20.01.2026
ANDREAS KLINGER IM INTERVIEW

„Wir sind verrückt genug, dein erster Investor zu sein“: Prototype launcht Fonds III mit 20 Mio. Euro

Mit dem dritten Venture-Capital-Fonds von Prototype Capital plant Andreas Klinger, insgesamt 20 Millionen Euro in europäische Startups in der Early Stage zu investieren. Welche Ziele hinter dem Fonds stehen und warum Europa zehn harte Jahre bevorsteht, erzählt er im Interview mit brutkasten.
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Andreas Klinger ist einer der Initiatoren von EU Inc | (c) Prototype Capital
Andreas Klinger | (c) Prototype Capital

Als Frühphaseninvestor und ehemaliger Gründer ist der Österreicher Andreas Klinger tief im europäischen Tech-Ökosystem verwurzelt. Er war unter anderem CTO bei Product Hunt, VP Engineering bei CoinList, Head of Remote bei AngelList sowie CTO bei On Deck. Zudem engagiert er sich mit der Initiative EU-Inc für eine stärkere europäische Startup-Landschaft (brutkasten berichtete).

Seinen ersten Fonds startete Klinger 2019 unter dem Namen Remote First Capital, aus dem 2024 schließlich Prototype Capital hervorging (brutkasten berichtete). Im Jahr 2025 investierte der VC in insgesamt 15 europäische Early-Stage-Startups, vor allem in den Bereichen Robotik, Automatisierung sowie physikalische und zukunftsweisende KI.

Pro Jahr 15-20 Investments

„Es braucht nur ein paar Verrückte, um einen Kontinent zu reparieren. Lasst uns verrückt sein“, schreibt Klinger auf LinkedIn. „Und wir sind verrückt genug, dein erster Investor zu sein.“

Der dritte Fonds von Prototype Capital hat derzeit 15 Millionen Euro eingesammelt, strebt jedoch ein Gesamtvolumen von 20 Millionen Euro an, wie Klinger gegenüber brutkasten sagt. Zu den Limited Partnern (LPs) zählen vor allem Founder, operative Führungskräfte sowie einige Family Offices.

Geplant seien 30 bis 40 Investments über einen Zeitraum von drei bis vier Jahren. Pro Jahr wolle man damit in etwa 15 bis 20 Startups investieren. Die typischen Ticketgrößen liegen dabei zwischen 200.000 und 400.000 Euro pro Beteiligung.

Fokus auf Europas Stärken

Bei Prototype sei man der „starken Überzeugung, dass Europa sehr, sehr stark in Manufacturing, Robotics und Automation ist. Eigentlich alles, was Hardware und Engineering ist, alles, was ein bisschen zach zum Bauen ist. Wir sind historisch stark in diesen Bereichen“, sagt Klinger. Gleichzeitig werde jedoch ein Großteil der besten Technologien nach China verkauft, während viele der talentiertesten Gründer:innen und ein erheblicher Teil des Investitionskapitals in die USA abwandern.

Entsprechend klar ist der Fokus des Fonds. „Wir haben früher immer international investiert, und wenn ich jetzt wirklich eine absolute Opportunity in meinem Netzwerk habe, werde ich natürlich nicht absichtlich Nein sagen“, so Klinger. „Aber der Fokus ist Europa definitiv.“

Europa zu stärken sei für ihn auch eine Aufgabe der neuen Generationen. Viele würden die langfristigen Folgen eines wirtschaftlich schwachen Europas unterschätzen. „Es ist halt alles compounding“, sagt Klinger. Wenn Technologien und Produkte nicht in Europa entstünden, „dann haben wir die Jobs nicht, wir haben die Firmen nicht, dementsprechend weniger Einkommen, weniger Lebensqualität bei mehreren Familien. Und auf einmal hat man eine ganze Generation an Leuten, die glaubt, dass die Zukunft schlechter wird als die Vergangenheit“.

„Wir haben die nächsten zehn Jahre die Möglichkeit aufzuholen. Aber es muss auch ernst genommen werden“, ergänzt er. Dafür müsse Europa geschlossen auftreten und nicht in nationalen Einzelinitiativen – ein Ansatz, den er auch mit EU-Inc verfolgt.

So überzeugt man Prototype Capital

Was braucht es also, um Prototype Capital zu überzeugen? Eine ausgeprägte Obsession für ein konkretes Problemfeld sei oft unterschätzt, sagt Klinger. Wer ein Produkt in einem spezialisierten Bereich baue, müsse „komplett obsessed“ damit sein.

Zentral sei zudem ein stark technisch geprägtes Team. „Ich bin der Meinung, dass der CEO das Produkt der Company verkörpern muss als Person.“ Auch Ambition sei entscheidend. „Für mich ist es komplett okay, wenn jemand sagt, sie wollen bewusst eine Nische bedienen. Das Ziel muss aber sein, zumindest weltweit in der Nische Nummer eins zu sein und dann aus der Nische einen Weg zu finden, noch breiter zu werden.“ Das klinge für einige vielleicht selbstverständlich, sei bei Startups aber überraschend unüblich. „Die meisten Founder trauen sich das selber nicht zu“, so Klinger.

Der Idealzustand eines Startup-Investments sei für Prototype erreicht, „wenn es irgendwie komplett Sinn macht und irgendwie schwachsinnig ist, da zu investieren. Ja, das ist eigentlich das, was wir am liebsten machen“.

Fokus auf Community

Prototype Capital versteht sich dabei bewusst nicht als klassischer Venture-Capital-Fonds. „Das hier wird eine Community hyperambitionierter Menschen, die Europa aktiv zum Besseren verändern wollen“, so Klinger. 

Teil dieses Ansatzes sind unter anderem ein YouTube-Kanal, auf dem besonders ambitionierte europäische Startups vorgestellt werden, sowie eine Website, auf der alle Fonds-Updates öffentlich geteilt werden.

Fonds zählt zu den Top-1-5%-Kohorten

Die bisherigen Fonds von Prototype zählen laut einem Bericht von tech.eu weltweit zu den Top ein bis fünf Prozent aller Fonds desselben Jahrgangs. Der erste Fonds aus dem Jahr 2019 erreichte ein 4,9-faches MOIC (Multiple on Invested Capital) sowie ein 0,95-faches DPI, das entspricht nahezu einer vollständigen Rückzahlung des eingezahlten Kapitals.“

Der Wachstumsfonds aus dem Jahr 2022 kommt auf ein 5,6-faches MOIC und ein 2,75-faches DPI, was bedeutet, dass bereits mehr als das Zweieinhalbfache des eingezahlten Kapitals real an Investor:innen ausgeschüttet wurde. Fonds II, ebenfalls 2022 aufgelegt, weist derzeit ein 2,4-faches MOIC auf.

Als größten Erfolg des vergangenen Jahres nennt Klinger gegenüber tech.eu das Portfolio-Unternehmen Luma AI, das als zweites Startup im Portfolio die Milliarden-Dollar-Bewertung überschritt.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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