17.12.2025
KI-LANDKARTE

AI Landscape 2025: Insolvenzen und neue Akteure – „Core Tech“ als Gewinner

Die AI Landscape Austria ist wieder da. Diesmal mit rund 70 neuen Firmen. Clemens Wasner von EnliteAI erklärt die Karte, KI-Insolvenzen und die Unterschiede zum Vorjahr, die u.a. in einem technologischen Wandel begründet liegen.
/artikel/ai-landscape-2025-insolvenzen-und-neue-akteure-core-tech-als-gewinner
Clemens Wasner vor einem Symbolbild zu künstlicher Intelligenz
Clemens Wasner | Foto: Adobe Stock (Hintergrund), Enlite.ai

Mit der Veröffentlichung der AI Landscape Austria 2025 von Clemens Wasner liegt die neunte Ausgabe der Erhebung zum österreichischen KI-Ökosystem vor. Seit dem Start im Jahr 2017 hat sich der Markt kontinuierlich weiterentwickelt: Aus einer zuvor überschaubaren Anzahl spezialisierter Anbieter ist ein breit aufgestelltes Ökosystem entstanden, das heute nahezu alle Branchen und Unternehmensfunktionen abdeckt.

AI Landscape 2025: Tech-Shift veränderte die Landkarte

Im Jahresvergleich ist die Zahl der erfassten KI-Unternehmen netto um rund zehn Prozent gestiegen. Gleichzeitig weist die Landscape eine hohe Dynamik auf: Rund 30 der zuvor gelisteten Akteure wurden durch neue Unternehmen ersetzt.

Dass zuletzt mehrere AI-Unternehmen insolvent wurden, spiegelt sich auch in der Karte wider. Den wesentlichen Grund dafür sieht Wasner im technologischen Wandel der vergangenen Jahre. Viele dieser Firmen wurden vor rund einem Jahrzehnt oder zur Jahrtzehntenwende gegründet und basierten auf technologischen Ansätzen, die heute nicht mehr dem Stand der Technik entsprechen. Die Entwicklung eigener Sprachmodelle war für sie mit hohen Kosten verbunden – ein Aufwand, der durch den rasanten Fortschritt im Bereich Large Language Models (LLMs) in vielen Fällen obsolet geworden ist.

„Der technologische Shift hin zu LLMs hat den Markt grundlegend verändert. Unternehmen wie Cortical.io stehen beispielhaft für diesen Wandel: Technologien, die in der vorherigen Generation relevant waren, geraten unter Druck, wenn neue, leistungsfähigere Modelle verfügbar werden. Gleichzeitig steigt der Konsolidierungsdruck, da viele Anbieter sehr ähnliche Lösungen entwickeln“, präzisiert der KI-Experte.

© 2025 Clemens Wasner, supported by AI Austria.

Ein weiterer Unterschied zeigt sich zwischen venture-finanzierten und bootstrapped Unternehmen. „Venture-backed Firmen verfügen oft über weniger Spielraum. Wer etwa mehrere Millionen Euro in den Aufbau klassischer NLP-Technologie (Anm.: Natural Language Processing) investiert hat und dann feststellt, dass ein besseres Modell als API verfügbar ist, steht vor erheblichen Verlustbeträgen. Du hast Geld in den Sand gesetzt, für etwas, das du nicht mehr brauchst“, so Wasner weiter. „In solchen Fällen – wenn man nochmal nach Investorenkapital fragt – drohen Downrounds, besonders wenn man zwischen zwei Technologiegenerationen ‚gefangen‘ ist. Bootstrapped-Unternehmen hingegen können häufig agiler reagieren, gezielt M&A-Opportunitäten nutzen und auf gesunde Softwaremodelle setzen.“

„Core Tech“ als Gewinner

Neben der Insolvenzthematik ist in der AI Landscape 2025 zudem noch das starke Wachstum einzelner Verticals auffallend. PropTech wächst derzeit besonders stark – der Grund dafür bleibt Wasner jedoch unklar, wie er zugibt. Die Life Sciences seien hingegen seit jeher ein starker Bereich und ihr Wachstum stelle keine neue Entwicklung dar.

Im Bereich „Core Tech“ und horizontaler AI-Lösungen zeigt sich indes ein klarer Wandel. In der Vergangenheit gab es, dem Forscher nach, vergleichsweise wenige Unternehmen, die über reine Bilderkennung hinausgingen. Heute rücken Themen wie Dateninfrastruktur und Observability in den Fokus.

