05.01.2026
DACHFONDS

Große Vorbilder: Was Österreich von internationalen Dachfonds-Modellen lernen kann

Mit dem Dachfonds hat es eine der großen politischen Forderungen der heimischen Startup-Szene ins aktuelle Regierungsprogramm geschafft. Erste Schritte sind getan, die Umsetzung steht aber noch aus. Für diese sollen auch internationale Best-Practice-Beispiele als Vorlage dienen. Vor allem eines findet dabei besondere Beachtung: der „Wachstumsfonds“ der deutschen KfW Capital.
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Die Schaffung eines Dachfonds soll die heimische Startup-Szene stärken

Dieser Artikel ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von November 2025 “Verantwortung” erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


Ende Februar 2025 war es so weit: Nach mehreren Verhandlungsanläufen gelang die Bildung einer neuen österreichischen Bundesregierung. Und das Regierungsprogramm von ÖVP, SPÖ und Neos hielt auch ein für die heimische Startup-Szene zentrales Vorhaben bereit: die Schaffung eines Dachfonds. Schon viele Jahre lang hatte die Szene auf die Einrichtung eines staatlich gestützten „Fund of Funds“ gepocht. Dieser soll sein Kapital in verschiedene VC-Fonds investieren, die dann wiederum Startup-Investments tätigen. Die dadurch entstehende breite Risikostreuung soll auch sehr risikoaverse institutionelle Investoren, wie etwa Pensionskassen und Versicherungen, überzeugen, Limited Partner, also Fonds-Investoren, zu werden. Das erklärte Ziel: mehr Kapital für die Anschlussfinanzierung heimischer Startups.

Einige Monate nach der Präsentation des Regierungsprogramms sind bereits erste Schritte getan. Nachdem Startup-Staatssekretärin Elisabeth Zehetner nicht müde wurde, zu betonen, dass man die Umsetzung zügig angehen wolle, wurde dem Dachfonds zunächst Anfang September in einem noch recht unkonkreten Ministerratsbeschluss der Name „Scaleup Fonds“ verpasst. Einige Wochen später folgte dann die Präsentation einer Studie des Wirtschaftsforschungsinstituts EcoAustria, auf deren Ergebnissen die konkrete Umsetzung aufbauen soll. Auf 121 Seiten, inklusive aller Anhänge, werden dort zwei mögliche Szenarien durchgerechnet: ein „optimistisches“ mit 100 Millionen Euro Ankerinvestment durch den Staat und 500 Millionen Euro Gesamtvolumen sowie ein „konservatives“ mit 60 beziehungsweise 300 Millionen Euro. Zudem werden in der Studie internationale Beispiele analysiert, potenzielle Effekte eines Dachfonds erklärt und mögliche begleitende politische Maßnahmen dargelegt, die Investments in den Dachfonds durch institutionelle Investoren sowie Investments durch die vom Dachfonds unterstützten VC-Fonds erleichtern sollen.

Viele internationale Beispiele

Und was sind diese internationalen Vorbilder, an denen die Regierung sich ein Beispiel nehmen will? In der EcoAustria-Studie werden sowohl private, staatliche als auch Private-Public-Partnership-Modelle (PPP) aus insgesamt sechs Ländern sowie der Europäischen Union genauer vorgestellt. Zur Erläuterung: Bei den privaten Modellen, in der Studie werden Beispiele aus der Schweiz und den USA angeführt, bringt der Staat selbst keine oder kaum Mittel in den Dachfonds ein. Bei den staatlichen Modellen, hier werden Beispiele aus Singapur und Frankreich erläutert, kommt das Kapital dagegen überwiegend oder zur Gänze vom Staat. Und bei der PPP-Variante, die auch in Österreich umgesetzt werden soll, bringt sich die öffentliche Hand direkt mit Kapital oder Garantien ein, das Gros des Geldes kommt aber von privaten institutionellen Investoren.

Hier darf in der EcoAustria-Studie neben dem Dachfonds-Modell des European Investment Fund (EIF) natürlich der 1992 gestartete Vækstfonden aus Dänemark mit seinem 2011 erstmals aufgelegten Dachfonds Dansk Vækstkapital, aktuell in der vierten Auflage, nicht fehlen. Er gilt in Europa als Vorreiter-Modell und wurde in der heimischen Dachfonds-Diskussion von Beginn an als Beispiel herangezogen. Er investiert nach rein renditeorientierten Kriterien und beschränkt sich dabei nicht ausschließlich auf inländische Kapitalgesellschaften. Zudem steht bei Zielfonds das Management-Know-how als Auswahlkriterium im Vordergrund, drei Merkmale, die auch in den Dachfonds-Forderungskatalogen der heimischen Startup-Player zentral sind.

