26.02.2025
KI

Broad AI: Hochreiter entwickelt neue KI, die besser als ChatGPT sein soll

Der Exzellenzcluster "Bilateral AI" unter der Leitung von Sepp Hochreiter startet am Mittwochabend in Form einer Auftaktveranstaltung in Linz. Die neue KI-Technologie soll bestehende Modelle wie ChatGPT und Co. in einem Punkt weit übertreffen.
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Sepp Hochreiter | (c) NXAI
Sepp Hochreiter | (c) NXAI

Künstliche Intelligenz ist eines der zentralen Zukunftsthemen unserer Zeit. KI-Modelle wie ChatGPT sind längst fester Bestandteil unseres Alltags. Doch KI-Pionier Sepp Hochreiter sieht Schwachstellen in den aktuellen Modellen und großes Verbesserungspotenzial. Deshalb entwickelt er nun mit einem ausgewählten Forschungsteam eine neues KI-Modell, namens „Broad AI“. Es soll insbesondere in der Problemlösungsfähigkeit deutlich leistungsstärker sein als derzeitige Modelle.

„Für unsere Vision der ‚Broad AI‘ bündeln wir die gesamte Expertise der österreichischen KI-Forschung und wollen eine neue Ebene der Künstlichen Intelligenz schaffen, von der wir alle profitieren können“, sagt Projektleiter Sepp Hochreiter. Die Entwicklung des neuen KI-Modells erfolgt im Rahmen des Exzellenzclusters „Bilateral Artificial Intelligence“.

Broad AI: höhere Problemlösungsfähigkeit

Das Forschungsprojekt hat das Ziel, die Grundlagen für eine neue Ebene der Künstlichen Intelligenz zu schaffen. Die sogenannte „Broad AI“ soll nicht nur eine höhere Problemlösungsfähigkeit besitzen, sondern auch mit Abstraktionen umgehen können. Das bedeutet, dass sie eigenständig Schlussfolgerungen ziehen und umfassende kognitive Fähigkeiten entwickeln kann. Dadurch wäre sie in der Lage, komplexe Planungen unter Berücksichtigung aller relevanten Faktoren durchzuführen.

Darüber hinaus soll Broad AI ein tieferes Verständnis der Welt entwickeln. Im Gegensatz zu Sprachmodellen wie ChatGPT, die lediglich vorhandene Daten auswerten, könnte sie sogar eigene Wörter erfinden und dadurch auf eine neue Art kreativ werden, heißt es in der offiziellen Aussendung.

Kombination von Sub-symbolischer und Symbolischer KI

Um Broad AI zu realisieren, werden zwei zentrale Forschungsansätze im Bereich der KI kombiniert: Sub-symbolische KI (Maschinelles Lernen) und Symbolische KI (Wissensrepräsentation und logisches Schließen). Axel Polleres von der WU Wien, Teil des Forschungsteams, sagt dazu: „Das Projekt hat sich nicht nur zum Ziel gesetzt, die AI-Forschung standortübergreifend zu vernetzen, sondern auch die wichtigsten beiden Methoden der AI, symbolische und subsymbolische AI, zu verbinden. Das ist ein bedeutender erster Schritt zu effektiverer AI-Forschung und Anwendungen aus Österreich!“.

Die KI trainiere man mithilfe von Graph Neural Networks. Dabei nutzt sie einerseits die Rechenleistung von Computern zur Verarbeitung großer Datenmengen und greift andererseits auf Lernmethoden zurück, die an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns angelehnt sind. Ein zentraler Aspekt der Forschung ist die Frage, wie Broad AI vertrauenswürdig, transparent, erklärbar und ethischen Prinzipien entsprechend gestaltet werden kann, erklärt Robert Legenstein, Leiter des Instituts für Grundlagen der Informationsverarbeitung an der TU Graz.

Projekt „Broad AI“ wird mit 33 Mio. Euro gefördert

Um Broad AI zu entwickeln und zu trainieren, arbeiten Wissenschaftler:innen verschiedener österreichischer Universitäten und Forschungseinrichtungen zusammen. Beteiligt sind die TU Wien, die WU Wien, die TU Graz, die Universität Klagenfurt sowie das Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Die Universität Linz (JKU) übernimmt die Leitung des Projekts.

Im Rahmen der Initiative „excellent=austria“ wurden vom Wissenschaftsfonds FWF und dem Bildungsministerium ingesamt neun Exzellenzcluster zu unterschiedlichen Forschungsthemen eingerichtet. Der Exzellenzcluster für Broad AI ist auf fünf Jahre ausgelegt und wird mit 33 Millionen Euro gefördert. Die Laufzeit könnte theoretisch sogar auf zehn Jahre verlängert werden, wodurch insgesamt bis zu 70 Millionen Euro zur Verfügung stehen würden.

„Der Cluster of Excellence ist eine große Auszeichnung und Bestätigung unserer bisherigen Forschungsarbeit, aber auch Ansporn, dass wir die Künstliche Intelligenz im Sinne der Menschen und zum Nutzen unserer Gesellschaft nachhaltig weiterentwickeln“, so Projektleiter Hochreiter.

