02.07.2026
SIMULATION

6-facher Le Mans-Sieger, ein „Wohnungsbrand“ und echte G-Kraft: Die Geschichte des Racing-Startups VBR

Das österreichische Startup VBR Innovations GmbH entwickelt eine neue Form des Motorsporterlebnisses, bei der reale Miniatur-Rennfahrzeuge und Simulatoren über teleoperierte Systeme und Echtzeitdaten miteinander verbunden werden.
/artikel/6-facher-le-mans-sieger-ein-wohnungsbrand-und-echte-g-kraft-die-geschichte-des-racing-startups-vbr
VBR
© VBR WRC - Philipp Lietz und Thomas Steinber von VBR

Das Gefühl des echten Rennfahrens hat das Gründungs-Trio Philipp Lietz, Thomas Steinber und Paul Aigner gemeinsam mit dem sechsfachen Le-Mans-Sieger Richard Lietz dazu motiviert, mit VBR Innovations ein Racing-Startup zu gründen, das reale Rennsport-Events mit teleoperierter Fahrzeugsteuerung und interaktiven Racing-Systemen kombiniert.

VBR: Die Anfänge

Die Idee für das Projekt entstand schon Jahre vor der Gründung 2021 mit einer zentralen Frage als Ausgangspunkt: Warum steuert man echte kleine Fahrzeuge nicht aus einem Simulator heraus, da dies deutlich günstiger und potenziell auch sicherer wäre als klassischer Rennbetrieb? Aus dieser Überlegung entwickelte sich über mehrere Jahre hinweg ein Technologie- und Produktkonzept.

Besonders die frühe Entwicklungsphase des Projekts ist Teil der Gründungsgeschichte und beinhaltet sogar einen „Wohnungsbrand“: „Das war ganz am Anfang beim Tüfteln, so etwa um 2018 herum. Klassisch, wie es beim Entwickeln so ist, hat es kurz mal gebrannt, es war aber nichts Schlimmes und es bestand keine Gefahr für die Wohnung – nur eine lustige ‚Tüftler-Anekdote'“, erklärt Philipp Lietz.

Kräfte, Vibrationen und Bewegungsimpulse

Heute steht im Zentrum von VBR eine Kombination aus Simulator-Technologie, Fahrzeugen und sogenannter taktiler Interaktionstechnologie. Dabei werden physische Rückmeldungen wie Kräfte, Vibrationen und Bewegungsimpulse in die Steuerung integriert, um ein möglichst realistisches Fahrerlebnis zu erzeugen. Die Cockpits reagieren dabei auf Fahrmanöver mit haptischem Feedback, das Beschleunigung, Bremsverhalten und Streckenbedingungen simulieren soll.

Die Datenübertragung erfolgt über WLAN-Infrastruktur, wobei perspektivisch auch der Einsatz von 5G möglich ist, um geringere Latenzzeiten und stabilere Verbindungen zu ermöglichen.

© VBR

Ein Teil des Systems wird bereits mit Simulatoren und Fahrzeugen in München getestet bzw. betrieben. Dabei werden im Rahmen eines Event-Use-Cases reale Fahrdaten vor Ort über ein eigenes WLAN-Netzwerk zwischen Fahrzeugen und Simulatoren übertragen. Ziel ist es, echte Fahrzeugkräfte und Fahrdynamiken möglichst unmittelbar in die Simulation zu überführen.

Le Mans und WRC Rallye

Das Startup aus Ybbsitz (Niederösterreich) war zuletzt bei zwei der größten Motorsportevents der Welt im Einsatz: dem 24-Stunden-Rennen von Le Mans sowie der WRC Rallye Griechenland. Insgesamt konnten dabei mehr als 6.500 Besucher das System in speziell aufgebauten „Race Zones“ erleben.

Bei den 24 Stunden von Le Mans realisierte das Team gemeinsam mit Goodyear eine interaktive Fan-Zone, in der über 4.500 Besucher Rennfahrzeuge über ein teleoperiertes System steuerten. Die Fahrzeuge wurden dabei in einem physischen Setup mit Force-Feedback-Technologie und Echtzeitdaten bewegt, um ein möglichst direktes Fahrgefühl zu erzeugen.

