29.08.2025
STRATEGIE

Biotech in Austria: Akademische Klauen versus Target-Strategie

In der Ausgründungsphase kann sich die österreichische Biotech-Szene sehen lassen – doch spätestens bei der Folgefinanzierung und dem Markteintritt beginnen die Probleme: Falsch verhandelte Term Sheets, ein plattformbasierter Fokus und mangelhafte oder fehlende Target-Strategien stellen Gründer und Gründerinnen solcher Startups oftmals vor Kernprobleme und können die Existenz gefährden. Die Lösung dafür: das akademische Denken sein lassen.
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Biotech, Biotech in Österreich
© Abundance Gate - Timur Topalgoekceli (l.) und Thomas Holzhuber von Abundance Gate.

Die Uhr tickt. Der nächste Telefonanruf trudelt ein. Geldgeber haben wenig Geduld und wollen Ergebnisse sehen; Zahlen. Und sie wollen wissen, wann das Produkt marktreif ist und in die Regale kann, oftmals mit dem Exit im Hinterkopf, um eingesetztes Kapital mit einer schmackhaften Rendite wiederzubekommen – wie es ihrer Logik entspricht und auch so im Term Sheet niedergeschrieben oder zumindest angedeutet ist. Geduld ist das ungeliebte Stiefkind der Startup-Szene – nicht zu Unrecht, denn Geschwindigkeit kann oftmals positive Effekte haben, wenn Startups flexibel, wachstumsstark, anpassungsfähig und (um den Begriff zu bemühen) innovativ agieren. Biotech allerdings hat als Teil der hiesigen Szene ein Problem damit – eines, das bereits bei der Ausgründung immanent wird und später schreckliche Konsequenzen zur Folge haben kann.


Dieser Text ist im brutkasten-Printmagazin von August 2025 “Schubkraft” erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


1,7 Mrd. € Umsatz

Laut dem Statista Research Department gewinnt der Sektor Biotechnologie in Österreich an Bedeutung. So stieg die Anzahl der Biotech-Unternehmen in der Republik bis 2024 auf 191 Firmen an; im Jahr 2012 waren es noch unter 100 Unternehmen. Insgesamt waren im Jahr 2024 in der Biotech-Industrie 3.316 Mitarbeitende beschäftigt. Rund zwei Drittel der Biotechnologieunternehmen sind im Bereich der Gesundheit bzw. Medizin angesiedelt, weitere Anwendungsgebiete sind die industrielle und landwirtschaftliche Biotechnologie sowie die Bioinformatik.

Im Vorjahr erwirtschaftete die Branche hierzulande rund 1,7 Mrd. € Umsatz – ein Plus von rund 68 Prozent seit 2020. Viele Unternehmen forschen im Bereich der medizinischen Biotechnologie und entwickeln Impfstoffe und andere Medikamente bis hin zu Zell- und Gentherapie. Wien gilt dabei als Zentrum und beherbergt etwa 15 Institute in den Feldern Molekularbiologie und Biotechnologie, darunter die BOKU mit mehreren Standorten, das AKH Wien, das Zentrum für Molekulare Biotechnologie und weitere Forschungseinrichtungen.

Diese starke akademische Basis in der Hauptstadt führt zu vielen Ausgründungen, oft mit kleinen Laborflächen von bis zu 500 Quadratmetern, wie Thomas Holzhuber, CEO des Biotech-Inkubators Abundance Gate, erläutert.

„Es gibt eine sehr hohe Förderquote durch Institutionen wie die FFG (Forschungsförderungsgesellschaft, Anm.) und die aws (Austria Wirtschaftsservice, Anm.), wodurch die Gründung von Unternehmen erleichtert wird. Die Fördervolumina reichen von kleinen Beträgen, 100.000 €, bis zu solchen in Millionengröße“, sagt er. „Viele Unternehmen gründen sich in Wien, forschen hier und bilden Mitarbeiter aus. Nach der Startphase werden jedoch oft intensivere Finanzierung und mehr Platz benötigt, um zu skalieren und zu wachsen.“ Außer Basel, Zürich, London oder Cambridge gebe es in Europa kaum vergleichbare Cluster-Orientierungen.

Ein wesentlicher Vorteil der Hauptstadt sei besonders die tiefe akademische Basis, verbunden mit einem aktiven Life-Sciences-Netzwerk. Stärken hat der Standort Wien insbesondere bei grundlegenden Forschungsergebnissen aus Bereichen wie mRNA-Technologien, CRISPR-Cas9 („Gen-Schere“) oder der Rückführung von Stammzellen zu Organoiden.

Biotech-Startups mit Plattform-Strategie

Um die späteren Schwierigkeiten zu verstehen, muss man jedoch wissen, dass viele Biotech-Startups von Anfang an eine sogenannte Plattform-Strategie verfolgen. Das heißt: Sie entwickeln etwa ein bestimmtes Molekül, das potenziell gegen verschiedene Krebsarten wirken könnte. Dann versuchen sie, gleichzeitig mehrere Indikationen oder Anwendungen zu etablieren.

