KI-Übersetzungsdienst: DeepL tauscht CFO und soll an Börsengang arbeiten
Der KI-Übersetzungsdienst DeepL hat seinen Finanzvorstand Markus Harder ausgetauscht. Ein Grund soll seine mangelnde Erfahrung für einen möglichen Börsengang gewesen sein, erfuhr das Handelsblatt aus Unternehmenskreisen.
Auf Anfrage bestätigte DeepL die Personalie, äußerte sich aber weder zum Zeitpunkt noch zum Hintergrund: "Wir können bestätigen, dass Markus Harder nicht mehr für DeepL arbeitet" , teilte eine Sprecherin mit. Einen Nachfolger werde man "zu gegebener Zeit" bekannt geben.
Laut Angaben im Karrierenetzwerk Linkedin fungiert Peter McDougall als Interims-Finanzvorstand. Der Brite war am Börsengang des US-Softwareunternehmens Sprinklr beteiligt.
Größeren Kredit aufgenommen
Im Januar 2025 nahm das Kölner Start-up DeepL einen größeren Kredit auf, wie Daten des Dienstleisters Pitchbook zeigen. Eine Fremdfinanzierung nach großen Eigenkapitalrunden kann ein Indiz dafür sein, dass ein privates Unternehmen einen Börsengang erwägt.
Konkret geht es um einen Senior Term Loan, also vorrangiges Fremdkapital, in Höhe von 75 Millionen US-Dollar. Wer der Kreditgeber ist, geht aus den Daten nicht hervor. DeepL äußerte sich auf Anfrage des Handelsblatts nicht zu den Finanzzahlen.
Nach einer beeindruckenden Finanzierungsrunde 2022 erreichte das Unternehmen den Einhorn-Status - die Marktbewertung überstieg die Grenze von einer Milliarde US-Dollar. Die Beschäftigtenzahl verdoppelte sich auf 900 und mit der Eröffnung eines Standorts in Austin, Texas, wollte DeepL auch in der USA Fuß fassen.
Der Dienstleister setzt laut Nvidia-Chef Jensen Huang als erster in Europa die Rack-Infrastruktur DGX SuperPOD mit DGX GB200 von Nvidia ein. Die Racks stehen im Ecodatacenter in Schweden, einem Partner von DeepL.
Die Rechenleistung wird zum Trainieren neuer Modelle und zur Entwicklung der KI-Sprachplattform benötigt. Nvidia DGX SuperPOD mit DGX-GB200-Systemen ist eine flüssigkeitsgekühlte KI-Rack-Infrastruktur, die auf Tausende von Nvidia-GB200-Grace Blackwell-Chips skalieren kann.