15.07.2025
BUSINESS ANGEL SUMMIT

Die Rolle von Business Angels bei Uni‑Spinoffs und DeepTech-Startups

Welche Rolle spielen Business Angels, wenn akademische Spinoffs und forschungsintensive DeepTech‑Startups auf Beteiligungsgesellschaften von Universiäten und spezialisierte Frühphasenfonds treffen? Ein vom brutkasten moderiertes Panel beim Business Angel Summit in Kitzbühel lieferte Antworten. 
/artikel/business-angel-summit-2025-panel-spinoffs-deeptech-startups
(c) Standortagentur Tirol

Akademische Spinoffs gelten inzwischen als vielleicht mächtigster Hebel, um steuerfinanzierte Forschung in Jobs, Exporterlöse und technologische Souveränität zu verwandeln. Allein in Österreich stammen bereits 23 Prozent der 2022 bis 2024 gegründeten Startups aus Hochschulen. Staat und Wissenschaft haben darauf reagiert: Über die aws-Spin-off-Initiative bekommen sechs Universitäten in Österreich je eine Million Euro Anschubfinanzierung, um professionelle Ausgründungsstrukturen zu schaffen. Weitere sieben Millionen fließen als LP-Commitments in spezialisierte Frühphasenfonds.

Panel-Diskussion am Business Angel Summit

Vor diesem Hintergrund diskutierten im Rahmen eines vom brutkasten moderierten Panels am diesjährigen Business Angel Summit in Kitzbühel eine renommierte Expert:innerunde über die Rolle von Business Angels am Cap-Table akademischer Ausgründungen sowie forschungsintensiver DeepTech-Startups. Am Podium vertreten waren die deutsche Impact-Investorin Mariana Bozesan, Birgit Hochenegger-Stoirer, Vizedirektorin der Medizinischen Universität Innsbruck und Geschäftsführerin des dazugehörigen Innovation-Hub MedLifeLab, Ingrid Kelly, Partnerin des DeepTech-Fonds xista science ventures, und Seriengründer Wolfgang Brunauer (DataScience Service GmbH und ubicube).

v.l. Mariana Bozesan, Birgit Hochenegger-Stoirer, Ingrid Kelly, Wolfgang Brunauer mit Moderator Martin Pacher | (c) Standortagentur Tirol

Wie tief müssen Business Angels mit der Materie vertraut sein?

Impact-Investorin Mariana Bozesan studierte bereits in den 1980er Computer Science und Artificial Intelligence und konnte in der Vergangenheit bereits mehrere Multi-Millionen-Exits hinlegen. Unter anderem hat sie AQAL Integral Investing gegründet und wurde 2019 vom German Business Angel Network (BAND) als Europe’s Female Angel Investor of the Year ausgezeichnet.

Gleich zu Beginn machte sie klar, wie tief sich Business Angels in forschungsintensive Unternehmen einarbeiten müssen: „Die kurze Antwort ist, so tief wie möglich“. Für Bozesan hängen der Erfolg eines universitären Spinoffs oder forschungsintensiven DeepTech-Startups und die Rendite der Geldgeber unmittelbar vom fachlichen Verständnis der Investor:innen ab; wer es selbst nicht mitbringe, müsse sich gezielt Expertise ins Team holen, statt sich bloß „zum Kaffee“ mit den Gründer:innen zu treffen.

Business Angels als Team-Mitglieder?

Serienunternehmer Wolfgang Brunauer, Co-Founder und CEO der DataScience Service GmbH (gegründet 2016) sowie seit Juli 2024 Mitgründer des Geo-AI-Startups ubicube. Auf dem Panel schilderte Brunauer, dass sein erster Spinoff-Anlauf scheiterte, weil sich alles um Forschungsanträge drehte, bis er einsehen musste, „dass wir eigentlich nicht zum Product-Market-Fit hinkomme und dieses tote Pferd nicht mehr weiterreiten wollte“; 2016 stellte er das Projekt daher komplett neu auf, holte Angel-Investoren an Bord und wandelte seine Forschung in eine marktfähige Lösung um. Seine Quintessenz aus dieser Erfahrung: „Die Business Angels sind ja auch sowas wie Teammitglieder“, nicht bloß stille Kapitalgeber.

