15.09.2026
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern

Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
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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

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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KI-Risiko, KI Risiko, Risiko, Summt, Wasner,
(v.l.) Carina Zehetmaier, Raoul Maier, Alexander Brix, Clemens Wasner | © AustrianStartups

Eine Künstliche Intelligenz würde vielleicht schreiben: „Als Carina das Wort ergriff, wurde der Saal plötzlich still. Ein Windhauch durchbrach das betretene Schweigen und das, was Carina sagen sollte, würde den gesamten Abend prägen und alles verändern. Damit hatte niemand gerechnet und Schockwellen gingen durchs ganze Land.“

KI: Wie stehts denn mit dem Vertrauen?

Derart extrem war es nicht, als Carina Zehetmaier, Co-Founderin und CEO von paiper.one, Raoul Maier, Founding Partner bei Eudemian Ventures und Alexander Brix, CCO bei fonio im Rahmen des AustrianStartups Summit zusammentrafen, um mit Moderator Clemens Wasner (Founder und CEO EnliteAI) die Risiken von KI zu diskutieren. Doch die Aussage der Vorsitzenden der Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz bei Austrian Standards hinterließ Eindruck. Und zeigte am Ende vielleicht genau das, worum es beim KI-Risiko wirklich geht: um den Vertrauens- und Skalierungsgedanken. Doch dazu später.

KI kann halluzinieren, KI kann sich, vor dem menschlichen Gehör versteckt, mit anderer KI austauschen. KI kann Server hacken, Daten lesen und Datenschutz ignorieren. Sie umgeht Grenzen, um Aufgaben zu erledigen und bleibt dabei intransparent. Vor allem aber kann sie automatisieren, Effizienz steigern und dort beschleunigen, wo es gewünscht wird. All das mit Gefahren verbunden, wenn man sich dieser nicht bewusst ist.

Risiko für Investor:innen verändert

Die Risiken Künstlicher Intelligenz werden hierzulande und weltweit auf mehreren Ebenen diskutiert. Etwa aus Fondsperspektive, wie Maier erklärte: Laut dem Experten habe KI das Risikoprofil für Investor:innen grundlegend verändert. Für das einzelne Unternehmen sei das Risiko gestiegen, für das gesamte Portfolio dagegen gleich hoch geblieben oder sogar niedriger geworden. Der Grund liege im sogenannten Power Law: In der Startup-Finanzierung entscheiden meist wenige Volltreffer über den Erfolg eines Portfolios, und weil KI die Entwicklung günstiger und schneller macht, könnte es künftig mehr solcher Treffer geben, so seine Prognose.

Zudem sinke Maier zufolge das Produkt- und Technologierisiko, das Teamrisiko bleibe in etwa gleich. Höher seien dagegen das Wettbewerbsrisiko, da Konkurrenten sehr schnell auftauchen könnten, das Umsetzungsrisiko, weil Startups bei schwacher Exekution rasch überholt würden, und auch das regulatorische Risiko.

Hinzu komme das Bewertungsrisiko, besonders in den USA. Bei den hohen Bewertungen werde es zum Problem, wenn der erwartete Exit-Wert ausbleibt: „Wir als Investoren müssen darauf vorbereitet sein, diese Risiken zu verstehen und sie auf sinnvolle Weise zu mindern“, sagte Maier. „Ich denke, es wird große Unterschiede geben, weil, wenn man sieht, dass ein Konkurrent sehr schnell auftaucht und sehr schnell an Fahrt gewinnt, wird es weniger darum gehen, zu versuchen ‚Zombies‘ zu pflegen, sondern sich wirklich auf seine Gewinner zu konzentrieren und auch die Diversifizierung des Portfolios tief bei den Gewinnern auszuspielen.“

Er sieht beim VC-Portfolio einen künftigen Trend hin zu einer „Gewinner-nimmt-das-Meiste“-Mentalität: „Was wir gesehen haben, ist, dass derzeit die Top 1 Prozent der Startups in den USA etwa 50 Prozent des Exit-Wertes einfangen. Das kann man mit der Ära von 2010 bis 2020 vergleichen, wo sie etwa 30 bis 35 Prozent des Exit-Wertes einfingen, davor — in der Ära von 2000 bis 2010 — waren es weniger als 20 Prozent. Wir haben also eine viel höhere Konzentration der Gewinner. Es geht nun viel mehr darum, diese Gewinner zu finden“, sagte Maier.

„Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an“

Zehetmaier rückte danach die Risiken beim Bauen von KI-Produkten selbst in den Fokus. Wer ein Produkt in einer Hochrisiko-Sphäre entwickle, solle sich früh fragen, ob und wie man es in der Gesellschaft haben wolle, und es resilient, cybersicher und sicher aufsetzen. Austrian Standards arbeite derzeit an den risikobezogenen Standards zum EU AI Act, die klären sollen, womit Unternehmen konform sein müssen und welche Schritte nötig sind. Langfristig könne das für Gründerinnen und Gründer ein Vorteil sein, auch wenn die frühe Auseinandersetzung Zeit koste. „Wenn wir nicht Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an einbauen, ist es hinterher viel schwerer“, sagte sie.

Zentral sei die Frage nach „Human in the Loop“, „Human in Command“ und „Human in Control“. Lösungen, wie Menschen tatsächlich im Entscheidungsprozess eingebunden bleiben, sind für Zehetmaier noch weitgehend offen: „Es kann nicht sein, dass man einfach einen Menschen hinsetzt und sagt: ‚Hak die Kästchen 1.000-mal am Tag ab‘. So bindet man keine menschliche Aufsicht ein.“

Die Frage nach dem: „Worum geht es eigentlich?“

Aus europäischer Perspektive frage sie sich manchmal, wofür das alles geschehe, so Zehetmaier. Gehe es am Ende darum, Beschäftigte loszuwerden, das Unternehmen hochzuskalieren und an ein weiteres US-Unternehmen zu verkaufen?

