07.07.2022

Business Angel Summit 22: Diese 6 Startups sind Sieger des Pitch-Wettbewerbs

Sechs Startups bekommen am Business Angel Summit in Kitzbühel die Chance, sich auf der Hauptbühne vor dutzenden Business Angels und Investor:innen zu präsentieren.
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Die Startups des Business Angels Summits 2022 © brutkasten/Pacher
Die Startups des Business Angels Summits 2022 © brutkasten/Pacher

Der Business Angel Summit in Kitzbühel hat mittlerweile Tradition. Einmal pro Jahr treffen sich in dem bekannten Alpen-Städtchen dutzende Business Angels und Startup-Investor:innen zum Austausch über aktuelle Themen und Trends. Zwölf ausgewählte Startups haben die Veranstalter Austria Wirtschaftsservice und Standortagentur Tirol 2022 eingeladen, dabei zu sein. 

Die sechs Sieger-Startups

Am Vorabend des Programmtags des mittlerweile 8. Business Angel Summits dürfen sie pitchen und sich Fragen der ersten Business Angels stellen. Sechs von ihnen werden durch ein Publikumsvoting im Saal ausgewählt – sie dürfen am Haupttag auf die große Bühne und sich dort vor rund 70 potenziellen Investor:innen präsentieren. Auch heuer waren die zwölf Startups wieder ein guter Mix aus bereits bekannten Aufsteigern und noch unbekannten Newcomern. Gewonnen haben schließlich VitaBlick, Swarm Analytics, sproof, PlusGear, InFraReD und Flasher.

Sie haben sich im Pitch gegen die übrigen sechs Startups BehaviorQuant, Femble, smartmelts, uptraded, VIFFFF und Kickscale durchgesetzt. Die Startups erhalten neben der Pitch-Möglichkeit am Haupttag auch Präsentationstische am Rande der Bühne, wo interessierte Business Angels direkt mit ihnen ins Gespräch kommen können. Zudem sind auch noch die beiden Netzwerk-Startups Paul & Ernst sowie Bergardi am Business Angel Summit vertreten.

Alle Startups des Business Angel Summits 2022

BehaviorQuant

Das Startup BehaviorQuant bietet eine neuartige Entscheidungsunterstützung für die Finanz- und Investmentbranche. Die Software erlaubt, Verhaltensmerkmale sowohl von individuellen Finanzentscheider:innen als auch von Teams zu analysieren. Der Schlüssel dazu ist die Verbindung von Behavioral Finance, Entscheidungspsychologie, Psychometrie und künstlicher Intelligenz. Mit Hilfe der Technologie sollen so unerkannten Risiken in Entscheidungen von Asset Manager:innen & Investment-Teams sichtbar gemacht werden.

Femble 

Das Startup Femble will mit einer Art dünner Wärmflasche Menstruationsbeschwerden auch unterwegs lindern. Das moon-pad ist quasi deine Wärmflasche to go, die laut Co-Founderin Lina Graf nahezu unsichtbar zwischen Slip und Bauch getragen werden kann. Das moon-pad ist elektrisch beheizbar und besitzt einen abnehmbaren Akku, der sechs Stunden Wärme erhält. Gesteuert wird das Pad über eine Smartphone-App, die weitere Funktionen wie Infos und Podcasts rund um weibliches Wellbeing bietet.

Flasher 

Flasher ist ein smartes Sicherheitsgadget für Fahrer:innen von Bikes, E-Bikes, E-Scootern und Co. Konkret handelt es sich um Armbänder, die am Oberarm befestigt werden und in unterschiedlichen Farben leuchten und blinken können. Mit gestengesteuertem Blinker, automatischem Notfallbremslicht, verschiedenen Sichtbarkeitsmodi und Drahtloskommunikation sowie einem Befestigungsmechanismus möchte Flasher für mehr Sicherheit im Straßenverkehr sorgen.

InFraReD

InFraRed bietet KI-basierte Klimasimulationen an, um künftig resilienten Städtebau zu ermöglichen. Deep-Learning-Modelle von InFraReD können laut dem Startup Simulationsergebnisse in einem Bruchteil der Zeit und zu minimalen Kosten geschätzt werden. Über das “Simulation-as-a-Service-Modell” werden Klimasimulationen für Windkomfort, Windgeschwindigkeit, Hitzestress und Sonneneinstrahlung ermöglicht.

Kickscale

In 5 Jahren soll jedes Sales Team ein Playbook haben. Zumindest wenn es nach dem Startup Kickscale geht. Gerald Zankl und sein Co-Founder haben eine Art Online-Store für Sales Playbooks aus erfolgreichen Unternehmen entwickelt. Derzeit stellen die beiden Gründer die Playbooks noch selbst online – später soll das aber über die Community passieren. In Zukunft kann sich das Startup das Modell der Playbooks auch für andere Abteilungen vorstellen.

