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.
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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.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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