10.06.2026
STARTUP-POLITIK

Budget: Vage Formulierungen zu Dachfonds-Ankerinvestment und Unicorn-Zahl als offizielle KPI

Im Doppelbudget für die kommenden Jahre sind auch Details in Sachen Startup-Politik enthalten. So finden sich eine konkrete Timeline für den Dachfonds und - durchaus überraschend - eine angepeilte Unicorn-Anzahl in den vom Ministerrat vorgelegten Bundesfinanzgesetzen.
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Startup-Staatssekretärin Elisabeth Zehetner | (c) BMAW/Holey
Startup-Staatssekretärin Elisabeth Zehetner | (c) BMAW/Holey

Mit Spannung war das heute vorgelegte Doppelbudget für die Jahre 2027 und 2028 erwartet worden. Schon im Vorfeld gingen die Wogen wegen kolportierter Kürzungen in verschiedenen Bereichen hoch. Nun hielt Finanzminister Markus Marterbauer seine Budget-Rede und der Ministerrat legte seine Entwürfe für die Bundesfinanzgesetze 2027 und 2028 vor. Die allgemeine Aufregung ist dabei, wie zu erwarten groß.

Das Wirtschafts- und Energiebudget wachse jedoch trotz weitreichender Konsolidierungsmaßnahmen um 25 Prozent (veranschlagt für 2028), betont Wirtschaftsminister Wolfgang Hattmannsdorfer in einer Aussendung. Er nennt die mit zwei Milliarden Euro budgetierte Senkung der Lohnnebenkosten ebenso wie ein 750 Millionen Euro schweres Industriepaket.

Auch ein Update in Sachen Startup-Politik geht aus dem Budget hervor. „Mit dem Startup- und Scaleup-Fonds investieren wir gezielt in Wachstum, Innovation und Zukunft. Die bis zu 100 Millionen Euro Ankerinvestment des Bundes sollen zur Startbahn für die nächste Generation österreichischer Zukunftsunternehmen werden“, wird Staatssekretärin Elisabeth Zehenter in einer Aussendung zitiert.

Ankerinvestment: „bis zu“ und „allenfalls“

Zwei Details, die auffallen: Der bislang als „Scale-up Fonds“ titulierte Dachfonds scheint seinen Namen wieder geändert zu haben. Und das „bis zu“ in der Aussage über das Ankerinvestment kann stutzig machen – wiewohl im weiteren Verlauf der Aussendung die 100 Millionen Euro bei einem anvisierten Gesamtvolumen von 500 Millionen Euro noch einmal ohne Abschwächung genannt werden.

In den Texten der Bundesfinanzgesetze 2027 und 2028, wo der Fonds übrigens als „Start-up & Scale-up Dachfonds“ bezeichnet wird (namenstechnisch scheint also weiterhin allgemeine Unklarheit zu herrschen), findet sich keine genaue Summe für das Ankerinvestment. Im Gegenteil ist zu lesen: „Der nächste Projektschritt zur Umsetzung des Start-up & Scale-up Dachfonds ist die Beauftragung der Austria Wirtschaftsservice GmbH mit der Ausschreibung des Dachfondsmanagements und allenfalls mit der Verwaltung eines Bundesanteils am Dachfonds.“

„Allenfalls“ also. Zumal andere Budget-Zahlen sehr konkret beziffert sind, scheint hier also das letzte Wort – trotz beschlossenen Doppel-Budgets – doch noch nicht gesprochen zu sein. Definitiv fixiert ist dagegen die geplante Timeline: „31.12.2027: Start-up & Scale-up Dachfonds hat seine operative Tätigkeit aufgenommen (First Closing abgeschlossen)“, heißt es dazu im Wortlaut im Gesetz.

Ein weiteres Unicorn pro Jahr als Ziel im Budget-Gesetz

Ein weiteres spannendes Detail in den beiden Bundesfinanzgesetzen: Es wird eine konkrete anvisierte Zahl an österreichischen Unicorns als Kennzahl festgelegt (im Wortlaut „Anzahl der Startup-Einhörner in Österreich“). Als Ist-Zustand wird für 2025 die Zahl sechs genannt (über die man sich bekanntlich abhängig von der jeweiligen Definition streiten kann). Für 2027 wird das Ziel mit sieben, für 2028 mit acht angegeben.

Daneben schrieb die Regierung unter anderem die Weiterführung der Programme AWS Seedfinancing und AWS First Inkubator in den Gesetzestexten fest. Beschlossen sind diese noch nicht. Sie müssen nach der Vorlage durch den Ministerrat nun noch durch die Abstimmung im Parlament, die für 9. und 10. Juli vorgesehen ist.

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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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