08.05.2026
TACEO

„Abliefern statt Oversellen“: Wie ein Grazer Startup Sam Altmans World-Projekt knackte

Das Grazer Startup Taceo beweist, dass technologische Exzellenz "Made in Austria" selbst die ambitioniertesten Projekte des Silicon Valley überzeugen kann. Im Interview gibt CEO Lukas Helminger der Redaktion Einblicke in die zweijährige Anbahnung mit Sam Altmans "World"-Projekt.
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Taceo
(v.l.) Taceo-CEO Lukas Helminger und Sam Altman.

Wenn es um die sichere Verarbeitung hochsensibler Daten geht, setzt die Tech-Welt zunehmend auf Post-Quanten-Kryptografie. Genau in dieser komplexen Nische arbeitet das Grazer Startup Taceo. Mit ihrer wegweisenden Technologie sicherten sie sich nicht nur ein Millioneninvestment aus dem Silicon Valley, sondern gewannen kürzlich auch Sam Altmans World-Projekt als wichtigsten Kunden, wie brutkasten bereits berichtete. Doch wie gelingt ein solcher Coup?

Abliefern statt Oversellen

„Es ist eigentlich sehr unspannend“, erzählt Lukas Helminger, CEO bei Taceo mit einem Schmunzeln. „Wir besuchen immer auch die größten akademischen Konferenzen für Blockchain-Technologie – und dort ist der Erstkontakt entstanden. Sehr zufällig, ein Wissensaustausch“, erzählt er weiter. Schnell wurde klar: World hatte ein konkretes Performance-Problem in der Infrastruktur, das bereits mehrere Firmen nicht lösen konnten. Taceo konnte genau hier ansetzen, doch es folgte ein zweijähriger Prozess der Vertrauensbildung.

Die Grazer starteten zunächst mit kleinen Forschungs-Grants und Consulting-Aufträgen, bei denen sie lediglich Sub-Teile der Infrastruktur lieferten. Erst nach und nach setzte das World-Projekt schließlich vollständig auf die Kerninfrastruktur des Startups. Es war ein zweijähriger Prozess des Vertrauens in uns und die Technologie“, sagt Helminger. Dabei wurde nie mit Sam Altman selbst gesprochen. Die Gespräche liefen stets mit einem technischen Mitglied des Gründungsteams, einem Kryptografie-Experten.

Die entscheidende Zutat? Laut Helminger war es schlussendlich Integrität. „Wir hatten eher das Problem des Understatements. Als europäisch-österreichisch ausgebildete Forscher neigt man dazu, zu understaten. Aber wenn man dann wirklich abliefert, wird das Vertrauen immer größer.“ Persönliche Working-Sessions und Besuche vor Ort taten ihr Übriges. Was World an Taceo zahlt, bleibt streng vertraulich: „undisclosed“, so Helminger knapp.

Die Silicon-Valley-Rutsche

Diese konsequente Leistung öffnete dem Startup letztlich die ganz großen Türen. Das World-Team war von der Grazer Technologie derart begeistert, dass sie für Taceo die direkte Intro zu US-Investoren legten. „Sie haben einfach gesagt: Die Leute haben für uns ein wirklich schwieriges Problem gelöst, was andere nicht konnten.“ Das Ergebnis: ein 5,5-Millionen-Euro-Investment, wie brutkasten berichtete.

Eine Randnotiz, die Bände spricht: Für die amerikanischen VCs war der österreichische Notarprozess komplettes Neuland. „Für die meisten war das ein Riesenhorror“, erinnert sich Helminger. Zum Notar, alles vorlesen lassen: in den USA schlicht unbekannt. „Es war für alle das erste Mal“, so Helminger weiter, aber man hat es schlussendlich trotzdem gemacht und direkt in die österreichische GmbH investiert.

„Proof of Human“: Das nächste große Geschäftsfeld

Der unmittelbare Fokus liegt in näherer Zukunft auf Wachstum durch Kunden, nicht durch Kapital. „Wir sehen gerade sehr viel Demand im Identity- und Private-Finance-Bereich“, sagt Helminger. „Deswegen ist jetzt der ganze Fokus für die nächsten Monate auf der Kundengewinnung, weil Fundraising-Prozesse immer sehr vom Core Business ablenken.“

Dass die Nachfrage steigen wird, davon ist Helminger überzeugt – nicht zuletzt wegen eines Mega-Trends, der gerade erst Fahrt aufnimmt: KI-Agenten. Wenn künftig Agenten autonom Flüge buchen oder Einkäufe tätigen, stellt sich die Frage der Identität und Haftung. „Proof of Human“ wird hier zur kritischen Infrastruktur. Taceo will sich dabei als Schutzwall für die sensiblen biometrischen Daten, die für diese Identitätsnachweise notwendig sind, positionieren.

Bekenntnis zum Standort

Trotz Silicon-Valley-Investoren und globalem Kundenstamm bleibt der Wunsch klar: in Österreich. „Wir sind alle österreichische Gründer – der Wunsch ist schon, hier zu bleiben, solange das irgendwie geht“, sagt Helminger. Rund zwei Drittel der Mitarbeiter sind am Standort Graz, der Rest über Europa verteilt. Abwandern würde man nur, wenn die Unternehmensführung aufgrund der Rechtslage nicht mehr wie gewünscht möglich wäre oder wenn Kapital schlicht nicht mehr ins Land fließen würde.

Für die nächste Finanzierungsrunde hat Helminger zudem ein klares Nebenziel: „Wir würden uns wünschen, auch europäische, vielleicht sogar österreichische, Beteiligung zu haben.“ In den ersten beiden Runden war das aufgrund des Hochrisiko-Charakters der Technologie eher schwierig. Doch Helminger glaubt, dass sich das ändert: „Ich habe das Gefühl, dass in den letzten zwei, drei Jahren mehr Interesse da ist, auch von österreichischer Seite in diese Technologie zu investieren.“

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

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„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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