02.02.2026
KI AUS ÖSTERREICH

Abseits großer Labore: Wiener Forscher entwickelt KI-Modell „Noeum“

Ein in Wien entwickeltes KI-Sprachmodell erreicht in ersten Benchmark-Vergleichen Top-Platzierungen – entstanden ohne Investoren, Fördermittel oder Forschungsteam.
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KI Entwickler Bledar Ramo (c) privat

Große KI-Sprachmodelle entstehen in der Regel in gut finanzierten Forschungslabors mit umfangreichen Rechenressourcen. In Wien ist nun ein Projekt vorgestellt worden, das diesem Muster widerspricht. Mit Noeum wurde ein kompaktes KI-Sprachmodell veröffentlicht, das in Benchmark-Vergleichen mit internationalen Modellen der sogenannten Nano-Kategorie mithalten kann.

Entwickelt wurde Noeum vom in Wien ansässigen KI-Forscher Bledar Ramo. Das Projekt entstand bislang ohne institutionelle Förderung, Risikokapital oder ein Team. Nach Angaben des Entwicklers handelt es sich um eine vollständig eigenfinanzierte Forschungsinitiative.

Entwicklung außerhalb etablierter Strukturen

Noeum befinde sich aktuell in einer frühen Forschungsphase, eine formale Unternehmensstruktur existiere noch nicht, ebenso wenig ein erweitertes Entwicklerteam. Die bisher angefallenen direkten Kosten beziffert Ramo auf rund 2.000 Euro, vor allem für Rechenleistung und Serverinfrastruktur.

„Das Projekt ist derzeit vollständig eigenfinanziert und wurde ausschließlich von mir selbst entwickelt“, erklärt Ramo. Perspektivisch werde jedoch geprüft, ob und in welcher Form sich daraus ein Startup entwickeln lasse.

Nano-Modell als technischer Nachweis

Die aktuell veröffentlichte Version trägt den Namen Noeum-1-Nano. Dabei handelt es sich um ein besonders kleines Sprachmodell, das auf Effizienz und lokale Ausführung ausgelegt ist. Solche Modelle werden häufig dort eingesetzt, wo Rechenressourcen begrenzt sind oder Daten nicht in externe Cloud-Infrastrukturen ausgelagert werden sollen.

Noeum-1-Nano wurde mit mehreren internationalen Modellen ähnlicher Größe verglichen, darunter Qwen 0.5B, TinyLlama und BLOOM-1B. In diesen Vergleichen erreichte das Wiener Modell laut Ramo in zwei Benchmark-Kategorien den ersten Platz und zeigte insgesamt eine konkurrenzfähige Leistung, obwohl es mit deutlich weniger Trainingsdaten und Rechenbudget trainiert wurde.

Das Nano-Modell sei dabei vor allem als Machbarkeitsnachweis zu verstehen. Ziel sei es, zu zeigen, dass sich leistungsfähige Sprachmodelle auch mit begrenzten Mitteln entwickeln lassen.

Fokus auf Effizienz und Verlässlichkeit

Inhaltlich setzt Noeum weniger auf Größe als auf Effizienz und Zuverlässigkeit. Geplant seien zusätzliche technische Mechanismen, die insbesondere für fachlich anspruchsvolle oder sicherheitskritische Anwendungen relevant sein sollen. Dazu zählen Verifikationsschichten für technisch-naturwissenschaftliche Antworten sowie sogenannte rekursive Reasoning-Architekturen, die Fehler während der Inferenz erkennen und korrigieren sollen.

Nach Einschätzung des Entwicklers fehlen solche Mechanismen bei vielen heute verbreiteten Sprachmodellen, was deren Einsatz in sensiblen Bereichen einschränke. Entsprechend richtet sich Noeum nicht primär an den Massenmarkt, sondern an spezialisierte Anwendungen.

Lokale KI für sensible Einsatzbereiche

Noeum ist Open Source und so konzipiert, dass es vollständig ohne Cloud-Anbindung betrieben werden kann. Das sei insbesondere für Branchen relevant, in denen Datenschutz, geistiges Eigentum oder regulatorische Anforderungen eine zentrale Rolle spielen.

Als mögliche Einsatzfelder nennt Ramo unter anderem Pharma, Logistik und Verteidigung. In diesen Bereichen werde zunehmend nach KI-Systemen gesucht, die auch in abgeschotteten oder instabilen Netzumgebungen zuverlässig funktionieren.

„Gerade diese Branchen benötigen On-Device-Intelligenz, um vollständige Datensouveränität zu gewährleisten“, so Ramo.

Nächste Schritte noch offen

Langfristig ist vorgesehen, auf Basis von Noeum ein größeres, voll skaliertes Modell zu entwickeln. Dieses soll multimodal, mehrsprachig und mit erweiterten Reasoning-Funktionen ausgestattet sein. Für die Umsetzung dieses Schritts wären jedoch zusätzliche Ressourcen notwendig.

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Mitarbeiterbeteiligung - Werner Wutscher | (c) Luiza Puiu
Werner Wutscher | (c) Luiza Puiu

Transkribus ist eine KI-Plattform, die historische Handschriften automatisch erkennt. Entstanden ist sie an der Universität Innsbruck, heute ist sie als Europäische Genossenschaft organisiert und wird weltweit von Archiven und Forschenden genutzt. Ein Paradebeispiel für ein akademisches Spinoff, nur eben keines aus der Technik, sondern aus den Geisteswissenschaften. Genau solche Gründungen will ein neuer Ausgründungsrahmen künftig systematisch ermöglichen.

