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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Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty
Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty | Foto: Nifty

Stile und Werke von Kreativschaffenden landen oft ungewollt im Training generativer KI. Nifty IP will das ändern – mit einem Werkzeug, das Schutz und Kontrolle ermöglichen soll – brutkasten berichtete bereits im Vorjahr.

Nifty IP mit frischem Kapital

Seitdem hat sich bei der Wiener FlexCo einiges getan. Man erhielt eine Förderung in Höhe von 250.000 Euro – 150.000 Euro aus dem „AI Adoption Programm“ des aws, 40.000 Euro Förderung durch das „Media Innovation Lab“ der Wiener Zeitung und rund 60.000 Euro Eigeninvestitionen der Gründer. Zudem etwa 2.000 Euro an „Google Cloud Credits“.

Die neuen Mittel werden künftig für den Aufbau der technischen Infrastruktur, die Analyse großer Datensätze und KI-Modelle sowie die Weiterentwicklung der Plattform eingesetzt.

„Millionen Bilder, Illustrationen und kreative Werke wurden bereits für das Training generativer KI-Systeme verwendet. Für die meisten Rechteinhaber ist jedoch kaum nachvollziehbar, ob ihre Inhalte betroffen sind oder welche Möglichkeiten sie haben, darauf zu reagieren“, sagt Sabrina Masur, Co-Founderin und CEO von Nifty IP. „Der aktuelle Prototyp von uns unterstützt Rechteinhaber dabei, mögliche Verwendungen ihrer Werke im KI-Kontext zu identifizieren und zu analysieren.“

Dokumentation der Ergebnisse

Dabei können Nutzer:innen ihre Bilder hochladen und prüfen lassen, ob Hinweise auf eine Nutzung ihrer Inhalte in Datensätzen oder im Umfeld generativer KI vorliegen. Die Ergebnisse werden dokumentiert und in nachvollziehbarer Form aufbereitet. Darüber hinaus bietet die Plattform Monitoring-Funktionen: Rechteinhaber können ihre Werke registrieren und werden benachrichtigt, wenn künftig neue potenzielle Verwendungen erkannt werden. Ziel des Teams ist es nicht nur, vergangene Nutzungen sichtbar zu machen, sondern auch zukünftige Verwendungen frühzeitig zu erkennen.

Technisch nutzt Nifty IP eine Kombination aus Bildanalyse-, Vergleichs- und Forensikverfahren. Registrierte Bilder werden mit bekannten Datensätzen und Bildsammlungen – die für das Training von KI verwendet werden – und weiteren relevanten Quellen abgeglichen, um potenzielle Verwendungen urheberrechtlich geschützter Inhalte zu identifizieren und nachvollziehbar zu dokumentieren.

„Membership-Inference“

Zusätzlich setzt Nifty IP sogenannte „Membership-Inference“-Verfahren ein. Diese ermöglichen es, punktuell auch sogenannte Blackbox-Modelle zu untersuchen, also KI-Modelle, deren Trainingsdaten von den Anbietern nicht offengelegt werden.

Ein weiterer Bestandteil der Plattform ist die Analyse von Websites auf Schutzmaßnahmen gegen KI-Crawler. Nifty IP prüft bestehende Schutzmechanismen und kann technische Maßnahmen empfehlen oder automatisiert umsetzen, um die Sichtbarkeit für KI-Crawler einzuschränken.

„Viele Künstler, Agenturen oder Museen wissen gar nicht, dass ihre Inhalte automatisiert von KI-Systemen erfasst werden können, wenn man dies nicht explizit verbietet“, erklärt Masur. „Nifty IP deckt daher den gesamten Schutzprozess ab: von der Prävention gegen KI-Crawler über den Nachweis und die Dokumentation der unerlaubten Nutzung zum Training von KI bis hin zum Monitoring zur Früherkennung von weiteren Verstößen.“

Nifty IP: Fokus auf größere Unternehmen

Zur Zielgruppe des Startups gehören Künstler:innen, Fotografen:innen, Illustrator:innen und Agenturen, da sie besonders stark von den Auswirkungen generativer KI betroffen seien. Über die Plattform können jene ihre Werke analysieren, überwachen und „künftig besser schützen“.

„Unser momentaner Fokus liegt zurzeit jedoch stark bei größeren Unternehmen und Organisationen, die umfangreiche Content-Bestände verwalten. Dazu zählen besonders große Stock-Plattformen, Verwertungsgesellschaften, Medienhäuser und Verlage, die Millionen von Werken verwalten. Mit mehreren großen Akteuren aus diesen Bereichen stehen wir bereits im Austausch und das Interesse ist sehr hoch“, präzisiert die Founderin.

Überwachen statt Verändern

Die Abgrenzung zur bestehenden Konkurrenz wie Glaze, Nightshade oder Spawning.ai liegt darin, dass etwa Glaze und Nightshade einen präventiven Ansatz verfolgen würden und Inhalte vor der Veröffentlichung verändern, um zukünftiges KI-Training zu erschweren oder die Qualität späterer Modelltrainings zu beeinflussen.

„Nifty IP verfolgt dagegen einen anderen Ansatz. Wir versuchen nicht, KI-Modelle oder Trainingsprozesse zu beeinflussen, sondern entwickeln forensische Werkzeuge, die Rechteinhabern helfen sollen, die potenzielle Nutzung ihrer Inhalte nachzuweisen, zu dokumentieren und kontinuierlich zu überwachen. Damit beschäftigen wir uns eher mit der Frage: Was passiert, wenn Inhalte trotz Schutzmaßnahmen oder ohne Wissen der Rechteinhaber bereits für KI-Training verwendet wurden“, erklärt Masur ihre Arbeitsweise. „Darüber hinaus arbeiten wir gemeinsam mit spezialisierten Kanzleien an standardisierten Prozessen für Dokumentation und rechtliche Durchsetzung, um die Brücke zwischen technischer Analyse und praktischer Anwendbarkeit für Rechteinhaber zu schließen. Unser Ziel ist es nicht nur mehr ihnen Transparenz zu verschaffen, sondern Betroffenen auch konkrete Handlungsmöglichkeiten zu geben, wenn ihre Inhalte ohne Zustimmung genutzt werden.“

Ziel: Datenbasis aufbauen

In den kommenden Monaten konzentriert sich Nifty IP auf die kontinuierliche Indexierung relevanter Datensätze und den Ausbau seiner Analyse- und Monitoring-Infrastruktur. Parallel dazu steht man mit mehreren größeren Plattformen, Rechteinhabern und Akteuren der Kreativwirtschaft im Austausch, um strategische Partnerschaften und erste Pilotprojekte zu evaluieren, wie die Founderin erklärt.

„Gleichzeitig“, gibt Masur einen weiteren Einblick in die nächste Zeit ihres Unternehmens, „bereiten wir die nächsten Wachstumsschritte (Seed-Round) vor und führen Gespräche mit potenziellen Investoren und strategischen Partnern. So wollen wir den weiteren Ausbau der Plattform beschleunigen und den Schutz kreativer Inhalte im Zeitalter generativer KI langfristig stärken.“

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