Für Ingrid Kelly von xista science ventures ist genau das der Grund, warum sie in rund der Hälfte ihres Portfolios mit Angels co-investiert. „Wir müssen bereit sein, weiterhin mit Business Angels zusammenzuarbeiten. Wir brauchen euch“ , betonte sie, denn weltweit gebe es nur eine Handvoll VCs, die so früh in radikale DeepTech-Vorhaben einsteigen. Angels setzten das erste Marktsignal, überbrückten die Zeit bis zur VC-Readiness und würden oft Branchenkontakte bringen, ohne die die Pilotkundschaft schwer zu gewinnen wäre.

Uni-Professor:innen am Cap-Table?

Doch selbst die beste Technologie kann am Cap-Table scheitern. Kelly erzählte von Deals, die platzten, weil Universitäten zu große Stücke vom Kuchen verlangten: „Wir haben es erlebt, wo die Beteiligung zu hoch war, und wir sind davon weggelaufen“. Bozesan fand noch klarere Worte: „Ein Professor, der 25 Prozent im Cap-Table hat, das ist ein absolutes No-Go“. Wer später Führungskräfte oder zusätzliche Investorinnen hereinholen wolle, brauche frei verfügbares Eigenkapital – zu große Beteiligungen von Universitäten seien deshalb ein Hemmnis für die Wachstumsperspektive.

Hochschulen brauchen professionelle Governance

Die MedLifeLab GmbH, erst vor einem Jahr als eigenständige Beteiligungsgesellschaft der Medizinischen Universität Innsbruck gegründet, soll genau diese Transparenz und Professionalität absichern: „Wir haben eine GmbH gegründet, an der sich die Universität maßgeblich beteiligt hat“, erklärte Birgit Hochenegger-Stoirer auf dem Panel. Seither verfüge man über ein klares Regelwerk, wie man mit IP-Fragen umgeht und nicht zum „Roadblocker“ für weitere Finanzierungsrunden wird.

Das MedLifeLab versteht sich als „Kommerzialisierungs- und Verwertungsast“ der Medizinischen Universität Innsbruck, der „diese Welten von wissenschaftlicher DeepTech und Verwertung in die industrielle Anwendung“ übersetzt und mittlerweile mehr als 20 Spin-off-Projekte begleitet. Das Leitmotiv bleibt dabei unverändert: „Ein ganz wesentlicher Punkt ist einfach Professionalität auf allen Ebenen“ – nur mit klarer Governance und verlässlichen Entscheidungsfristen lasse sich verhindern, „dass wir stranden“, wenn künftig Business Angels, VCs oder Corporates in die Runden einsteigen.

Wer garantiert den Speed?

Geschwindigkeit spielt dabei eine wesentliche Rolle, die außerhalb des akademischen Elfenbeinturms oft unterschätzt wird. Kelly brachte es auf den Punkt: „Man kann nicht mit einer Uni zusammenarbeiten, wenn die Beschlüsse nicht schnell genug gemacht werden können“. Uniräte tagen manchmal nur zweimal im Jahr – für ein Startup in der Pilotphase können solche Intervalle existenzbedrohend sein. Angels hingegen können binnen Tagen entscheiden, womit der Time-to-First-Money drastisch fällt. Dass es auch auf universitärer Seite schneller gehen kann, zeigt die Medizinische Universität Innsbruck: Mit der eigens gegründeten MedLife Lab GmbH verfügt sie über klar definierte Governance‑Strukturen, in denen schnelle Entscheidungszeiträume gewährleistet werden. Die Medizinische Universität Innsbruck gilt hier als ein Vorreiter in Österreich.

