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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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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