Erfolgreiche Unternehmensgründungen mit AWS-Hilfe Amazon ist Akzelerator auch für deutsche Startups

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Amazon greift Startups in zahlreichen Ländern mit einem Beschleunigerprogramm unter die Arme. CloudComputing-Insider sprach hierüber mit Kellen O’Connor, Managing Director Startup Business EMEA. Er sagt: Deutschland hat innerhalb dieser Accelerator Programs große Bedeutung.

Manche Startup-Programme, die AWS leitet, beziehen nicht nur die Industrie, AWS und die Forschung ein, sondern auch Regierungsbehörden. Ein Beispiel dafür ist Israel. „Wir haben dort AION Lab für Startups aus dem Gesundheitsbereich gegründet und mehrere Pharma-Technik-Startups sind so zusammen mit Konzernen wie Pfizer und Merck in ihrem Wachstum unterstützt worden“, berichtet Kellen O’Connor, bei Amazon Web Services der Managing Director für das Startup-Business in der Region EMEA. „Diese Firmen arbeiten in ihren Laboren an innovativen biologischen Prozessen, und sie nutzen dafür HPC-Rechenleistung aus der Cloud, um beispielsweise Krebstherapien zu entwickeln.“ Im Zusammenhang mit diesem Innovation Hub bringe AWS diese Startups mit den Pharmakonzernen zusammen. AWS stelle somit nicht nur Technologie bereit, sondern baue auch eine Art Startup-Ökosystem auf, das Allianzen zwischen Wirtschaft, Regierung und natürlich IT schafft.

Deutschland sei ein wichtiger Markt im Accelerator-Programm: „Mehr als die Hälfte aller Unicorns in Deutschland läuft auf AWS.“ Als deutsches Beispiel mit Unicorn-Potenzial nennt O’Connor auch die Berliner Firma Spryker. Sie beschäftige bereits 600 Mitarbeiter weltweit. Spryker sei eine Softwareschmiede, deren Composable Commerce Platform sich für mehrere Geschäftsmodelle eigne: B2B ebenso wie B2C oder einen Marktplatz. „Neben unserer weltweiten Infrastruktur haben ihnen auch unsere Kontakte zur Wirtschaft geholfen, genauer: zu unseren Unternehmenskunden. Wir helfen also Startups bei ihrem Wachstum in Technologie und Geschäft, so dass sie schnell erfolgreich sein können.“

Spryker habe eine signifikante Expansion durchlaufen. Die Firma sei schon vor knapp zehn Jahren gegründet worden. „Im Unterschied zu heutigen Startups, die zwischen fünf und sieben Jahren alt sind, war Spryker älter und zunächst on-premises tätig“, berichtet O’Connor. Dieses initiale Infrastruktursetup war nicht skalierbar genug, um etwa nach Asien zu expandieren. „Also haben wir es zunächst auf einer Next-Generation-Plattform gehostet, die als Service auf AWS lief. Dadurch wurde es viel einfacher, weltweit zu skalieren: in die USA, in den Asia-Pacific-Raum. Mit einer Lösung, die auf AWS gebaut ist, gelang Spryker schließlich der Sprung auch nach China.“

Skalierbarkeit mitgeplant

Zalando ((https://www.zalando.com)), eine führende europäische Onlineplattform für Fashion und Lifestyle, ist ein gutes Beispiel, wie Unternehmen jeder Größe mit AWS skalieren können. „Zalando hat 50 Millionen aktive Kunden in über 25 Ländern“, berichtet O’Connor. Indem Zalando sein System auf AWS aufbaute, verfüge es über die nötige Skalierbarkeit und die betriebliche Resilienz und die Datensicherheit, um diese Millionen Kunden bedienen zu können.