„SHAPE Austria“ wurde im Rahmen der ECN-Konferenz von Werner Wutscher (New Venture Scouting) und Sektionschef Elmar Pichl vom Bundesministerium für Frauen, Wissenschaft und Forschung (BMFWF) vorgestellt. SHAPE steht für Social Sciences, Humanities and the Arts for People and the Economy. Der Bericht ergänzt den Ausgründungsrahmen von 2024, der den Hochschulen erstmals einheitliche Standards für Spinoffs vorgab. „Da war der klare Fokus auf skalierbare, technologieorientierte Startups. Die Geisteswissenschaften, Sozialwissenschaften und Künste sind zu kurz gekommen“, sagt Wutscher. Das Ministerium habe den Rahmen komplettieren wollen.

27 Institutionen in der Arbeitsgruppe

Erarbeitet wurde der Bericht von November 2025 bis Juni 2026 mit einer Arbeitsgruppe aus 27 Institutionen, darunter 16 Hochschulen von der Universität Wien über das Mozarteum bis zur Kunstuniversität Linz. Dazu kamen Interviews mit 16 Einrichtungen, die bereits weiter sind, etwa dem britischen ARC Accelerator, der Erasmus University Rotterdam oder der Universität Köln.

Das Ergebnis sind elf Empfehlungen, sechs an die Leitungsebene der Hochschulen, fünf an Transferstellen und Career Center. „Um auch strategische Themen zu diskutieren, braucht man unbedingt auch die Leitungsebene, also die Rektorate für diese Diskussionen“, so Wutscher.

Andere Sprache, andere Strukturen

Der zentrale Befund: Gründungen aus diesen Disziplinen folgen einer anderen Logik. Sie entstehen selten aus einer Marktchance, sondern aus einem gesellschaftlichen Problem. Im Bericht ist von „Reluctant Founders“ die Rede, Menschen, die nicht primär ein Unternehmen aufbauen, sondern etwas verändern wollen. „Du musst sehr stark über die Wirkung reden, über den Impact reden, um die dann gut abzuholen“, sagt Wutscher. Empfohlen wird ein „Prinzip der Zweisprachigkeit“: nach innen Wirkungssprache, nach außen klassische Startup-Begriffe, damit Finanzierung und Netzwerke nicht verschlossen bleiben. Statt von Kund:innen spricht man dann von Audiences.

Strukturell sind SHAPE-Gründungen meist günstiger und schneller als Tech-Spinoffs: kein Labor, kein Patentierungsprozess, kürzere Validierungszyklen. Dafür braucht es niederschwellige, mehrstufige Begleitung und offene Rechtsformen. Statt der GmbH kann auch ein Verein, eine Genossenschaft oder ein Hybridmodell passen. „Wenn du einen Verein gründest, um Gesundheitspolitik zu promoten, brauchst du kein Labor“, so Wutscher.

Soft IP statt Patente

Ein eigener Schwerpunkt gilt dem geistigen Eigentum. Wo keine Patente entstehen, sondern Urheberrecht, Software, Daten oder Know-how, greifen die üblichen IP-Richtlinien nicht. Der Bericht empfiehlt getrennte Regeln für Hard und Soft IP mit deutlich günstigeren Konditionen und nennt als Benchmark die University of Bristol: 20 Prozent Beteiligung bei patentbasierten Spinoffs, fünf Prozent bei „IP light“, null Prozent ohne verwertbares IP. Leitprinzip: so offen wie möglich, so geschlossen wie nötig, inklusive Creative-Commons- und Open-Source-Lizenzen.

Weil die Wirkung im Vordergrund steht, sollen Hochschulen auch nicht auf Lizenzeinnahmen hoffen, sondern Impact messen. Anlage 1 des Berichts liefert dafür beispielhafte Indikatoren, von erreichten Nutzer:innen bis zu Impact Case Studies.

Netzwerk und gemeinsames Programm

Weil die Pipelines einzelner Hochschulen klein sind, empfiehlt der Bericht ein österreichweites SHAPE-Netzwerk nach dem Vorbild des britischen Aspect Network und ein gemeinsames Frühphasenprogramm, angedockt an bestehende Strukturen wie AplusB, ECN oder die Ludwig Boltzmann Gesellschaft. New Venture Scouting koordiniert dafür ein Jahr lang Quartalstreffen der Arbeitsgruppe. Dazu kommt die Forderung, Transfer und Gründung in Berufungen und Evaluierungen anzuerkennen, im Sinne der CoARA-Initiative, die von rein publikationsbasierten Metriken abrücken will.

Die Beispiele in Anlage 2 reichen von ArtWave, einem Startup zweier Opernsängerinnen für Stressreduktion und Burnout-Prävention, über die Praxissoftware freudio für Psychotherapeut:innen bis zur Kärntner Freiwilligenplattform inmojo. „Wir haben noch sehr wenige. Deswegen haben wir den Ausgründungsrahmen um Success Stories ergänzt, damit sich die Leute das vorstellen können“, sagt Wutscher.

„Da wären wir mit vorne dabei“

Für Wutscher ist der Zeitpunkt entscheidend: Die großen Fragen rund um KI, Ethik oder Medizin bräuchten interdisziplinäre Teams. Und beim SHAPE-Thema stehe ganz Europa noch am Anfang. „Deswegen wäre das jetzt so spannend, wenn wir das jetzt starten könnten. Da wären wir mit vorne dabei.“

Bleibt der Haken: das neue Universitätsbudget. Wutscher, der auch Vorsitzender des Universitätsrats der Universität Klagenfurt ist, nennt die Kürzungen einen „massiven Dämpfer“. Die große Herausforderung sei, „dass diese Einsparungen nicht dazu führen, dass Innovation und das Neue gedrosselt werden“. Gerade bei Entrepreneurship-Aktivitäten sei die Entwicklung zuletzt nach oben gegangen: Österreichweit gebe es mittlerweile 31 Forschungs-Spinoffs, 2024 waren es noch 25.

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