26.01.2026
PROFITABILITÄT

Alfies: Wiener Online-Supermarkt erreichte im Vorjahr 33 Mio. Euro Umsatz

Alfies blickt auf ein erfolgreiches Geschäftsjahr 2025 zurück: Das vor zehn Jahren in Wien gegründete Unternehmen verbesserte seine Profitabilität und wuchs mit einem Umsatz von rund 33 Millionen Euro im zweistelligen Prozentbereich.
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Alfies
© Alfies - Gunther Michl, Mitgründer und Geschäftsführer Alfies.

Im vergangenen Jahr erreichten alle heimischen Lagerstandorte von Alfies (vier in Wien, einer in Graz) die Profitabilität. Trotz des starken Fokus auf Effizienz und Kostenoptimierung konnte der Umsatz auf rund 33 Millionen Euro gesteigert werden, heißt es laut Aussendung. 2024 erzielte das Unternehmen noch unter 30 Millionen Euro Umsatz.

Alfies wächst zweistellig

Konkret verzeichnete Alfies in Österreich ein Wachstum im zweistelligen Prozentbereich. Das Unternehmen gewann laut eigenen Angaben eine fünfstellige Anzahl an Neukund:innen, der durchschnittliche Warenkorb der Kund:innen steigerte sich auf rund 70 Euro. In der Schweiz verdoppelte sich der Umsatz im Vergleich zum Vorjahr. Zusätzlich wurde dort erstmals ein positiver Deckungsbeitrag pro Bestellung erreicht – ein wesentlicher Schritt für die langfristige Skalierbarkeit des Geschäftsmodells, wie es heißt.

„2025 feierten wir unser zehnjähriges Jubiläum. Schon seit 2015 liefern wir in Wien Lebensmittel. Die Herausforderungen im Online-Lebensmittelhandel sind heute andere als damals, aber für langfristigen Erfolg braucht es Durchhaltevermögen und das richtige Geschäftsmodell. Das haben wir auch anhand vieler Konkurrenten gesehen, die im letzten Jahrzehnt in den Markt eingestiegen oder wieder ausgeschieden sind“, sagt Gunther Michl, Mitgründer und Geschäftsführer von Alfies. Der Salzburger gründete den Lieferdienst mit seinem Bruder Gerald Michl und dem Schulfreund Thomas Ecker. „Daher freut es uns umso mehr, dass wir 2025 so positiv abschließen konnten.“

Pfand als Herausforderung

Vor erhebliche operative Herausforderungen stellte Alfies die Einführung des Einwegpfands in Österreich mit 1. Jänner 2025, etwa aufgrund der notwendigen manuellen Etikettierung importierter Getränke. „Wir mussten unsere Prozesse im Lager über das Jahr hinweg immer wieder anpassen, auch weil sich das Kauf- und Rückgabeverhalten der Kunden verändert hat“, erklärt Michl. Die Nachfrage nach Getränken in PET-Flaschen und Dosen, besonders im Biersegment, brach deutlich ein. Mehrweggebinde legten hingegen über alle Kategorien zu. Mit der Menge an Pfandgebinden im Umlauf stieg naturgemäß auch die Rückgabemenge: Mittlerweile wird bei nahezu jeder vierten Lieferung Pfand retourniert. Insgesamt nahmen die Alfies-Driver 2025 fast sechs Millionen Pfandgebinde von den Kund:innen mit.

Neben der Pfandrücknahme baute Alfies seinen Service auch auf Produkt- und Technologieebene aus. Alle Apps wurden vollständig erneuert – mit dem Launch von alfies.shop als Domain für beide Märkte schuf das Unternehmen zudem eine neue technologische Plattform, die als Grundlage dienen soll, Verbesserungen, neue Features und Innovationen künftig wesentlich schneller umzusetzen.

Alfies mit KI-Assistent

Eine weitere Neuerung war der Start des KI-Einkaufsassistenten „Alfie“, der mit jeder Nutzung dazulernt, um an die Kund:innenwünsche angepasste Rezepte und Produktvorschläge zu bieten. Der auf einem Transformer-Sprachmodell basierende Assistent kann nicht nur Rezepte finden und Wochenpläne erstellen, sondern auch Event-Menüs planen – inklusive Mengenberechnung für Gäste. Selbst Foodpairing beherrscht er: Zu einem Gericht liefert Alfie etwa die passende Weinempfehlung – wie brutkasten berichtete.

Diese Vorschläge kommen aus einem Sortiment, das im letzten Jahr um mehr als 1.000 Produkte wuchs und mittlerweile über 6.000 umfasst. „Wöchentlich listen wir neue Produkte, vor allem im Bereich Lebensmittel. Das ist unser Anspruch als vollwertiger Online-Supermarkt für den täglichen Bedarf“, sagt Geschäftsführer Michl.

Expansion geplant

Für das Jahr 2026 plant Alfies den nächsten Wachstumsschritt. Das Liefergebiet soll ausgeweitet werden, sodass größere Teile Niederösterreichs, der Steiermark sowie der Schweizer Kantone Zürich, Aargau und Zug erschlossen werden. Parallel dazu wird die Elektroautoflotte – wie bereits 2025 – auch heuer um weitere 30 Fahrzeuge erweitert, um die nachhaltige Zustellung weiter voranzutreiben.

Produktseitig plant Alfies einen Ausbau des Sortiments im Bereich Frische. Zusätzlich investiert das Unternehmen in die Weiterentwicklung der Alfies-Plattform, um den Kunden ihren Online-Einkauf noch einfacher, schneller und personalisierter zu gestalten: „Mit profitablen Strukturen, klarer Wachstumsstrategie und konsequentem Fokus auf Technologie und Kundenerlebnis sehen wir uns bestens aufgestellt für die nächsten Entwicklungsschritte im Online-Lebensmittelhandel“, so Michl abschließend.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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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.

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