Niemieckie innowacje nie ograniczają się do stolicy kraju. W rzeczywistości niektóre z najbardziej płodnych startupów tego roku mają siedziby setki kilometrów dalej. Startup AI Alpha Alpha pochodzi z Heidelbergu. W Monachium powstała firma Helsing, która sprzedaje sztuczną inteligencję europejskim siłom zbrojnym. Obie firmy mają jednak biura w Berlinie. Miasto przyciąga zbyt wiele talentów, aby je ignorować. Uniwersytety, takie jak TU Berlin, wypalić Założyciele i stolica generatywnej AI są takim magnesem dla międzynarodowych talentów, że wiele biur działa w języku angielskim, a nie niemieckim.
To także bardzo młode miasto – połowa jego mieszkańców ma mniej niż 45 lat, co zauważa Thomas Dohmke, dyrektor generalny GitHub, który dorastał w Berlinie. „Swój ostatni startup założyłem w 2009 roku i doskonale pamiętam, ile energii, czasu i skupienia to wymagało – posiadanie dużej populacji młodszych, różnorodnych, międzynarodowych i wysoce zmotywowanych profesjonalistów, których energia i głód dają Berlinowi przewagę, – mówi. „Dodatkowo w Berlinie jest najlepszy kebab döner.”
Niebieska warstwa
Oczekuje się, że do 2050 r. rynek kredytów węglowych będzie: 250 miliardów dolarów przemysł. Startup BlueLayer dba o ten rozwój, opracowując oprogramowanie szyte na miarę dla firm i organizacji pozarządowych, które mogą na tym skorzystać. Jej klienci – w tym działacze na rzecz ochrony przyrody, tacy jak Permian Global – realizują projekty, od ponownego zalesiania po bezpośrednie przechwytywanie powietrza, a także korzystają z oprogramowania start-upu do przetwarzania swoich danych oraz komunikowania się z nabywcami i inwestorami, pomagając jednocześnie kredytodawcom w weryfikacji ich kredytów w międzynarodowych rejestrach. Uruchomiona w 2022 r. firma BlueLayer zebrała 10 mln dolarów (8,9 mln euro) na inwestycje, a wśród swoich klientów jest trzech z 10 największych emitentów kredytów na świecie. „To klasyczne oprogramowanie do automatyzacji” – mówi Vivian Bertseka, jeden z trzech współzałożycieli BlueLayer wraz z Alexandrem Argyrosem i Gerardo Bonillą, „ale dla branży, która wcześniej działała prawie wyłącznie w programie Excel”. bluelayer.io
Kambrium
Firma Cambrium, założona w 2020 roku przez Mitchella Duffy’ego i Charliego Cottona, wykorzystuje sztuczną inteligencję do projektowania białek, takich jak kolagen. Zamiast pozyskiwać je z produktów zwierzęcych, startup hoduje je w zbiornikach. „Należymy do firm, które próbują wyjść naprzeciw hardcorowej inżynierii oprogramowania [and AI] z umieszczaniem rzeczy fizycznych w prawdziwym świecie” – mówi Cotton. Do tej pory firma otrzymała inwestycje o wartości 11,6 mln dolarów (10,3 mln euro), w tym od należącego do Google funduszu venture AI Gradient Ventures. Oczekuje się, że produkty do pielęgnacji skóry wykorzystujące pierwsze białko Cambrium, kolagen o nazwie NovaColl, trafią na półki jeszcze w tym roku. Cambrium.bio
Jina AI
W 2020 r. trzech weteranów chińskiego giganta technologicznego Tencent połączyło siły, aby zbudować podstawowe modele specjalnie na potrzeby wyszukiwania. Przyciągnięte do Berlina kulturą open source i talentami w zakresie inżynierii oprogramowania, trio stojące za Jiną ma obecnie 9000 użytkowników i 400 płacących klientów, którzy zwracają się do firmy, gdy chcą zbudować publiczny lub wewnętrzny system wyszukiwania swoich danych. Modele Jiny obiecują konwertować pliki PDF, dokumenty Word lub obrazy na język, który modele AI mogą zrozumieć na tyle dobrze, aby umożliwić intuicyjne wyszukiwanie w stylu Google. Legalna firma nie musi już szukać dokumentów po numerze sprawy. Zamiast tego dyrektor generalny i współzałożyciel Jina AI, Han Xiao, wyjaśnia, że mogliby po prostu zapytać: „Znajdź przypadek, w którym Microsoft przegrywa z Google”. Po zebraniu 39 milionów dolarów (34,8 miliona euro) od szeregu funduszy VC na wczesnym etapie rozwoju, w tym Canaan Partners, Xiao i jego współzałożyciele Nan Wang i Bing. Planuje ekspansję na Stany Zjednoczone, zwiększając przychody z 500 000 dolarów (447 000 euro) spółki roku i zwiększyć liczbę użytkowników. „Chcemy konkurować z OpenAI” – mówi Xiao. jina.ai