Für Life-Science braucht es einen langen Atem

Gerade im Life-Science-Umfeld sei zusätzlicher Langmut gefragt, sagte Hochenegger-Stoirer: Entwicklungszyklen dauerten „zehn Jahre plus“. Investor:innen bräuchten deshalb einen langen Atem; falsche Exit-Erwartungen führten nur zu Frust und Kapitalflucht. Die MedLifeLab versuche hier als Übersetzerin zu wirken, um „die Welten von wissenschaftlicher DeepTech und Verwertung in die industrielle Anwendung“ zu übertragen. Ohne Angels, die diesen Brückenschlag verstehen und unterstützen, bleibe manche Technologie im Labor stecken.

Due diligence, Due diligence, Due diligence.

Bozesan unterschied im Panel wiederholt zwischen „reiner Governance“ – also sauberer Vertragsarchitektur, IP‑Übertragung und klaren Entscheidungswegen – und dem kulturellen Unterbau, den sie für noch wichtiger hält. „Und Due Diligence, Due Diligence, Due Diligence – 80 Prozent ist am Team“, insistierte sie; wer nur Term-Sheet und Cap‑Table prüfe, übersehe oft die eigentlichen Deal‑Killer . In ihrer Erfahrung beginnt jede ernsthafte Prüfung deshalb mit kulturellem Abgleich: Stimmen Werte, Zielbild und Risikotoleranz? Haben Gründer:innen klar verteilte Rollen und können sie Konflikte konstruktiv lösen?

Als klassisches Warnsignal nannte sie Teams, die in der Frühphase noch erbittert über Equity streiten oder sich nicht auf eine operative Führungsstruktur einigen können: „Wenn sie da noch rum diskutieren oder nicht bereit sind, Verantwortung abzugeben, dann bitte die Finger davon.“ Häufig spalte etwa ein dominanter Professor das Team, weil er auf großer Beteiligung beharre, oder Mitgründer:innen würden ihre Beitragspflichten nebulös lassen. Für Bozesan sind das rote Flaggen, die keine vertragliche Klausel wegzaubern kann – „da hilft auch kein Nachverhandeln“, ergänzte sie sinngemäß, denn schlecht gelebte Kultur hole alle Beteiligten spätestens in der ersten Krisensituation ein.

Tipp der Redaktion: brutkasten-Serie „From Science to Business“

Mit „From Science to Business – Österreichs Zukunft gemeinsam gestalten“ startet brutkasten eine neue Serie, in der wir den Technologie-Transfer von Wissenschaft und Forschung in die Wirtschaft beleuchten. Denn nur durch den effektiven Austausch von Wissen und Innovationen können wir die Wettbewerbsfähigkeit in Österreich und das wirtschaftliche Wachstum langfristig stärken. Mehr darüber könnt ihr hier.

Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten zum Business Angel Summit wurden von der Austria Wirtschaftsservice (aws) übernommen.

Deine ungelesenen Artikel:
15.09.2026

Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern

Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
/artikel/ablatic-ai-linzer-llm-talos-spielt-ohne-vc-kapital-in-einer-liga-mit-internationalen-ki-playern
15.09.2026

Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern

Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
/artikel/ablatic-ai-linzer-llm-talos-spielt-ohne-vc-kapital-in-einer-liga-mit-internationalen-ki-playern
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.
Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Die Rolle von Business Angels bei Uni‑Spinoffs und DeepTech-Startups

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Die Rolle von Business Angels bei Uni‑Spinoffs und DeepTech-Startups

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Die Rolle von Business Angels bei Uni‑Spinoffs und DeepTech-Startups

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Die Rolle von Business Angels bei Uni‑Spinoffs und DeepTech-Startups

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Die Rolle von Business Angels bei Uni‑Spinoffs und DeepTech-Startups

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Die Rolle von Business Angels bei Uni‑Spinoffs und DeepTech-Startups

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Die Rolle von Business Angels bei Uni‑Spinoffs und DeepTech-Startups

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Die Rolle von Business Angels bei Uni‑Spinoffs und DeepTech-Startups

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Die Rolle von Business Angels bei Uni‑Spinoffs und DeepTech-Startups