Nach dem Event wurde die gesamte Infrastruktur abgebaut, nach Athen transportiert und bei der WRC Rallye Griechenland erneut eingesetzt. Dort nutzten weitere rund 2.000 Besucher das Format in Kooperation mit EKO.

VBR mit Franchise

Parallel zu solchen Events baut das Unternehmen ein wachsendes Standort- und Franchise-Modell auf. Erste Installationen befinden sich bereits in Betrieb, darunter in Amstetten in Österreich und in Bielefeld in Deutschland. Ein weiterer Standort in Bratislava ist in Vorbereitung.

Somit basiert das Geschäftsmodell auf zwei Säulen: temporären Installationen bei internationalen Motorsportevents sowie dauerhaft betriebenen „Race Experience“-Standorten. Nutzer können dabei entweder zeitbasiert oder über Ticketmodelle teilnehmen. Im Rahmen der Event-Use-Cases soll das System künftig auch bei internationalen Motorsportveranstaltungen wie dem Goodwood Festival of Speed eingesetzt werden, um reale Fahrdaten direkt in interaktive Simulator- und Racing-Erlebnisse zu übertragen.

Bislang wurden rund 300.000 Euro an Investitionen aus dem österreichischen Umfeld eingesammelt, die vor allem in die Entwicklung der Technologie und den Aufbau der ersten Standorte geflossen sind. Eine weitere Finanzierungsrunde ist in Vorbereitung.

Deine ungelesenen Artikel:
24.06.2026

Ora Computing: Wiener KI-Startup holt 3,5 Mio. Euro Seed-Finanzierung

Das Wiener KI-Startup Ora Computing hat eine Seed-Finanzierung über 3,5 Millionen Euro abgeschlossen. Mit seiner Technologie zur effizienten Komprimierung großer KI-Modelle will das Unternehmen die Kosten und den Energiebedarf von KI-Anwendungen senken und die Nutzung auf unterschiedlichster Hardware ermöglichen.
/artikel/ora-computing-wiener-ki-startup-holt-35-mio-euro-seed-finanzierung
24.06.2026

Ora Computing: Wiener KI-Startup holt 3,5 Mio. Euro Seed-Finanzierung

Das Wiener KI-Startup Ora Computing hat eine Seed-Finanzierung über 3,5 Millionen Euro abgeschlossen. Mit seiner Technologie zur effizienten Komprimierung großer KI-Modelle will das Unternehmen die Kosten und den Energiebedarf von KI-Anwendungen senken und die Nutzung auf unterschiedlichster Hardware ermöglichen.
/artikel/ora-computing-wiener-ki-startup-holt-35-mio-euro-seed-finanzierung
Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

6-facher Le Mans-Sieger, ein „Wohnungsbrand“ und echte G-Kraft: Die Geschichte des Racing-Startups VBR

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

6-facher Le Mans-Sieger, ein „Wohnungsbrand“ und echte G-Kraft: Die Geschichte des Racing-Startups VBR

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

6-facher Le Mans-Sieger, ein „Wohnungsbrand“ und echte G-Kraft: Die Geschichte des Racing-Startups VBR

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

6-facher Le Mans-Sieger, ein „Wohnungsbrand“ und echte G-Kraft: Die Geschichte des Racing-Startups VBR

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

6-facher Le Mans-Sieger, ein „Wohnungsbrand“ und echte G-Kraft: Die Geschichte des Racing-Startups VBR

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

6-facher Le Mans-Sieger, ein „Wohnungsbrand“ und echte G-Kraft: Die Geschichte des Racing-Startups VBR

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

6-facher Le Mans-Sieger, ein „Wohnungsbrand“ und echte G-Kraft: Die Geschichte des Racing-Startups VBR

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

6-facher Le Mans-Sieger, ein „Wohnungsbrand“ und echte G-Kraft: Die Geschichte des Racing-Startups VBR

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

6-facher Le Mans-Sieger, ein „Wohnungsbrand“ und echte G-Kraft: Die Geschichte des Racing-Startups VBR