Endel
Endel to płatna aplikacja, która wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do stworzenia jednego niekończącego się utworu muzycznego, który stale dostosowuje się do otoczenia użytkownika. Aplikacja wykorzystuje akcelerometry telefonu do generowania rytmu synchronizującego się z krokami słuchaczy. Jeśli zaczną biegać lub skakać, tempo wzrasta. Nazywając siebie start-upem „sound wellness”, Endel wpisuje się w trend dźwięku funkcjonalnego, w którym muzyka ma cel – pomóc ludziom ćwiczyć, zasypiać lub skupiać się. „Chcemy stworzyć technologię, która wykorzysta moc dźwięku i pomoże osiągnąć określony stan poznawczy” – mówi dyrektor generalny Oleg Stavitsky, jeden z sześciu współzałożycieli firmy Endel. Założona w 2018 r. firma zebrała od tego czasu 22,1 mln dolarów (19,1 mln euro), w tym z funduszu venture Amazon Alexa, i co miesiąc korzysta z miliona aktywnych użytkowników. W 2023 roku firma zawarła umowę z Universal Music Group na wykorzystanie ich technologii do tworzenia nowych „pejzaży dźwiękowych” z wykorzystaniem prac uznanych artystów. endel.io
Zabić
Aby zrozumieć sukces Slaya, należy przyznać uznanie Pengu, wirtualnej aplikacji firmy, która stała się najpopularniejszym produktem startupu i ma ponad pięć milionów użytkowników. Założona przez Fabiana Kamberiego, Jannisa Ringwalda i Stefana Quernhorsta firma Slay stworzyła Pengu jako po części grę, a po części platformę społecznościową, na której przyjaciele lub pary mogą wspólnie wychowywać cyfrowego pingwina. Firma, która łącznie zebrała 7,6 miliona dolarów (6,8 miliona euro), w tym od Accel, obecnie zwiększa możliwości Pengu w zakresie personalizacji interakcji, podłączając serię LLM do silnika 3D, aby stworzyć odpowiednie wrażenia wizualne. Pengu może zareagować, gdy dziecko powie mu, że jest zastraszane, wręczając mu rysunek lub wysyłając spersonalizowane powiadomienia, aby je pocieszyć. zabić.fajnie
Pielęgnacja Ovom
Ovom Care to start-up zajmujący się płodnością, który wykorzystuje dane i uczenie maszynowe, aby wyeliminować domysły w medycynie reprodukcyjnej. Od chwili założenia firmy w 2023 r. współzałożycielki Felicia von Reden, Cristina Hickman i Lynae Brayboy otworzyły pierwszą klinikę leczenia niepłodności firmy w Londynie – omijając uciążliwy proces regulacyjny w Niemczech – i twierdzą, że leczą już setki osób. Oprócz kliniki fizycznej, aplikacji dla pacjentów i systemu zarządzania kliniką, Ovom oferuje również algorytmy uczenia maszynowego, które analizują badania krwi pacjentów, dane z urządzeń do noszenia, analizę gamet i obrazy USG w celu dostosowania rodzaju i czasu leczenia. „Wkraczamy teraz w erę medycyny precyzyjnej” – mówi dyrektor generalny von Reden. „ Szyjemy na miarę [fertility] za pomocą technologii”. Pomysł ten przyciągnął 4,8 miliona euro (5,3 miliona dolarów) z funduszy zalążkowych kierowanych przez Alpha Intelligence Capital. W ciągu najbliższego roku firma planuje przyciągnąć turystów medycznych z całej Europy do swojej drugiej kliniki w Portugalii, gdzie koszty leczenia mają być tańsze. ovomcare.com
Driada