Hochreiter entwickelte mit NXAI bereits ein LLM-Modell

Die Broad AI ist nicht das erste KI-Modell, das KI-Koryphäe Sepp Hochreiter entwickelt. Mit seinem Linzer Startup NXAI veröffentlichte er wenige Monate nach der Gründung im Mai sein erstes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete. Auch dieses Modell soll laut Startup weniger Rechenkapazität benötigen und trotzdem schneller und mit höherer Genauigkeit arbeiten als seine Konkurrenz. Im August folgte die nächste Version “xLSTM 7B Modell”. Das NXAI-Modell steht allerdings nicht in Konkurrenz mit ChatGPT, denn es richtet sich nicht an die breite Öffentlichkeit.

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Die Dotbite-Co-Founder Emir Selimovic und Christoph Sprenger leiten auch whoranks | (c) whoranks
Die Dotbite-Co-Founder Emir Selimovic und Christoph Sprenger leiten auch whoranks | (c) whoranks

2024 von Dotbite-Co-Founder Emir Selimovic gemeinsam mit Storebox-Co-Founder Johannes Braith gestartet (brutkasten berichtete damals), ist aus dem Side-Project whoranks vergangenes Jahr eine FlexCo geworden. Anfang 2026 verkündete man einen Relaunch und ein sechsstelliges Investment. Nun folgte der Launch von „whoranks for Teams“.

whoranks: Performance analysieren

Die Plattform für messbare LinkedIn-Performance und Personal-Brand-Rankings richtet sich mit dem neuen Produkt erstmals gezielt an Unternehmen, die LinkedIn nicht länger nur als Social-Media-Kanal, sondern als strategischen Reichweiten-, Employer-Branding- und Sales-Kanal verstehen. Über whoranks for Teams können Unternehmen die LinkedIn-Performance ihrer Mitarbeiter:innen in einer gemeinsamen Ansicht analysieren, Personal Brands miteinander vergleichen, Watchlists erstellen und über Rollen- und Berechtigungsmodelle steuern, wer welche Daten sieht.

„In vielen Unternehmen entsteht die stärkste Reichweite längst nicht mehr nur über die Corporate Page, sondern über Menschen: Founder, Sales-Leader, Expertinnen, Führungskräfte oder Mitarbeitende, die konstant sichtbar sind. Genau diese Wirkung machen wir mit whoranks for Teams messbar“, sagt Emir Selimovic, Co-Founder von whoranks.

Side-by-Side-Vergleiche

Das neue Produkt bietet unter anderem Team Analytics, Side-by-Side-Vergleiche von Personal Brands, Watchlists für ausgewählte Gruppen sowie Rollen- und Rechteverwaltung. Damit sollen Unternehmen erkennen können, welche Personen tatsächlich Reichweite, Engagement und Wachstum erzeugen – und wo noch ungenutztes Potenzial liegt.

Parallel dazu öffnet whoranks zentrale Analysefunktionen für noch mehr Nutzer:innen: Performance Analytics sind ab sofort kostenlos in jedem Personal-Brand-Plan enthalten. User:innen können dadurch unter anderem verfolgen, wie sich ihr whoranks-Score über die Zeit entwickelt, wie sich Engagement-Qualität, Konsistenz und Wachstumsdynamik verändern und welche Faktoren die eigene Reichweite tatsächlich treiben. Damit möchte das Startup einen weiteren Schritt in Richtung seiner Mission setzen: LinkedIn-Performance transparenter, vergleichbarer und umsetzbar zu machen. Denn ein Score sei erst dann wirklich wertvoll, wenn Nutzer:innen verstehen, was ihn bewegt und wie sie ihre Personal Brand gezielt weiterentwickeln können.

whoranks-Ranking in Österreich & Deutschland

Zum Halbjahr zeigt auch das aktuelle „Juni-2026-Ranking Austria & Germany“ die gleiche Spitze: Mike Leber, Nana Janashia und Leila Gharani halten die Top 3 bereits den fünften Monat in Folge. Gleichzeitig zeigt das Ranking, wie eng das Feld dahinter ist: Neu in den österreichischen Top 10 ist unter anderem Sebastian Kurz, der im Juni auf Platz 5 eingestiegen ist.

In Deutschland hingegen kam wieder Bewegung in das Ranking der reichweitenstärksten LinkedIn-Persönlichkeiten. Bundeskanzler Friedrich Merz stieg neu auf Platz drei ein. Florian Palatini kehrt auf Rang sechs zurück und verfügt mit 704.751 Follower über die größte Community innerhalb der gesamten Top 10. Ebenfalls deutlich verbessern konnte sich Thomas Müller, der auf Platz zwei vorrückte. An der Spitze blieb weiterhin Carsten Maschmeyer, der seine Führungsposition behauptet und seinen Vorsprung auf einen Indexwert von 8,4 ausbaut.

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