„Diese Strategie hat ihren Ursprung im akademischen Denken. In der Wissenschaft sucht man möglichst viele Lösungsansätze, um das wissenschaftliche Risiko breit abzusichern“, erklärt Holzhuber. „Am Markt jedoch funktioniert diese Logik nicht: Investoren wollen fokussierte Targets, die klar auf eine konkrete Indikation oder Anwendung ausgerichtet sind. Plattformansätze gelten bei Investoren als schwer finanzierbar, da sie zu unspezifisch sind und hohe Folgeinvestitionen erfordern.“

Holzhuber und sein Co-Founder Timur Topalgoekceli wollen deswegen mit ihrem Inkubator Startups dabei helfen, sich von einer breiten Plattform-Logik hin zu klar abgegrenzten Targets zu entwickeln. Dies könne als Lösung auch bedeuten, dass ein Startup in mehrere Subunternehmen aufgeteilt und jedes „Target“ eigenständig weiterentwickelt und so für Investoren wesentlich attraktiver werde.

Falsch verhandelte Term Sheets

„Ich sehe immer wieder falsch verhandelte Term Sheets, die später katastrophale Folgen haben – vor allem, wenn es um Folgefinanzierungen geht. Schlechte Bedingungen können dazu führen, dass Unternehmen in späteren Runden nicht mehr attraktiv sind oder gar nicht erst weiter finanziert werden“, sagt Topalgoekceli.

Ein Beispiel war jüngst die Insolvenz des Wiener Biotechs Arkeon, das mittels Gasfermentation mit Archaea-Mikroben im Bioreaktor Kohlendioxid in Aminosäuren umwandelte.

Begonnen hatten die Probleme mit einer geplatzten Finanzierung im zweistelligen Millionenbereich im Juni 2024. Arkeon war damals breit aufgestellt: Das Startup wollte in seinem Verfahren aus CO₂ viele Aminosäuren fermentieren und damit auch gleich mehrere proteinreiche Produkte entwickeln. Dabei setzte man auf eine Portfolio-Strategie.

„Investoren und VCs suchen jedoch keine Portfolios, die haben sie selber“, sagt Holzhuber. Aus seiner Sicht wäre es strategisch sinnvoller gewesen, alle Ressourcen – Kapital, Team und Zeit – gezielt zu bündeln, um dann mit aller Konzentration für einen Innovationstransfer bereitzustehen. „Hier lag der Fokus (Anm.: kurz vor der Insolvenz als Rettungsversuch) auf einer Aminosäure und darauf, jene in Industrie-Volumen in Stabilität und Qualität herzuleiten. Am Ende wurde dann eine kleinere Finanzierungsrunde für zwei Jahre angestrebt, mit dem Blick auf die eine Säure und industrielle Pilotentwicklung. Diese Runde hat jedoch aufgrund der zurückhaltenden Investor:innen nur eine Quote von 80 Prozent erreicht. Damit war die Timeline für ein ausreichendes Ergebnis in Stabilität und Qualität nicht umsetzbar“, erklärt Holzhuber.

Arkeon-Founder Gregor Tegl erklärte die Situation im Juni gegenüber brutkasten in einem Statement folgendermaßen: „Letztlich sahen wir uns – angesichts der derzeit herausfordernden makroökonomischen Rahmenbedingungen (…) und eines zunehmend zurückhaltenden Investitionsklimas – zu diesem Schritt gezwungen.“

Eine Lehre, die man aus diesem Fall ziehen könnte: Plattformansätze mögen zwar wissenschaftlich spannend sein, doch für den Markt braucht es – als Vision von Anfang an – enge, klar definierte Targets, auf die man sich konsequent konzentriert.

Richtig aufgestellt statt Massenziele

Wie dieses Beispiel zudem verdeutlicht: Es sollte nicht zwangsweise die Strategie sein, den Biotech-Markt mit Fülle zu überschütten. Stattdessen empfiehlt es sich, ein tiefes technisches Verständnis zu entwickeln sowie Startups in diesem Bereich von Anfang an strategisch richtig aufzustellen – und sich prinzipiell von akademischen Klauen zu lösen.

„Wenn du an der Universität forschst, geht es in erster Linie darum, das wissenschaftliche Risiko zu minimieren“, erklärt Topalgoekceli. „Wenn man dann ein Startup gründet, kommt man in die Kommerzialisierungsphase, in der man zuallererst beweisen muss, dass das ursprüngliche Konzept beziehungsweise die Technologie auch tatsächlich marktfähig ist. Risikominimierung als einer der größten Brocken funktioniert hier zunächst über die Förderstellen und EU-Programme, also meist eigenkapitalfreie Finanzierungen. Sobald man aber in die Venture-Fonds-Phase eintritt, beginnt das Ticken der Zeit.“

Mit dieser Aussage spricht der Co-Founder jene Logik an, die Investor:innen mitbringen: Sie wollen in wenigen Jahren Ergebnisse sehen. Sie fragen nach Verkaufszahlen, obwohl sich Biotechs meist noch in präklinischen Phasen befinden, wo es um Reinheitsgrade, Stabilität und technische Skalierung geht. Sowohl Gründer:innen als auch Investor:innen sollten daher vorab wissen, dass es enorme Ressourcen braucht, sobald ein Unternehmen einen Plattformansatz verfolgt, also nicht nur ein einzelnes Wirkstoff-„Target“, sondern eine breite Technologie.