Genauer Blick auf deutschen „Wachstumsfonds“

Mit Abstand am genauesten durchleuchtet wird in der EcoAustria-Studie aber ein Dachfonds-Modell aus Österreichs größtem Nachbarland Deutschland: der „Wachstumsfonds“ (erstes Final Closing 2023). Er ist Teil des „Zukunftsfonds“ von KfW Capital, einer Tochtergesellschaft der Kreditanstalt für Wiederaufbau (KfW) Bankengruppe. Bis 2030 soll dieser „Zukunftsfonds“ insgesamt ein Volumen von 13,6 Milliarden Euro erreichen, das über verschiedene Vehikel direkt oder indirekt in Startups und Scaleups fließen soll.

Der „Wachstumsfonds“ als Fund-of-Funds-Modell ist eines dieser Instrumente. Sein Fondsvolumen beträgt in der aktuellen ersten Auflage rund eine Milliarde Euro. Bis Ende 2024 wurden dabei bereits fast 600 Millionen Euro an 31 Wagniskapitalfonds zugesagt. Bund und KfW Capital agierten als Ankerinvestoren, knapp 70 Prozent des gesamten Fondsvolumens wurden aber von mehr als 20 institutionellen Anlegern mobilisiert, darunter Versicherungen, Pensionskassen, Vermögensverwalter und große Family Offices. Der „Wachstumsfonds“ investiert rund 50 Prozent in ICT-Fonds, 30 Prozent in Life-Science-Fonds und 20 Prozent in sonstige Fonds. 60 Prozent der Investments sollen in der Growth Stage von Series B bis IPO und 40 Prozent in der Early Stage von Seed bis Series A erfolgen. Circa 40 Prozent werden in deutsche Fonds investiert, weitere 40 Prozent im restlichen Europa und die restlichen 20 Prozent im Rest der Welt.

Dem Vorbild nachempfunden

Und dieser deutsche „Wachstumsfonds“ wird in der Studie schließlich auch dezidiert angeführt, wenn es um die empfohlene Ausgestaltung des geplanten österreichischen Pendants geht. Was sind nun die Eckpunkte dieser Empfehlung? Der „Scaleup Fonds“ soll etwa, wie KfW Capital in Deutschland, als GmbH & Co KG aufgesetzt sein, um eine klare Trennung von Management und Kapitalbeteiligung zu ermöglichen. Besonders betont wird in der Studie die Notwendigkeit einer unabhängigen Governance und eigenständigen Struktur, die frei von politischem Einfluss ist. Das Management soll international ausgeschrieben und marktüblich, also mit einem Mix aus Managementgebühr und erfolgsabhängiger Gewinnbeteiligung, vergütet werden.

In Sachen Investmentstrategie soll der Dachfonds laut Vorschlag vorwiegend in Fonds investieren, die mehrheitlich private Anteilseigner:innen haben und Minderheitsbeteiligungen anstreben, also klassische VC-Fonds. Empfohlen wird ein Fokus auf Zielfonds im Growth-Stage-Bereich, gleichzeitig könne aber ein Teil der Fondssumme für Ankerinvestments in spezialisierte oder kleinere Seed-Fonds genutzt werden. In der Schwerpunktsetzung der Investmentstrategie wird ein abgestimmter Mix aus Spezialisierung und Flexibilität empfohlen, sowohl thematisch als auch geografisch, wobei ein möglichst weitreichender Fokus eingemahnt wird. Es soll also nicht nur in österreichische, sondern auch in andere europäische Fonds investiert werden. Dabei wird jedoch betont, dass die Zielfonds eine österreichische Vertriebszulassung haben müssen.

Einige Hauptanliegen der Startup-Szene, allen voran die Unabhängigkeit des Managements, finden sich damit in der Empfehlung von EcoAustria wieder. Ob alle in der Umsetzung beherzigt werden, bleibt abzuwarten, ebenso wie der tatsächliche Zeitplan dieser Umsetzung. Für Kritik aus der Szene sorgte jedenfalls unter anderem das angestrebte Gesamtvolumen von maximal 500 Millionen Euro, dieses sei zu bescheiden angesetzt. Immerhin: Im Vergleich zum großen Vorbild „Wachstumsfonds“ aus Deutschland wäre man damit bei halb so viel Kapital, eine durchaus deutliche positive Abweichung von der oft genutzten 1:10-Formel im Vergleich zum rund zehnmal so bevölkerungsreicheren Nachbarland. Und wie sagte Staatssekretärin Zehetner bei der Studienpräsentation: „Die Kritiker sollen sich positiv überraschen lassen.“

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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