„Unternehmen adressieren Anforderungen, die es im klassischen Machine-Learning-Zeitalter so noch nicht gab“, erklärt Wasner. „Insgesamt ist der Core-Tech-Bereich stark gewachsen. Sie sind die Gewinner vom Tech-Shift, bei dem neue Werkzeuge und Basiskomponenten entstehen. Auffällig ist zudem auch der hohe technische Anspruch vieler Gründungen.“

Weiters finden sich sowohl im Customer-Service- als auch im Marketing-Bereich mehrere relevante Anbieter, wo unter anderem durch den Austausch des Tech-Stacks weiteres Wachstum erzielt werden konnte.

Entwicklung erinnert an SaaS-Boom

„Insgesamt erinnert die aktuelle Entwicklung in vielen Bereichen an den früheren SaaS-Boom: Kaum ein Thema kommt heute ohne KI-Bezug aus. Insgesamt handelt es sich um eine sehr positive Entwicklung. Früher gab es eine verkrustete Struktur mit wenigen Model- und Infrastruktur-Anbietern. Jetzt werden die Karten neu gemischt“, zeigt sich Wasner begeistert.

Als ein „neues“ und zusätzlich zentrales Thema unter den Unternehmen der AI Landscape 2025 gilt die digitale Souveränität. Diese wird zunehmend als eigenständiges Geschäftsmodell verstanden und klar von Konzepten wie dem bisherigen „Trustworthy AI“ abgegrenzt. Jene hätten bisher existiert, um (bloß) im Förder- oder Ethikkontext genannt werden zu können. Nun sei dies aber nicht – wie bisher gehandhabt – eine „patriotische Handlung“, die man nach außen darstellen könne oder „ethisch“ verkaufbar, sondern Grundvoraussetzung für KI-Unternehmen, wie Wasner erklärt.

„Datensouveränität ist ein hartes Business-Thema, das Skalierung erleichtert und zusätzlichen Mehrwert schafft. Auch international zeigt sich dieser Trend, etwa durch lokal gehostete LLMs in den USA. In Österreich wird dieser Ansatz ebenfalls stärker verfolgt, etwa durch Unternehmen wie Mimiro, Leftshift One oder durch Anbieter im Enterprise-GenAI- und Knowledge-Bereich.“

AI Landscape 2025: Wien dominiert

Regional setzt sich die Konzentration der heimischen KI-Szene in Wien fort. Die Hauptstadt vereint rund 65 Prozent aller AI-Unternehmen auf sich. Interessant ist zudem, dass die Plätze zwei und drei unter den KI-Standorten jährlich zwischen Linz und Graz wechseln. In der steirischen Landeshauptstadt wächst vor allem der Bereich „AI Health“ und „MedTech“, allerdings bislang nicht in einer Größenordnung, die zur Bildung eines eigenständigen nationalen AI-Clusters führt.

„Das ist seltsam“, meint Wasner. „Man hat Automotive-Cluster, Industrial-Cluster, aber keinen AI-Cluster. Andererseits ist das logisch, da KI ein Querschnittsthema ist, bedeutet jedoch aber auch, dass kein Bundesland Geld in die Hand genommen hat, um sich als AI-Standort zu positionieren. Trotz vorhandener Akteure und exzellenter Forschungseinrichtungen.“


Neue Struktur 2025

Aufgrund der stark gestiegenen Aktivität und der Vielzahl an Unternehmen lässt sich das gesamte KI-Ökosystem erstmals nicht mehr in einer einzigen Grafik abbilden. Für die Ausgabe 2025 wurde die AI Landscape daher in vier eigenständige Perspektiven gegliedert:

  • Startups & spezialisierte Unternehmen (bereits veröffentlicht)
  • Corporate Early Adopters
  • Service Provider & Consulting
  • Ökosystem (Investoren, Ausbildung, öffentlicher Sektor)

Die aktuell veröffentlichte Version konzentriert sich auf den Bereich Startups & Companies. Die weiteren Teilbereiche sollen in den kommenden Updates ergänzt werden.

Deine ungelesenen Artikel:
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

AI Landscape 2025: Insolvenzen und neue Akteure – „Core Tech“ als Gewinner

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

AI Landscape 2025: Insolvenzen und neue Akteure – „Core Tech“ als Gewinner

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

AI Landscape 2025: Insolvenzen und neue Akteure – „Core Tech“ als Gewinner

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

AI Landscape 2025: Insolvenzen und neue Akteure – „Core Tech“ als Gewinner

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

AI Landscape 2025: Insolvenzen und neue Akteure – „Core Tech“ als Gewinner

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

AI Landscape 2025: Insolvenzen und neue Akteure – „Core Tech“ als Gewinner

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

AI Landscape 2025: Insolvenzen und neue Akteure – „Core Tech“ als Gewinner

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

AI Landscape 2025: Insolvenzen und neue Akteure – „Core Tech“ als Gewinner

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

AI Landscape 2025: Insolvenzen und neue Akteure – „Core Tech“ als Gewinner