Leser, aber ich glaube, das Buch, was vor 15, 20 Jahren für mich den größten Impact hatte, war das Ziel. Ich glaube von Goldrad, wenn ich es richtig im Kopf habe. Sehr, sehr manufacturing-heavy, aber beschreibt aus meiner Sicht sehr, sehr schön, wie Ketten zusammenhängen und wie man versuchen kann, Dinge besser zu machen, in einer sehr iterativen Art und Weise und dass zwei, drei Dinge, die man dann besser macht, auf der anderen Seite auch compounden. Was ist dein Lieblingsprodukt? Lieblingsprodukt. Ich nehme mal nur, den Gedanken aktuell ist, ich habe leider Gottes 5, 6 Kilo zugenommen und die letzten anderthalb Jahre weniger Sport gemacht, als ich wollte. Im Moment ist mein Lieblingsprodukt Proteinpulver. Um die Muskel und Fett, soll man sagen, Ausgewogenheit vorher da, genau, Ratio, die vorher da war, wiederherzustellen.

SPEAKER_00 58:51

Ja, fein. Und jetzt stell dir vor, du warst in der Früh auf und merkst das Proteinpulver aus. Was ist dein Lieblingsschimpfwort?

SPEAKER_02 59:00

Lieblingsschimpfwort. Im Moment würde ich sagen, und das auch sehr persönlich, Frieda, weil wenn die kleine oder kleine Große mittlerweile zu Hause wieder irgendeinen Unsinn macht, dann ist normalerweise, sie heißt nicht so, aber dass das Wort, womit du die Attention bekommst, Frieda. Um Dinge wieder in die richtigen Bahnen zu lenken. Okay, das ist eine gute Life, Hank. Das werde ich mir mehr.

SPEAKER_00 59:30

Die Frieda.

SPEAKER_02 59:31

Irgendein random alter Name. Meistens kommt dann die Aufmerksamkeit von ganz alleine. Wunderbar.

Markus 59:41

Und das bringt uns zu unserer letzten Rubrik und das sind Moonshots und Predictions. Das heißt, wir brauchen von dir einen Moonshot, eine große Vision, die du für sehr wünschenswert findest, die gerne auch wirklich groß geträumt sein darf. Und dadurch, dass du sie aussprichst, wird sie ein bisschen realer. Und das andere, a prediction. Etwas, von dem du phasenfest überzeugt bist, dass es in den neuen Jahren passiert wird.

SPEAKER_02 1:00:04

The Moonshot. Ich wünsche mir, dass Intelligenz zum Benefit der Gesellschaft wird und nicht zur Stolperfalle. Ich glaube nicht, dass wir nah an AGI sind. Dafür sehen wir zu wenig davon, um ehrlich zu sein. Also ein bisschen das Thema, ich glaube, wir unterschätzen den langfristigen Impact von dem, was gerade passiert, und überschätzen den kurzfristigen Impact. Und ich wünsche mir als Moonshot, dass wir irgendwie einen Weg finden, damit umzugehen als Gesellschaft. In der richtigen Art und Weise. Der sehr wertstiftend ist für uns. Cool.

SPEAKER_03 1:00:56

Und deine Prediction? Meine Prediction wäre das aber auf jeden Fall noch ein bisschen dauert.

SPEAKER_02 1:01:05

Und wir, wie gesagt, wir sind gerade an den Anfängen von dem, was passiert, um auch so ein bisschen das Thema KI aufzugreifen. Und ich glaube, die ganzen Verschwörungstheorien können wir ein bisschen zur Seite legen. Aber meine Prediction ist definitiv, dass das Thema an sich, sag mal, digitale Intelligenz, ja, wie auch immer die dann geframed ist, auf welcher Technologie sie auch immer passiert, in unser Allerheim Einzug erhalten wird. Und das, glaube ich, gleichzeitig wir unterschätzen, wie sehr energiehungrig das Ganze ist. Und dass wir sehr, sehr schnell in den nächsten Monaten oder Jahren sogar in knappe Kraftwerke reinlaufen werden.

Markus 1:01:57

Cool. Das ist mal sehr konkret und glaube ich auch ein guter Appell, dass man das Thema vielleicht auch ein bisschen mitdenken sollte. Lieber Dennis, vielen Dank für den sehr gut getimten Besuch. Es war natürlich super spannend, da diese Einblicke gleich zu bekommen. Vielen Dank auch euch da draußen fürs Mit dabeisein. Wir hören uns wieder am Donnerstag mit einer Newsfolge. Wir wünschen euch einen guten Start in die Woche und Dennis viel Erfolg auch beim Weg zum IPO. Danke, danke. Danke, dass ihr sein dürft da.