PlusGear

Das Sport-Startup PlusGear hat ein Shirt entwickelt, das antibakteriell wirkt und geruchsneutral ist. Das sogenannte “NoSmell Shirt” soll laut den beiden Gründern Michael Peuker und Nino Perez den Schweißgeruch neutralisieren. Bis dato konnten rund 10.000 Kund:innen gewonnen werden. Für 2022 plant das Unternehmen einen Umsatz von über einer Million Euro zu erzielen.

smartmelts 

Das Digital Health Startup aus Graz hat einen digitalen Assistenten für eine optimierte Ernährung entwickelt, der als “Digital Twin” der Nutzer:innen dienen soll. Dafür bietet das Startup Blut- und DNA-Analyse-Kits an, um die Empfehlungen treffsicherer machen. Das Ergebnis sind Tipps zu Ernährung und Nahrungsmittelergänzung je nach Use Case – Nutzer:innen können etwa angeben, ihre Fitness steigern zu wollen. Die USP sehen die Gründer Hermann Moser und Craig Matthews in der Darstellung als Digital Twin mittels Künstlicher Intelligenz. 

sproof 

Das Salzburger Startup sproof hat eine Cloud-basierte Software zum elektronischen Signieren von Dokumenten entwickelt. sproof ermöglicht dabei grenzüberschreitend rechtsgültiges, digitales Signieren in Europa. Dabei steht die Benutzbarkeit im Vordergrund. Statt mühsamer Identifikationsverfahren und langwierigen Anmeldeprozessen, integriert sproof bestehende Anbieter:innen und vereint diese in einer Plattform. Damit können garantiert rechtsgültige Unterschriften schnell und unkompliziert eingeholt werden. 

Swarm Analytics

Das 2018 in Innsbruck gegründete Startup hat eine Künstliche Intelligenz entwickelt, die Daten direkt in Videokameras auswertet und daraus zB Schlüsse für den Verkehr zieht. Die Objekterkennung in Echtzeit bildet die Basis fortgeschrittener Verkehrstelematik. Mehr als 100 Kunde:innen – davon nur rund 20 Prozent in Österreich – hat das Startup seit Start der Plattform, die über Partner wie swarco vermarktet wird. Swarm Analytics rund um CEO Michael Bredehorn hat bereits Finanzierungsrunden hinter sich – zuletzt im November 2021, als über PrimeCrowd und den Bestandsinvestor MAD Ventures 1,2 Millionen Euro in das Startup flossen. 2,5 Millionen Euro haben Investoren insgesamt bisher in das Startup gesteckt. 

uptraded 

Das Tiroler Startup Uptraded hat eine digitale Plattform für den Kleidertausch entwickelt, die auf das bewährte Swipe & Match Prinzip von Tinder & Co setzt. Ein gegenseitiges Like erzeugt ein unverbindliches „Match“, wodurch sich eine Chatfunktion öffnet und die Nutzer:innen anschließend den Tausch ihrer Kleidung vereinbaren können. Das Startup bietet auf der B2C-Seite ein Freemium-Modell an, gegen eine zusätzliche Gebühr erhalten die Nutzer:innen zusätzliche Funktionen. Auf der B2B-Seite möchte das Startup künftig mit Werbung Einnahmen erzielen.

VIFFFF

Das Grazer Startup möchte vegane und glutenfreie Speisen als warme und schnelle Mahlzeiten in Supermärkte bringen. Mit ihrer Idee möchten die Gründer:innen nachhaltig, umweltschonend, regional und leistbar ihre relativ eng gewählte Zielgruppe bedienen. Tatsächlich werden die Viffff-Knödeln aus Getreide, Ölsaaten und Hülsenfrüchten hergestellt.

VitaBlick

Das burgenländische Startup Vitablick rund um Gründer Amadeus Linzer nutzt Virtual Reality, um nicht mehr mobile Senior:innen einen Ausbruch aus dem Alltag zu ermöglichen: Die VR-Brille mit der Software des Startups entführt Träger:innen noch einmal an den Ort der lange vergangenen Hochzeitsreise oder lässt ganz neue Orte erkunden. Am beliebtesten war zunächst aber ein VR-Video mit Hundebabies, wie Linzer dem brutkasten in einem früheren Interview verriet. Ausprobiert wurden die Brillen bereits in Senion:innenheimen, in Österreich gehören bereits viele zu den Kund:innen von Vitablick – auch regionale Gruppenausflüge sind möglich. Das Geschäftsmodell basiert auf Lizenzgebühren. 

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
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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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