Kiedy w 2018 r. córka Carstena Brinkschulte zaczęła protestować przeciwko zmianom klimatycznym, seryjny przedsiębiorca z branży telekomunikacyjnej zaczął zastanawiać się, w jaki sposób mógłby wykorzystać swoje doświadczenie dla dobra planety. W rezultacie w 2020 r. powstał start-up o nazwie Dryad, którego zadaniem jest stworzenie sieci wczesnego wykrywania pożarów. „Pomyśl o nas jak o leśnym Vodafone” – mówi Brinkschulte, jeden z siedmiu współzałożycieli firmy. Sieci kratowe Driady zasilane energią słoneczną umożliwiają czujnikom wysyłanie alertów w przypadku wykrycia pożaru, nawet w odległych obszarach, gdzie nie ma sygnału. Do tej pory firma sprzedała 20 000 czujników pożarów i powiązanego sprzętu do 50 krajów na całym świecie, od Kanady po Tajlandię, a także klientom, od samorządów lokalnych po przedsiębiorstwa użyteczności publicznej, które chcą chronić swoją infrastrukturę przed piekłem. Do tej pory Dryad zebrała 22 miliony euro (24,6 miliona dolarów), w tym z niemieckiego funduszu eCAPITAL zajmującego się głębokimi technologiami. driad.net
UltiHash
Rozwój energochłonnej sztucznej inteligencji skłonił Międzynarodową Agencję Energetyczną do ostrzeżenia, że energia elektryczna zużywana przez centra danych może to spowodować podwójnie w ciągu zaledwie dwóch lat. Jako grupy ekologiczne omówić ryzyka, jakie technologia stwarza dla klimatu, startup Ultihash opracowuje praktyczny sposób na zmniejszenie potrzeb centrów danych firm prowadzących energochłonne uczenie maszynowe lub szkolących własne modele. Założona w 2022 r. firma Ultihash opracowała algorytm, który według dyrektora generalnego i współzałożyciela Toma Lüdersdorfa może zmniejszyć potrzeby firm w zakresie przechowywania danych nawet o 60 procent, co oznacza, że potrzebują one mniej miejsca w centrum danych i zmniejszają swój ślad węglowy. Firma zebrała 2,5 miliona dolarów (2,2 miliona euro), mimo że nadal działała w trybie ukrytym. Lüdersdorf planuje wprowadzić produkt na rynek jeszcze w tym roku, po testach beta w ponad 300 firmach. ultihash.io
Krew
Według współzałożycielek TheBlood, Isabelle Guenou i Miriam Santer, krew menstruacyjna jest niedocenianym narzędziem diagnostycznym, ponieważ zawiera bogatą w dane tkankę endometrium, żywe komórki, komórki odpornościowe i białka, których nie ma w zwykłej krwi. Oboje założyli firmę w 2022 r., a jej celem było wykorzystanie krwi menstruacyjnej do uzupełnienia luki w danych dotyczących płci w służbie zdrowia. Od tego czasu firma przeanalizowała ponad 1000 próbek krwi menstruacyjnej, sprzedając zestawy testowe w cenie od 35 euro (39 dolarów) do 120 euro (133 dolarów) kobietom, które szukają więcej danych potrzebnych do leczenia płodności lub endometriozy. TheBlood planuje także udzielać licencji firmom farmaceutycznym na analizę biomarkerów lub zbiory danych. Do tej pory firma zebrała łącznie 1 milion euro (1,1 miliona dolarów), w tym od firmy ROX Health zajmującej się opieką zdrowotną. theblood.io
Qdrant
Aby stworzyć generatywną sztuczną inteligencję, algorytmy muszą wnioskować o relacjach między danymi – tekstem, obrazami lub dźwiękiem – które nie są oznaczone ani zorganizowane. W tym miejscu z pomocą przychodzą tak zwane wektorowe bazy danych, które pomagają programistom rozszerzać pamięć długoterminową LLM, ułatwiając tym modelom wyszukiwanie i analizowanie dużych ilości danych, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów obliczeń. Uruchomiony w 2021 r. przez współzałożycieli André Zayarniego i Fabrizio Schmidta Qdrant obsługuje twórców oprogramowania AI, oferując wyszukiwarkę wektorową i bazę danych dla nieustrukturyzowanych danych z łatwym w użyciu interfejsem API. W ciągu ostatnich trzech lat firma osiągnęła 7 milionów pobrań i 10 000 użytkowników na całym świecie, pozyskując w ten sposób 37 milionów dolarów (33,2 miliona euro), w tym od amerykańskiej firmy venture capital Spark Capital. qdrant.tech
Ten artykuł ukazał się po raz pierwszy w wydaniu WIRED UK z listopada/grudnia 2024 r.
