25.11.2025
TRANSFER

AI Factory Austria ermöglicht ersten Zugang zu EuroHPC-Supercomputer „Leonardo“

Die AI Factory Austria hat mit dem Wiener Technologieunternehmen Zenta Solutions das erste erfolgreiche Praxisbeispiel für ihren Unterstützungsansatz realisiert.
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AI Factory Austria, Leonardo, Supercomputer
© EuroHPC JU - Der Supercomputer Leonardo.

Die AI Factory Austria ist Teil der europäischen Initiative der AI Factories, die durch das „EuroHPC Joint Undertaking“ und das Horizon Europe-Programm getragen wird und den Aufbau vernetzter, anwendungsorientierter KI-Infrastrukturen in ganz Europa fördert. Sie wird vom AIT Austrian Institute of Technology gemeinsam mit Advanced Computing Austria (ACA) umgesetzt und bietet Unternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen einen Zugang zu europäischen Rechenressourcen, Beratungs-, Schulungs- und Innovationsangeboten rund um KI, HPC und vertrauenswürdige Technologieentwicklung.

AI Factory Austria: „Leonardo“ in Bologna

„Die AI Factory Austria ist ein wesentlicher Baustein der europäischen AI Factories-Initiative. Sie stellt nicht nur einen wesentlichen Meilenstein zur Stärkung von Österreichs digitaler Souveränität dar, sondern schafft auch die Basis dafür, dass Unternehmen von den besten europäischen Infrastrukturen profitieren können. Damit wollen wir die Digitalisierung vorantreiben, die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen verbessern und die Schlüsseltechnologie KI möglichst vielen Startups als Türöffner für Märkte und neue Lösungen zur Verfügung stellen“, erklärt Innovations- und Infrastrukturminister Peter Hanke.

Nun gab es einen ersten Anwendungsfall: Zenta Solutions, eine Ausgründung der Medizinischen Universität Wien mit Schwerpunkt auf medizinischer Datenanalyse, ist das erste Unternehmen, das mithilfe der AI Factory Austria den Zugang zum EuroHPC-System „Leonardo“ in Bologna, Italien, erfolgreich umsetzen konnte. Dort werden aktuell KI-basierte Verfahren zur Strukturierung und Auswertung medizinischer Datensätze getestet und optimiert.

„In einem ersten Schritt werden die Daten vollständig anonymisiert. Anschließend werden sie mithilfe bildbasierter KI-Modelle und großer Sprachmodelle analysiert, kontextualisiert und in eine strukturierte Form überführt. So entstehen aus zuvor unstrukturierten Gesundheitsdaten wertvolle Informationen, die eine solide Grundlage für vielfältige weiterführende Anwendungen bilden, beispielsweise für die Vorhersage von Therapieansprechen“, sagt David Haberl von Zenta.

„Ohne teure Infrastruktur“

„Dank der AI Factory Austria konnten wir innerhalb weniger Tage auf die EuroHPC-Systeme zugreifen. Der Zugang funktioniert reibungslos – wir können unsere Modelle unmittelbar testen und weiterentwickeln, ohne eigene teure Infrastruktur aufbauen zu müssen“, sagt Thomas Beyer, Co-Founder von Zenta Solutions.

Karl Kugler, Co-Lead der AI Factory Austria, ergänzt: „Die AI Factory Austria fungiert als One-Stop-Shop. Wir kombinieren technische Beratung, Rechenressourcen, Trainings und Unterstützung bei der sicheren Anwendung von KI. Das hilft Unternehmen, ihre datengetriebenen Projekte schneller umzusetzen und Innovationen von der Idee bis zur Umsetzung neuer Geschäftsmodelle zu entwickeln.“

AI Factory Austria mit Transfer-Fokus

Die AI Factory Austria baut aktuell schrittweise ein umfassendes Serviceportfolio auf, das insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen den Zugang zu Hochleistungsrechnen und KI-Anwendungen erleichtern soll. Im Zentrum steht eine praxisnahe Unterstützung: von der Auswahl geeigneter Systeme über die technische Integration bis hin zur Weiterentwicklung datenbasierter und KI-gestützter Anwendungen“. Damit soll der effiziente Transfer von Forschungsergebnissen in die industrielle Praxis gezielt gefördert werden.

Parallel dazu wird das Serviceangebot kontinuierlich erweitert, um künftig noch mehr heimische Unternehmen im KI-Bereich zu unterstützen und ihnen den Weg in das europäische Supercomputing-Ökosystem zu öffnen.

Der Anwendungsfall von Zenta Solutions zeigt, welchen Unterschied zielgerichtete Unterstützung im Zugang zu europäischen Rechenressourcen machen kann“, sagt Thomas Mayerhofer, Head of Innovation Center der AI Factory Austria. „Wir stehen bereits mit weiteren Unternehmen in Kontakt, die ähnliche Bedarfe haben – und begleiten sie dabei, die für sie passenden Möglichkeiten innerhalb der AI Factory Austria und des europäischen AI-Factories-Netzwerks zu nutzen.“


Zum Konsortium der AI Factory Austria zählen:
Die Technische Universität Wien (TU Wien), Universität Wien, Universität für Bodenkultur Wien (BOKU), Universität Innsbruck, Technische Universität Graz (TU Graz), Johannes Kepler Universität Linz (JKU), das Institute of Science and Technology Austria (ISTA), die Österreichische Akademie der Wissenschaften (ÖAW), INiTS – Vienna’s High-Tech Incubator sowie das EODC – Earth Observation Data Centre for Water Resources Monitoring GmbH.

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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