Mittlerweile nutze Zalando Machine Learning, um die Retouren in den Griff zu bekommen. Retouren seien ja eine Ursache für verlorenen Umsatz und Gewinn. „Zalando verwendet die Machine-Learning-Technologie von AWS, um die Empfehlungen an Interessenten und Kunden zu personalisieren, damit sie nicht die falsche Größe kaufen. Das KI-Modell sagt dem Kunden: Moment mal, Sie haben von dieser Marke die Größe X gekauft, von jener Marke aber die Größe Y. So sorgt das Modell dafür, dass dem Kunden keine Fehler unterlaufen. Die KI empfiehlt dem Käufer die richtige Größe und senkt so die Retourenrate.“

„In der Finanzbranche helfen wir unseren Kunden, Betrugsversuche zu erkennen und zu verhindern. Zum Beispiel mit Amazon Fraud Detector, das in der Branche zunehmend an Bedeutung gewinnt. Diesen Machine Learning Service bieten wir Banking-Kunden und Fintechs an, die ihn wiederum nutzen, um ihre Kunden vor Betrugsversuchen zu schützen. Ein gutes Startup-Beispiel ist die Berliner Solaris Bank“, so O’Connor.

Solaris ist als Dienstleister tätig. Sie sind eine vollständig regulierte deutsche Bank, was eine Menge Sicherheitsrichtlinien und -maßnahmen mit sich bringt. Sie ist die erste vollständig regulierte deutsche Bank, die ihre Lösung vollständig in der Cloud hostet, und zwar bei AWS. „Einer der Vorteile, die wir bieten, ist unser breites Portfolio an Sicherheits- und Compliance-Zertifikaten. Zu unseren Kunden gehören die größten Banken wie etwa Goldman Sachs und Citigroup, aber auch viele Behörden. Eine Bank wie Solaris profitiert von den gleichen Sicherheitsmerkmalen, was uns ermöglichte, die Solaris-Lösung vollständig in die Cloud zu migrieren“, erklärt O’Connor.

Erfolgreicher Einsatz von GenAI und ML

Kürzlich hat AWS den Generative AI Accelerator angeboten, ein Förderprogramm, das sich speziell an Startups in der Frühphase richtet, die im Bereich der generativen KI tätig sind. Das 10-wöchige Programm fokussierte sich auf Go-To-Market-Strategien und die Optimierung von Machine-Learning-Stacks.

Machine Learning und künstliche Intelligenz seien bei Amazon tief verankert, führt O’Connor aus: „Amazon investiert seit über 25 Jahren in diese Technologien, die Lösungen für die reale Welt schaffen – etwa zur Optimierung von Wegen in Logistikzentren oder auf unserer E-Commerce-Website. Diese langjährige Erfahrung im realen Einsatz von Machine Learning und KI geben wir an Startups weiter und ermöglichen ihnen, innovative GenAI-Anwendungen zu entwickeln.“

Neben der geschäftlichen Beratung unterstützt AWS Unternehmen, die am Accelerator teilnehmen, mit AWS Credits im Wert von bis zu 300.000 US-Dollar. „Wir arbeiten bereits mit einer Reihe Unternehmen, die im Bereich LLMs und Generative KI tätig sind, beispielsweise Stability AI, die das KI-Modell ‚Stable Diffusion‘ anbieten, mit dem sich aus Text Grafiken erzeugen lassen“, so O‘Connor. Hugging Face, eine US-Firma mit französischem Hintergrund, betreibt eine Art GitHub für ML. Hier lassen sich Zehntausende von ML-Modellen veröffentlichen und herunterladen.

„Wo kommen wir ins Spiel?“, fragt O’Connor rhetorisch. „Wir partnern mit Hugging Face, damit sie ihre eigenen LLMs für GenAI trainieren können. Dies erfolgt mit unseren Chips Trainium und Inferentia, um Kosten zu sparen. Das Training von Machine-Learning-Modellen mit 50 Millionen Parametern kann nämlich relativ kostspielig werden. AWS bietet über Amazon SageMaker entsprechend vortrainierte Machine-Learning-Modelle. Mit Amazon Bedrock können Unternehmen eigene GenAI-Anwendungen ohne Infrastrukturservice entwickeln und skalieren. Der Service ist derzeit als Preview erhältlich.“

Hugging Face gestaltet den Zugang der Nutzer zu Machine-Learning-Funktionen demokratisch, denn schließlich gehört das Unternehmen zur Open-Source-Community. Unnötig zu erwähnen, dass Hugging Face auf AWS läuft und so über die nötige Skalierbarkeit und Resilienz verfügt. O’Connor erläutert: „Startups wie AI21 Labs oder Anthropic können dort ihre Modelle hosten, damit AWS-Kunden sie nutzen können. Die Nutzung ist hinsichtlich Datensicherheit und Datenschutz geschützt, so dass beim Feintuning der Modelle für den eigenen GenAI-Anwendungsfall nichts davon den jeweiligen Modellanbieter etwas angeht. Die Datenkontrolle, die wir stets fördern, bleibt also beim Anwender. Gemäß diesen Prinzipien haben wir auch den Bedrock-Service entwickelt“, schließt O’Connor ab.

