24.11.2025
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

21base.ai: DLT-Austria-Chairman Ed Prinz startet neues KI-Unternehmen

Mit 21base.ai möchte DLT-Austria-Chairman Ed Prinz ein neues KI-Ökosystem aufbauen, das die wachsenden Datenströme der Finanz- und Kryptoindustrie nutzbar machen soll. Das Unternehmen entwickelt Technologien, die komplexe Markt- und Social-Daten in Echtzeit analysieren und damit neue Grundlagen für datengetriebene Entscheidungen schaffen möchten.
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Ed Prinz
Ed Prinz | Foto: beigestellt, Hintergrund Adobe Stock

Die digitale Finanzindustrie befindet sich in einer grundlegenden Transformation. Daten sind zu einem strategischen Produktionsfaktor geworden, insbesondere in Bereichen wie Payment, Banking und im Umfeld der Crypto-Assets. In diesem Spannungsfeld entstehen neue Technologien, die in der Lage sind, enorme Datenvolumina zu erfassen, zu strukturieren und in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Das weiß DLT-Austria-Chairman Ed Prinz und hat vor diesem Hintergrund 21base.ai gegründet, ein DeepTech-AI-Unternehmen mit Fokus auf Softwareentwicklung und angewandte Künstliche Intelligenz.

21base.ai: Schnittstelle zwischen Technologie und Finanzindustrie

Das Unternehmen verfolgt das Ziel, intelligente Systeme zu entwickeln, die komplexe Datenstrukturen in Echtzeit analysieren und damit „neue Informationsvorteile für professionelle und private Anwender“ schaffen.

„21base.ai entstand aus dem Bestreben, die technologische Kompetenz des Unternehmens Adprints in ein eigenes DeepTech-AI-Ökosystem zu überführen. Im Zentrum steht die Entwicklung innovativer Softwareprodukte, die maschinelles Lernen, Multi-Agent-Systeme und moderne Data-Warehouse-Architekturen kombinieren“, erklärt Prinz.

Das Unternehmen positioniert sich bewusst in der Schnittstelle zwischen Technologie und Finanzindustrie. Bereiche wie Zahlungsverkehr, Asset Management, digitales Banking und datengetriebene Marktanalyse sollen hierbei besonders von „präzisen, schnellen und verlässlichen Datensystemen, die dynamische Märkte abbilden“, profitieren, so der Plan.

Moonlytics

Die Strategie von 21base.ai basiert auf der Entwicklung eigenständiger Produkte, die jeweils auf einer gemeinsamen Daten- und Analyseinfrastruktur aufsetzen. Dieser modulare Aufbau soll es ermöglichen, neue Anwendungen schnell zu entwickeln und gleichzeitig eine gemeinsame Grundlage für Datenqualität, Konsistenz und maschinelles Lernen zu schaffen.

„Das erste Produkt von 21base.ai war Moonlytics, ein Machine-Learning- und Multi-Agent-System, das mit einem zentralen Data-Warehouse verbunden ist. Dieser Datenkern speichert strukturierte und unstrukturierte Informationen aus unterschiedlichen Quellen und dient als Grundlage für Analysen in nahezu Echtzeit“, sagt Prinz. „Moonlytics ist darauf ausgelegt, große Datenmengen nicht nur zu sammeln, sondern systematisch zu bewerten und in konsistente Analysemodelle zu überführen.“

Die Architektur umfasst Verfahren der statistischen Modellierung, der Zeitreihenanalyse sowie Machine-Learning-Ansätze. Sie ist darauf ausgelegt, Entwicklungen auf Social Media, Liquiditätsverschiebungen, Marktdynamiken und narrative Trends im Ökosystem digitaler Assets zu erkennen. Diese Daten bilden eigenen Worten nach erstmals einen durchgehenden Informationsstrom, der von der Datenerfassung bis zur analytischen Auswertung vollständig automatisiert ist.

Moonboard.ai als zweites Produkt

Aufbauend auf der Moonlytics-Infrastruktur entwickelte 21base.ai auch ein zweites Produkt, das unter dem Namen Moonboard.ai vorgestellt wurde. Der Launch fand im Rahmen der FinTech Week statt. Moonboard.ai ist eine Informations- und Analyseplattform, die Crypto-Assets aus mehreren Perspektiven bewertet. Sie versteht sich als komplementäres Werkzeug zu bestehenden Marktportalen, das eine Lücke zwischen klassischer Kursdarstellung und datengetriebenem Research schließen soll.

„Der Anwendungsbereich reicht von Retail-Investoren über professionelle Asset Manager bis hin zu Analysten, Influencern und Research-Teams. Im Mittelpunkt stehen Informationen rund um Sentiment, Marktaktivität, narrative Dynamiken und soziale Interaktionen. Die Daten werden nahezu in Echtzeit aktualisiert und basieren vollständig auf der technologischen Infrastruktur von Moonlytics“, präzisiert Prinz.

21base.ai: Analyse-Ökosystem als Ziel

Moonboard.ai soll, einfach gesagt, die wachsende Komplexität des Crypto-Marktes verständlich machen, frühzeitige Trends identifizieren und durch algorithmische Bewertungsmethoden Transparenz schaffen. Die Plattform verbindet Markt-, Social-, Liquiditäts- und Aktivitätsdaten, um Trends zu erkennen, bevor sie sich vollständig im Kursverlauf widerspiegeln, so der Claim. Zudem bündelt sie Daten über soziale Diskussionen, Marktvolumen, Kapitalströme, On-Chain-Aktivitäten und sentimentbasierte Veränderungen.

Im Zentrum von Moonboard.ai stehen sechs unterschiedliche Scoring-Methoden, die Crypto-Assets aus verschiedenen Blickwinkeln analysieren. Jede Methode verfolgt eine andere analytische Zielsetzung und soll dadurch eine multidimensionale Betrachtung ermöglichen. Darunter etwa frühe Wachstumsindikatoren, Marketperformance-Bewertung oder Dynamik sozialer Interaktionen.

„Moonboard.ai schafft einen strukturierten Zugang zu einem Markt, der üblicherweise fragmentiert, schnelllebig und schwer durchschaubar ist. Die Kombination aus Echtzeitdaten, algorithmischen Modellen und einer klaren Benutzeroberfläche ermöglicht eine fundierte Einschätzung der aktuellen Marktlage. Nutzer können Trends, Chancen und Risiken frühzeitig erkennen und verschiedene Bewertungsstrategien miteinander vergleichen“, sagt Prinz.

Das langfristige Ziel von 21base.ai besteht darin, ein umfassendes Analyse-Ökosystem aufzubauen, das digitale Vermögenswerte aus wirtschaftlicher, sozialer und technologischer Perspektive in Echtzeit abbildet.

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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