14.08.2026
KI-STARTUP

Ablatic AI: Linzer JKU-Spinoff mit eigenem KI-Sprachmodell und großen Plänen

Mit mehr als 100 Unternehmen wird das Large Language Model Talos des Linzer Spinoffs Ablatic AI bereits in der Beta-Phase getestet. Ab Ende August will man dank EU-Konformität den B2B-Markt erobern.
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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

KI-Startups gibt es bekanntlich wie Sand am Meer. Siebt man jedoch jene aus, die sich über ein eigenes Large Language Model (LLM) trauen (und auch die Kompetenz dazu mitbringen) werden es plötzlich sehr wenige. Innerhalb Österreichs ist hier bislang das Linzer Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter zu nennen. Mit dessen Spinout Emmi AI, das zwar kein LLM, aber ein Foundational Model im Bereich Physical AI entwickelt hat, und dieses Jahr an Mistral aus Frankreich verkauft wurde, sollte ein zweites Linzer Unternehmen nicht ausgelassen werden. Und nun kommt ein drittes dazu.

Klarer Fokus auf Europa und digitale Souveränität

Auch Ablatic AI, ein Spinoff des LIT Open Innovation Center der Johannes Kepler Universität Linz, baut mit Talos ein eigenes LLM – und zwar mit klarem B2B-Fokus. Dass das Unternehmen rund um Florian Zimmermann und Julian Mauerkirchner dieses sehr rechenintensive Unterfangen stemmen kann, wird unter anderem über eine Kooperation mit AI Factory Austria AI:AT, wo man im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt.

Doch wie wollen sich die Linzer gegen die übermächtige internationale Konkurrenz durchsetzen? Einmal mehr lautet die Antwort auf die Frage: digitale Souveränität. Talos sei bereits in seiner Architektur DSGVO- und AI-Act-konform; man decke den gesamten „Life Cycle“ des Produkts inklusive Hosting innerhalb Europas ab und falle so nicht unter den US-Cloud-Act. „Nicht das erste europäische KI-Modell. Das beste. Talos ist das fähigste, transparenteste und rechtssicherste Modell, das Europa jemals hervorgebracht hat, und wir haben es in Linz gebaut“, schreiben die Gründer durchaus selbstbewusst auf ihrer Website.

Kein Risikokapital

Der Plan ist dabei klar: den europäischen B2B-Markt erobern. Kernzielgruppe sind Unternehmen in regulierten Branchen wie Banken und Versicherungen sowie Softwareunternehmen. Schon in der aktuell noch laufenden Beta-Phase arbeitet Ablatic AI nach eigenen Angaben mit mehr als 100 Firmen zusammen. Schon Ende August soll der Marktstart erfolgen – dabei befindet sich das Unternehmen laut Impressum aktuell noch in Gründung.

Ob die großen Pläne aufgehen, bleibt freilich abzuwarten. Einen Teilaspekt könnte das Gründer-Duo früher oder später überdenken müssen. Man finanziere sich durch die EU, nicht durch Risikokapital, geben die beiden auf ihrer Website stolz an: „Wir bauen für Kunden, nicht für Investoren.“ Um mit den US-Riesen mit ihren bis zu elfstelligen Kapitalrunden konkurrieren zu können, könnte natürlich doch mehr externes Kapital notwendig werden.

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Die aktuelle internationale Studie „State of AI 2026“ von McKinsey zeigt, dass immer mehr Unternehmen KI im beruflichen Alltag einsetzen. Dafür wurden 1.719 Personen in 97 Ländern befragt. Fast neun von zehn Teilnehmer:innen nutzen KI regelmäßig in mindestens einer Geschäftsfunktion. Auffällig ist der rasante Aufstieg der agentenbasierten KI (Agentic AI). Vor allem Großunternehmen mit einem Jahresumsatz von über einer Milliarde US-Dollar treiben diese Entwicklung voran. 40 Prozent dieser Konzerne skalieren KI-Agenten bereits, im Vorjahr waren es noch 27 Prozent. Bei kleineren Unternehmen blieb dieser Anteil hingegen mit 22 Prozent nahezu unverändert.

Besonders Software-Programmieragenten verändern die IT-Budgets und Beschaffungsstrategien nachhaltig. Fast ein Drittel der befragten Organisationen (32 Prozent) gibt an, sich gegen den Kauf von externen Softwareprodukten oder -funktionen entschieden zu haben. Der Grund: Sie können diese Funktionalitäten nun mithilfe von Programmieragenten intern selbst entwickeln. Technologie-, Gesundheits- und Beratungsunternehmen sind hierbei die Vorreiter.

Finanzieller Erfolg gering, aber Mitarbeiter:innen profitieren

Trotz der tieferen Durchdringung und der neuen Möglichkeiten bei der Softwareentwicklung spiegelt sich der KI-Boom noch nicht überall im unternehmensweiten finanziellen Erfolg wider. Der Anteil der Unternehmen, die einen positiven Beitrag der KI zum operativen Gewinn (EBIT) verzeichnen, liegt unverändert bei 37 Prozent.

Gleichzeitig profitieren die Mitarbeiter:innen auf individueller Ebene: 80 Prozent der Befragten berichten, dass KI ihre persönliche Produktivität verbessert hat, und 50 Prozent treffen dank der Technologie laut eigenen Angaben bessere Entscheidungen am Arbeitsplatz. Ein Problem beim Einsatz hochentwickelter KI-Modelle sind allerdings die Betriebskosten. Rund 20 Prozent der Organisationen geben an, dass ihre Nutzung dadurch eingeschränkt ist. Dennoch bleibt die Investitionsbereitschaft hoch: 60 Prozent der Befragten erwarten, dass ihr Unternehmen die Ausgaben für Künstliche Intelligenz im kommenden Jahr weiter steigern wird.

Jobabbau rückt in den Fokus

Die Erwartungen hinsichtlich der Auswirkungen auf die Belegschaft verändern sich ebenfalls. Aktuell gehen 39 Prozent der Befragten davon aus, dass der KI-Einsatz im kommenden Jahr zu einem Rückgang der Gesamtbeschäftigung in ihrer Organisation führen wird. Im Vorjahr lag dieser Wert noch bei 32 Prozent. Tatsächlich blieben die realen Auswirkungen bisher deutlich hinter den Prognosen zurück. Nur 14 Prozent berichten von einem tatsächlichen, durch KI bedingten Personalabbau in den letzten zwölf Monaten. Eine Mehrheit von 66 Prozent verzeichnete in diesem Zeitraum keine oder kaum Veränderungen bei der Mitarbeiter:innenzahl.

KI-High-Performer

Die Studie beleuchtet auch eine kleine Gruppe sogenannter „KI-High-Performer“, die etwa sechs Prozent der Befragten ausmachen. Diese Unternehmen verzeichnen signifikante finanzielle Erfolge und setzen die Technologie anders ein. Sie nutzen KI nicht nur zur Effizienzsteigerung, sondern gezielt für Wachstum und Innovation. Zudem gestalten sie ihre Arbeitsabläufe grundlegend um, anstatt KI lediglich in bestehende Prozesse zu integrieren. Diese strategische Herangehensweise könnte für andere Organisationen wegweisend sein, um den Sprung von individueller Produktivität zu echtem wirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen.

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