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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(c) Haris Dervisevic / brutkasten

Das brutkasten-Printmagazin wird exklusiv an die wichtigsten Stakeholder des österreichischen Innnovations-Ecosystems zugestellt.

Daneben ist es auch digital als Download erhältlich – der Link findet sich am Ende des Artikels.


„Aufbrechen“ hat zwei Bedeutungen: sich auf den Weg machen und etwas aufbrechen, das verkrustet ist. Diese Ausgabe braucht beide Varianten. Denn die Frage, wie Österreich bei industrieller KI, punkto Kapital und hinsichtlich europäischer Regeln vorankommt, lässt sich nicht mit Abwarten beantworten. Wir haben mit Menschen gesprochen, die das verstanden haben, und uns Regionen angesehen, in denen die Umsetzung längst passiert.

Christoph Knogler steht an der Spitze von Keba, dem Linzer Technologieunternehmen für industrielle Automatisierung, und sitzt der KI-Taskforce der Industriellenvereinigung vor. In unserer Coverstory (Seite 22) erklärt er, warum industrielle KI Europas eigentliche Chance ist und wo Österreich aufholen muss. Dass Oberösterreich mehr ist als Industrie, zeigt unser Standort-Check ab Seite 30: von der Tabakfabrik über die JKU bis zu den Exits von Emmi AI und Tractive.

Speedinvest-Chef Oliver Holle wiederum erklärt im Interview (Seite 8), warum sich der größte heimische Frühphasen-Investor gerade umbaut. Und wer glaubt, ein Millionen-Exit sei automatisch ein Erfolg, sollte unseren Deep Dive zur Liquidation Preference lesen (Seite 14): Eine unscheinbare Klausel entscheidet mitunter darüber, ob für Gründer:innen am Ende überhaupt etwas übrig bleibt.

Aufbrechen muss auch Europa: Wie weit die Rechtsform „EU Inc.“ inzwischen ist, analysieren wir ab Seite 46. Antonella Mei-Pochtler und Franz-Stefan Gady diskutieren im Doppelinterview (Seite 50), wie Kapital und Sicherheit über Europas Handlungsfähigkeit entscheiden. Und Estland führt vor, was ein kleines Land erreichen kann, wenn es Digitalisierung konsequent denkt (Seite 54).

Was Unternehmen heute tatsächlich mit KI anfangen, haben wir in der zweiten Staffel unserer Serie „No Hype KI“ mit Expert:innen diskutiert; das Wichtigste daraus ist ab Seite 40 zu lesen. Frank Möbius, fast 30 Jahre bei BMW, erklärt, warum der Transfer neuer Technologien ins Unternehmen das Schwierigste ist (Seite 66).

Im Bereich „Beyond Business“ erklärt Toto Wolff im Interview (Seite 78), warum bei der Fehlersuche niemand die Hand hebt, der Angst hat, gefeuert zu werden, und wie er bei Mercedes deshalb auf eine No-Blame-Kultur setzt. Wir zeigen weiters, wie Reverse Mentoring Hierarchien auf den Kopf stellt (Seite 72), und fragen die Fotografin Antje Wolm, warum Führungskräfte heute lernen müssen, sichtbar zu sein (Seite 82).

Zum Abschluss ein Hinweis in eigener Sache: Diese Ausgabe liegt beim European Forum Alpbach auf, wo brutkasten auch heuer wieder vor Ort ist. Wenn du dort bist: Sprich uns an, wir freuen uns auf den Austausch!

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