11.03.2025
TV-PITCH

21energy erhält Zusage für 1,25 Millionen-Euro-Investment bei 2m2m

Das Startup 21energy nutzt Hochleistungscomputer als Basis für Heizungen. Bei "2 Minuten 2 Millionen" erhielten die Gründer eine Investment-Zusage in Höhe von 1,25 Millionen Euro.
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Die beiden Co-Founder Maximilian Obwexer, (CEO) und Lukas Waldner (COO) | Foto: 21energy

Wer Bitcoins mined, produziert mit Hochleistungscomputern normalerweise sehr viel Wärme. In großen Rechenzentren müssen die Computer zusätzlich gekühlt werden. Aber warum die Abwärme nicht einfach zuhause zum Heizen nutzen? Das hat sich Maximilian Obwexer gefragt – und sich einfach einen Prototypen gebaut. Daraus entstanden ist das Startup 21energy, das er gemeinsam mit Lukas Waldner im November 2022 gegründet hat.

Im vergangenen Jahr haben sich die Founder für ihr Unternehmen 1,12 Millionen Euro Investment gesichert. In der heutigen Folge “2 Minuten 2 Millionen” haben sie nun eine weitere Investment-Zusage in Höhe von 1,25 Millionen Euro erhalten.

21energy nutzt Energie doppelt

“Wir haben eine zweidimensionale Energienutzung. Wir verbrennen nicht nur einen Energieträger, um Wärme zu erhalten, sondern wir nützen ein Abfallprodukt aus den Rechenzentren und machen es zu einem Hauptprodukt und haben so eine Effizienzsteigerung”, erklärt Obwexer die Grundlage seines Geschäfts im Gespräch mit brutkasten.

Abgesehen von den Hashboards, den Chips für die Bitcoin-Miner, produziert das Unternehmen alles in Tirol. Den Bitcoin-Miner könne man auch ohne Vorkenntnisse aufsetzen: “Man stellt sich einfach einen Bitcoin-Heizkörper ins Wohnzimmer, schließt den bei einer normalen Steckdose an den Strom an und verbindet sich dann mit unserer App.” Obwexer nennt die Geräte “eine eigene kleine Gelddruckmaschine”.

Leiser als ein Kühlschrank

Der “Ofen Pro”, der am meisten Bitcoins produziert, erzeugt im Vierjahresschnitt 26 Cent in Bitcoin und eine Kilowattstunde Wärme – pro Kilowattstunde Strom. “Wir haben keinen Leistungsverlust durch die Rechenleistung”, sagt Obwexer. Die Kund:innen würden zwar deutlich mehr Strom verbrauchen, gleichzeitig aber durch das Mining Gewinne erwirtschaften und sich das Geld für andere Heizmittel, meist fossile Brennstoffe, sparen.

Die größte Herausforderung in der Herstellung: Bitcoin Miner sind normalerweise so laut wie Motorräder. Obwexer und sein Team haben es geschafft, die Heizung leiser als einen Kühlschrank zu machen. Bis jetzt verzeichnet 21energy 4.000 Bestellungen – in 37 Ländern.

21energy steigert Unternehmensbewertung

Finanziert hat Obwexer das Unternehmen anfangs einerseits mit Gewinnen aus seiner Werbeagentur. Zusätzlich schloss das Startup Work-for-Equity-Deals ab. “Wir haben uns vier Gesellschafter ins Boot geholt, die Agenturdienstleistungen im Wert einer halben Million Euro erbracht haben”, sagt Obwexer.

Das erste finanzielle Investment stellte im vergangenen Jahr die Soveco GmbH – brutkasten berichtete. Das Unternehmen setzte 1,12 Millionen Euro in Bitcoin für 16 Prozent der Firmenanteile ein. Das ergibt eine Unternehmensbewertung von sieben Millionen Euro.

In der Startup Show “2 Minuten 2 Millionen” erhielt 21energy nun eine Investment-Zusage von Mathias Muther. Im Raum stehen 1,25 Millionen für 10 Prozent der Firmenanteile. Die Unternehmensbewertung liegt aktuell entsprechend bei 12,5 Millionen Euro. Zurzeit befindet sich der Deal noch im Due-Diligence-Prozess. Die finalen Unternehmensanteile könnten sich entsprechend noch ändern, sagt Obwexer.

Markteintritt in den USA geplant

Im vergangenen Herbst stand für das Startup die Expansion nach Skandinavien im Fokus. Die verläuft bisher allerdings eher schleppend. “Wir haben über den Winter Verkäufe in den skandinavischen Ländern gemacht, allerdings deutlich weniger, als wir uns erhofft haben”, erzählt Obwexer. Nun seien lokale Ansprechpartner:innen in Norwegen geplant, um die Verkaufszahlen zu steigern.

Mit dem “2 Minuten 2 Millionen”-Investment soll der Markteintritt in den USA gelingen. “Für die USA brauchen wir eine richtig große Kriegskassa”, sagt Co-Founder Obwexer. Marketing, die Steigerung des Produktionsvolumens und die technische Anpassung an die Stromspannung in den USA sind bereits in Arbeit.

Stabilisierung der Stromnetze mit Bitcoin-Minern

Ein weiteres großes Projekt von Obwexer ist die Stabilisierung der österreichischen Stromnetze mit negativer Regelenergie. Konkret bedeutet das: Gibt es überschüssige Energie im Stromnetz, nutzt 21energy sie für Bitcoin-Mining. Das könne das Unternehmen wegen des Bitcoin-Gewinns vergleichsweise günstig anbieten – und so die Netzkosten für alle senken.

Die Zukunft der Bitcoin-Heizung

Generell hat Obwexer mit dem Startup große Pläne. “Aktuell sind wir Weltmarktführer bei Bitcoin-Heizungen. Und sollte unsere These stimmen, dass das die wichtigste Heizmethode der Zukunft ist, kann man sich ausrechnen, wie groß wir dieses Potential einschätzen. Wir haben die Ambition, daraus ein Milliarden-Unternehmen zu machen.” Mit 21energy will Obwexer zu einer schnelleren und günstigeren Energiewende beitragen.

Laut dem Co-Founder hat das Unternehmen im zweiten Geschäftsjahr zwei Millionen Euro Umsatz gemacht – das entspreche einem Umsatzwachstum von fast 400 Prozent. Und auch die Anzahl der Mitarbeiter:innen wächst: Aktuell beschäftigt 21energy 16 Vollzeitäquivalente, vier Personen wurden gerade erst eingestellt. Vier weitere Personen suchen Obwexer und sein Team schon wieder.

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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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