Healthcare mit besonderen Anforderungen

Unter den Akzelerator-Programmen findet sich auch der Healthcare-Accelerator. Dafür wurden 23 Startups ausgewählt, darunter das Münchner Unternehmen InformMe, das auf den Bereich der digitalen Patientenkommunikation spezialisiert ist. Es ist schwierig für einen bereits Kranken, sich zur Praxis seines Hausarztes zu begeben. Der Dokumentenaustausch ist mit InformMe jedoch mit dem Handy realisierbar: Mediziner und Patienten bekommen mit einer mobilen App sicheren Zugriff auf vertrauliche Dokumente. Seine Lösung hat InformMe mithilfe von AWS Amplify erstellt. Dabei handelt es sich um ein Set an speziell entwickelten Tools und Funktionen, mit denen Frontend-Web-und Mobile-Developer schnell und einfach vollständige Anwendungen auf AWS entwickeln können.

Nachhaltigkeit im Fokus: der Sustainability Accelerator

„Ich fühle echte Leidenschaft im Hinblick auf Nachhaltigkeit“, sagt O’Connor. Die Unterstützung für Projekte, die die Nachhaltigkeit und den Klimaschutz positiv beeinflussen, ist ihm ein Anliegen. Eines dieser Startup-Projekte ist Keyou, ein Unternehmen, das sich auf die Entwicklung und Einführung von Wasserstoffverbrennungsmotoren für schwere Nutzfahrzeuge spezialisiert hat. „Im F&E-Bereich müssen die Entwickler herausfinden, wie die Kraftübertragung funktioniert und wie sich die Aerodynamik bei einem solchen Fahrzeug verhält. Für diese Strömungsdynamik ist Hochleistungsrechnen (HPC) für Simulationen und Prototyping notwendig. Diese dafür genutzten statistischen Modelle sind so aufwendig, dass sie zunächst einen Supercluster erfordern, bevor sie wieder herunterskaliert werden.“ Auf der AWS-Seite werde das gesamte Keyou-System in der Cloud gehostet. „Wir stellen sicher, dass sie die passende Architektur wählen und den passenden Zugriff auf Rechenleistungsressourcen. Keyou macht sehr wichtige Arbeit, wenn sie einen saubereren Motor entwickeln, der die Umwelt entlastet.“

Ein weiteres deutsches Startup im Bereich Mobilität ist Twaice. Es stellt Analysefunktionen für Auto-Akkus bereit. Diese Analysen tragen dazu bei, die Effizienz des Akkus zu steigern und durch vorausschauende Wartung aufrechtzuerhalten. „Zusammen mit AWS war Twaice in der Lage, die Effektivität und Genauigkeit seiner Analysen und Vorhersagen um rund 300 Prozent zu verbessern“, berichtet O’Connor. „Der Autohersteller Audi gehört ebenso zu den Twaice-Kunden wie Mercedes.“

Das deutsche Startup MarvelFusion entwickelt einen Fusionsreaktor. Kernfusion findet in der Sonne statt, was die Vorstellung nahelegt, dass für die Verschmelzung von Atomkernen sehr viel Energie aufgewendet werden muss. Und der Ertrag sollte möglichst höher sein als der Verbrauch. Dieser Vorteil wurde letztes Jahr (2022) erstmals im Experiment erzielt. Für den neuartigen Fusionsreaktor benötigt MarvelFusion sehr anspruchsvolle wissenschaftliche Modelle: für Design, Herstellung und Messungen. AWS unterstützt sie dabei. „Wenn man Kernfusion kommerziell betreiben könnte, würden solche Reaktoren die Welt mit preisgünstiger Energie im Überfluss versorgen. Beispielsweise für Entsalzungsanlagen, die Eindämmung des Klimawandels durch Kohlenstoffentzug usw. Die Bereitstellung und Verteilung von Energie wird demokratisiert, was besonders für Entwicklungsländer in der Dritten Welt sehr wichtig sein könnte“, schließt O’Connor ab.

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