Bis zu zwölf Mio. € pro Programm

Allein in der präklinischen Phase könnten dafür fünf bis zwölf Mio. € pro Programm benötigt werden. „Oft sind bei Plattform-Startups gleich mehrere präklinische Programme – etwa sieben – nötig, um die volle Breite der Plattform zu zeigen“, sagt Holzhuber.

Warum Biotechs auf diesen breiten Ansatz setzen, liegt daran, dass viele Gründer:innen aus der Wissenschaft kommen und darin bestärkt werden, breit zu denken und viele Hypothesen gleichzeitig zu verfolgen. Was dabei übersehen wird: Die Industrie zeigt wenig Interesse an nicht target-orientierten Firmen. Holzhuber nennt es „Wahnsinn, was hier alles in der Forschung passiert“, und appelliert daran, in diesem Bereich einen Mindset-Shift zu vollführen: Statt nur Forschungsergebnisse zu sammeln und breit zu streuen, müsse die Denkweise stärker in Richtung Technologiereife (TRL – Technology Readiness Level) entwickelt werden; und Ergebnisse so aufbereitet, dass sie für die Industrie greifbar und sofort anwendbar sind.

„Forscher sprechen oft nicht gerne über ihre Fortschritte, weil sie sehr evidenzorientiert arbeiten. Dadurch wird es noch schwerer, ihre Arbeit nach außen hin verständlich und investierbar zu machen“, erklärt Holzhuber. Es müsse schlicht und einfach die Art und Weise, wie Gründer:innen aus der Forschung ihre Ergebnisse kommunizieren und strategisch aufstellen, grundlegend verändert werden, damit mehr Kapital in die Biotech-Szene fließt.

Maßnahmenpaket 2025–2027

In diesem Sinne hat die Plattform Biotech Austria, der Interessenverband der österreichischen Biotechnologiebranche, ein Maßnahmenpaket für die Jahre 2025–2027 vorgeschlagen; mit dem Ziel, die Voraussetzungen für Kapital, Infrastruktur und Forschung in der Biotechnologie substanziell zu verbessern und Österreich zu einem Zentrum für Biotechnologie-Innovation und Wettbewerbsfähigkeit zu transformieren.

Man richtet sich direkt an die Politik: „Die Schaffung rechtlicher Rahmenbedingungen wie beispielsweise in Frankreich, Großbritannien und den USA, die Investments auch für Versicherungen und institutionelle Anleger ermöglichen, wäre ein erster Schritt, um auch in Österreich mehr Kapital für die Biotechnologiebranche zur Verfügung zu stellen. Ein großes Potenzial für Investitionen bieten private Pensionsversicherungen, denen es ermöglicht werden sollte, bis zu fünf Prozent ihres Vermögens in innovative, nicht börsennotierte Unternehmen zu investieren“, liest man darin als Lösungsvorschlag.

Weitere Forderungen des Maßnahmenpakets umfassen die Optimierung der FlexCo-Gesetzgebung, eine verbesserte Umsetzung von Grundlagen in die unternehmerische Forschung sowie die Stärkung der Forschungsförderung im Bereich Life Sciences.

Learnings für die Biotech-Szene

So weit zur Finanzierungsfrage. Was jedoch bereits in der „Pre-founding“- und „Pre-funding“-Phase mitgedacht werden sollte, lässt sich in folgenden „Learnings“ zusammenfassen:

Man muss als Forscher:in von Anfang an geeignete Investor:innen bestimmen, die bereit sind, die gemeinsame Strategie mitzutragen. Term Sheets sollten auf Augenhöhe verhandelt werden, wie Holzhuber betont: „Gründer müssen die Mehrheit behalten, dabei aber das Interesse der Investoren verstehen; ebenso ihre Sprache und ihre Bedingungen.“

Zudem bedarf es eines klaren Plans mit dem Fokus auf eine wissenschaftlich-technologische Lösung:

„Das Investment muss ausreichen, um die ‚Runrate‘ für ‚diese eine Entwicklung‘ (Anm.: des Produkts) abzudecken, untermauert mit einem fundierten Businessplan und Meilensteinen für den ‚Use of Fund‘. Die wissenschaftliche Technologie und den damit verbundenen Business Case muss man in verständlicher Form aufbereiten, mit Geschäftsdynamik, SWOT-Analyse – Strengths, Weaknesses, Opportunities und Threats –, definierten Meilensteinen, einer ‚Runrate‘ und belastbaren Assets“, rät Holzhuber künftigen Gründer:innen, um als Biotech in Österreich zu bestehen.

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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