16.08.2021

Wie ein Bauer aus Oberösterreich mit einer über 100 Jahre alten Methode Millionen von Strohhalme produziert

Der oberösterreichische Biolandwirt Daniel Auinger produziert seit mittlerweile mehr als sieben Jahren Strohhalme aus biologisch angebauten Getreidesorten. Für die Herstellung am Bauernhof in Atzbach kommt eine Methode zum Einsatz, die bereits über 100 Jahre alt und beinahe in Vergessenheit geraten ist.
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(c) Auinger

Eine alte Technik neu entdecken, die in Vergessenheit geraten ist und zugleich etwas zum Klimaschutz beitragen. Diese Vision verfolgt der oberösterreichische Bio-Landwirt Daniel Auinger, der auf seinem Biobauernhof im oberösterreichischen Atzbach sprichwörtlich „Strohhalme aus Stroh“ wachsen lässt. Zum Einsatz kommen hierfür alte Roggensorten, die einen dicken und festen Halm besitzen und sich somit perfekt zum Schlürfen eignen.

Die Vision eine nachhaltige Alternative zu Einwegplastik-Strohhalmen anzubieten, die mit Juli diesen Jahres von der EU verboten wurden, verfolgt Auinger schon länger. „In der Schule hat mich ein Lehrer auf diese Idee gebracht, als er uns damals erzählte, dass früher die Strohhalme aus Stroh gefertigt wurden“, so Auinger. Die Vorstellung packte den damals 16-Jährigen und er ließ sie nicht mehr los. Vor rund acht Jahren entschied er sich schlussendlich seine Vision in die Tat umzusetzen.

Alte Maschinen neu entdecken

Auf der Recherche nach einer geeigneten Methode stieß Auinger schlussendlich auf ein deutsches Museum nahe Bremen, das sich der Strohverarbeitung widmete. Nach einigen Telefonaten und einem Besuch des Museums durfte sich Auinger zwei alte Maschinen ausborgen, um sie auf seinem Hof in Oberösterreich nachzubauen und weiterzuentwickeln. Neben einem Strohhalmschneider, der rein mit manueller Kraft betrieben wird, kommt zudem ein umgebauter Bindenmäher zum Einsatz, ein Vorgänger des bekannten Mähdreschers. Das Stroh wird dabei schonend in Kisten gelegt, denn sobald ein Halm knickt scheidet er als Bio-Strohalm aus.

(c) Auinger

Spezielles Desinfektionsverfahren entwickelt

Doch mit dem Schneiden war’s noch nicht getan. Damit der Strohhalm aus Stroh den Weg ins Glas findet, musste noch ein geeignetes Desinfektionsverfahren gefunden werden, das gänzlich auf Chemikalien verzichtet. Hierfür arbeitet Auinger mit der Fachhochschule OÖ am Campus Wels zusammen. In zahlreichen Versuchen mit Prof. Alexander Jäger konnte schlussendlich eine geeignete Verfahrenstechnik gefunden werden, die auf Dampfsterilisation setzt, ohne die Strohalme zu zerstören. „Alle unsere Bio-Strohhalme entsprechen den Lebensmittelrichtlinien und sind absolut keimfrei“, so Auinger.

(c) Auinger

Zusammenarbeit mit geschützten Werkstätten und Justizanstalten

Für das Schneiden der Strohalme in die richtige Länge setzt der Biolandwirt, der auf seinem Biobauernhof auch noch Bio-Nudeln und Freiland-Eier produziert, rein auf manuelle Handarbeit. „Bei Spitzenauslastung kooperieren wir mit integrativen Werkstätten und Justizanstalten für diese Handarbeit“, so Auinger. Aktuell verfügen österreichweit rund 18 Justizanstalten über die entsprechenden Strohalmschneider, wobei es insgesamt 50 Stück angefertigt wurden. Nachdem die Strohhalme in die richtige Länge geschnitten wurden, werden sie wieder zurück zum Hof von Auinger geliefert und anschließend mit einer Laser-Sortiermaschine sortiert, um einen gleichmäßigen Durchmesser zu gewährleisten. Zudem verfügt Auinger seit diesem Jahr über eine neue Lasergravur-Maschine, um Strohhalme individuell für die Gastronomie zu branden.

(c) Auinger

Von 50.000 auf 20 Millionen Strohhalme pro Jahr

Im ersten Jahr der Produktion wurden laut Auinger rund 50.000 Strohalme pro Jahr produziert, rund sieben Jahre später sind es schon 20 Millionen Strohhalme. In den nächsten Jahren sollen die Produktionkapazitäten – angesichts des EU-Einwegplastiksverbots – auf 50 Millionen Strohhalme pro Jahr gesteigert werden. Abnehmer gibt es laut Auinger genug, als limitierende Faktoren nennt er lediglich die Gitterboxen, in denen das Stroh an die Werkstätten und Gefängnisse geliefert werden – quasi der Flaschenhals der Logistik.

Die Bio Strohhalme sind ab 80 Stück pro Karton erhältlich und in handlichen, stapelbaren und wiederverwertbaren Kartons verpackt. Zudem gibt es sie unterschiedlichen Längen von 15 bis 30 cm. 70 Prozent der Strohhalme werden direkt an die Gastronomie geliefert, der Rest entfällt auf den Großhandel und Endkonsumenten, die über den Online-Shop die Strohhalme kaufen können. Ein Strohhalm kostet je nach Größe der Verpackung zwischen acht und zwölf Cent.

Die nächsten Schritte

Neben Kunden in Österreich und Deutschland zählt Auinger mittlerweile auch Partner in Italien. In den nächsten Monaten soll zudem das Marketing und der Vertrieb weiterausgebaut werden, der durch die Coronakrise ein wenig gebremst wurde, so Auigner.

Die Produktion wurde laut dem Biolandwirt bis lang aus dem Cashflow finanziert. In den nächsten Jahren sollen die Produktionskapazitäten auf 50 Millionen Strohhalme pro Jahr anwachsen, wobei Auinger auch eine Listung im Einzelhandel anstrebt. Abschließend betont der ökobewusste Landwirt: „In Zukunft werden wir uns aufgrund des EU-Plastikverbotes auf eine noch größere Nachfrage einstellen müssen und werden diese auch bewältigen.“


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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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