„Wir sollten die Idee des nachhaltigen Skalierens wirklich überdenken“, riet sie. Die erste Frage, die sich ein Startup stellen müsse, sei: „Was will ich bauen und wo will ich in der Zukunft sein? Was ist die Zukunft, in der meine Kinder leben werden, und wie sieht sie aus?” Das Ziel sei letztlich „nicht, es einfach hochzuskalieren und einfach an irgendwen zu verkaufen“, sondern eine bewusstere Reise zu gestalten. „Ich denke wirklich, dass es Chancen gibt, die Zukunft aktiv zu verändern und dazu beizutragen, das anzugleichen, was wir wollen“, sagte sie. „Um sicherzustellen, dass die Technologie für uns so frei von Voreingenommenheit und für so viele Menschen wie möglich funktioniert.“

Daran knüpfte Maier zustimmend an und griff Zehetmaiers Überlegungen zur Frage auf, welche Zukunft Technologieunternehmen eigentlich gestalten wollen. Die Frage unserer Zeit sei jedoch nicht nur, wie diese Zukunft aussehen solle, sondern auch, wer sie definiere und wer tatsächlich in der Lage sei, sie umzusetzen.

Denn selbst wenn es eine gesellschaftliche Einigung darüber gäbe, welche Richtung eingeschlagen werden sollte, sei keineswegs klar, wer die Macht habe, diese Vorstellungen durchzusetzen. Theoretisch seien es vor allem große Regierungen, die die Entwicklung der Technologie regulieren könnten. Doch gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz zeige sich, wie begrenzt dieser Handlungsspielraum sei.

„Europa nicht mehr auf Agenda“

Maier berichtete von einem Gespräch mit David Sacks (Mitglied des Podcasts All-In), der unter Donald Trump als KI-Beauftragter tätig war. Sacks habe ihm erklärt, dass die USA Künstliche Intelligenz nicht regulieren könnten, weil sie andernfalls Gefahr liefen, das Rennen gegen China zu verlieren.

„Das ist die Aussage des obersten US-Beraters für KI. Was uns das zeigt, ist, dass wir uns derzeit in einem chaotischen Zustand befinden, in dem wir im Wesentlichen ein Rennen zwischen zwei Supermächten haben“, sagte Maier. „Europa steht gar nicht mehr auf der Agenda. Es tut mir leid, euch das so beibringen zu müssen. Aber das ist der beängstigende Teil. Ich habe nicht die perfekte Antwort, aber ich stimme Zehetmaiers grundlegenden Fragen völlig zu.“

Aufsetzen ist nicht genug

Auch ohne Schockwellen führte die Diskussion der drei Expert:innen weiters zur Frage, wie sich KI-Startups in einem Markt behaupten können, in dem neue Wettbewerber schnell entstehen. Für Maier liegt die Antwort in der Verteidigungsfähigkeit des Geschäftsmodells. Ein bloßer „Wrapper“, also eine Anwendung, die lediglich auf ein bestehendes Sprachmodell aufsetzt, reiche kaum aus. Attraktiv seien Unternehmen, die sich durch proprietäre Daten, Branchen-Wissen, Kundenzugang oder komplexe Workflows abheben. Alexander Brix von fonio ergänzte, dass Startups ihren Wettbewerbsvorteil auch erst mit der Zeit entwickeln könnten – etwa durch eine starke Marke, Vertrauen und effiziente Vertriebsstrukturen. Gerade im B2B-Bereich sei Vertrauen entscheidend.

Carina Zehetmaier bestätigte diese Einschätzung aus der Perspektive eines Unternehmens, das sich auf KI-Compliance spezialisiert hat. Für paiper.one sei die Komplexität der Regulierung einerseits ein Hindernis, andererseits aber auch eine Chance, sich durch Fachwissen und Vertrauen zu differenzieren. Da sich gesetzliche Anforderungen von Land zu Land unterscheiden und laufend verändern können, lasse sich das Produkt nicht ohne Weiteres über verschiedene Märkte hinweg skalieren.

Wettbewerbsvorteil

„Was wir bisher beobachtet haben, ist, dass unser Wettbewerbsvorteil Vertrauen ist“, präzisierte Zehetmaier. Große Konzerne vertrauten dem Team aufgrund seiner Expertise und sähen paiper.one als Ansprechpartner, der sie bei der Einführung und Umsetzung neuer Anforderungen begleiten könne. Zugleich warnte sie davor, dass Europa seine Innovationskraft nicht allein aus der Regulierung schöpfen dürfe. Die Komplexität könne zwar einen Wettbewerbsvorteil schaffen, erschwere aber auch schnelles Wachstum.

Für sie liege eine zentrale Herausforderung jedoch nicht allein in der Technologie oder der Einhaltung von Vorschriften, sondern darin, KI tatsächlich in Unternehmen zu verankern.

Viele Unternehmen würden ihren Beschäftigten zwar entsprechende Lizenzen zur Verfügung stellen, doch diese würden nicht immer genutzt. Deshalb wolle sich paiper.one verstärkt darauf konzentrieren, Organisationen und ihre Mitarbeiter bei der Einführung von KI mitzunehmen und den Wandel aktiv zu begleiten. Denn, so Zehetmaier: „Wenn wir die beste Technologie haben, aber niemand sie nutzt, werden wir am Ende nicht glücklich sein.“

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