03.07.2025
FTI

Claudia Felser: „Das Potenzial erkennt man häufig erst beim Patentieren“

Interview. Claudia Felser erhielt Anfang Juni den renommierten L’Oréal-UNESCO-Preis „For Women in Science“ 2025. Brutkasten hat die deutsche Materialwissenschaftlerin im UNESCO-Hauptquartier in Paris noch vor der feierlichen Verleihung zum Gespräch getroffen. Im Interview verrät die Pionierin der topologischen Quantenchemie, warum Europa mehr Risikofreude braucht.
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Foto: Fondation L’Oréal

Claudia Felsers Karriere liest sich wie ein Lehrbuch wissenschaftlicher Pionierarbeit: Als Direktorin am Max-Planck-Institut für Chemische Physik fester Stoffe in Dresden hat sie die „topologische Quantenchemie“ begründet, neuartige magnetische Heusler-Verbindungen entdeckt und Patente etwa an IBM und Hitachi lizenziert – Materialien, die in ihrer künftigen Anwendung von Hochleistungs-Datenspeichern bis zu klimafreundlichen Energietechnologien reichen. Ihre Arbeit verbindet Chemie, Physik und Mathematik zu greifbaren Lösungen und zeigt, wie Grundlagenforschung zum Innovationsmotor werden kann.

Im UNESCO-Hauptquartier in Paris traf brutkasten die deutsche Materialwissenschaftlerin, die Anfang Juni als europäische Preisträgerin des L’Oréal-UNESCO For Women in Science International Awards ausgezeichnet wurde. Damit ist Felser erst die dritte Forscherin aus Deutschland, der diese seit 1998 vergebene Ehrung zuteil wird – ein Preis, der Forschungsexzellenz ebenso wie den Einsatz für Diversität und Inklusion sichtbar macht.

Im Interview spricht sie über Chancen und Hürden auf dem Weg von der Idee zum Industrieprodukt, über fehlende Inkubatoren in Europa und darüber, warum Mut zum Risiko nicht nur in Startups, sondern auch in der Forschungskultur verankert sein sollte.


brutkasten: Was bedeutet der L’Oréal-UNESCO-Preis For Women in Science für Sie selbst und für die Sichtbarkeit von Frauen in der Wissenschaft? 

Claudia Felser: Der Preis ist eine große Ehre mit hoher internationaler Sichtbarkeit. Die Kombination aus L’Oréal Fondation, UNESCO und Science ist bemerkenswert, ja vermutlich einzigartig. L’Oréal zeigt hier seit über 27 Jahren ein beeindruckendes langfristiges Engagement für wissenschaftliche Exzellenz. Als Kosmetikweltmarktführer gibt uns L‘Oréal im wahrsten Sinne eine Bühne – und ist es nicht toll zu sehen, dass wir Frauen in der Wissenschaft auch schön sein dürfen, wir gar nicht die vermeintlichen Nerds sind? UNESCO wiederum steht für Inklusion, was ein ganz starker Wert ist. Diese Kombination unterscheidet sich von einem traditionellen Wissenschaftspreis, der sich nur auf die Forschung beschränkt.

Sie betreiben Grundlagenforschung, arbeiten aber auch an der Anwendung neuer magnetischer Materialien. Wenn man diese Materialien in Produkte überführt: Wie weit ist man hier schon?

Claudia Felser: Wir haben bereits Kooperationen durchgeführt. Bei den magnetischen Materialien haben wir Patente an IBM verkauft; die Patente gingen weiter an Hitachi oder Western Digital. Wir haben also mit der Industrie zusammengearbeitet. Wir besitzen nun ein Material, das ein hohes Potenzial für einen neuen Hartmagneten hat. Der Weg vom Material zur Anwendung als Hartmagnet bleibt jedoch eine Herausforderung. Das ist das europäische Problem: Es fehlt der Inkubator. Zwar gibt es in der Max-Planck-Gesellschaft bereits Hilfen, aber es bleibt eine Herausforderung.

Sie sprechen Herausforderungen an. Um welche handelt es sich hier konkret?

Zunächst muss man überhaupt einen Demonstrator haben, und selbst dann reicht das für eine Industriekooperation oft nicht aus. Amerikanische Unternehmen sind – nach meiner Erfahrung mit IBM – viel offener, gehen den Weg schneller, bauen Kontakte auf und übernehmen selbst Themen in die Forschung. Diesen Gap müssen wir in Europa schließen. Die Europäische Union versucht es, aber es bleibt eine der großen Herausforderungen.

Was sind die Gründe dafür, dass es mit amerikanischen Partnern schneller funktioniert?

Amerikanische Unternehmen sind risikofreudiger, hiervon können wir definitiv lernen. Die Voraussetzungen sind auf jeden Fall da, in Deutschland passiert großartige Forschung! Ein Beispiel ist der Giant-Magnetoresistance-Effekt: Albert Fert und Peter Grünberg bekamen dafür den Nobelpreis, und mein Mann brachte ihn bei IBM in den USA zur Anwendung. Neben Bürokratieabbau und mehr Geld für Startups wäre es wünschenswert, dass die Industrie früher bereit ist, mit Universitäten über neue Erfindungen zu kooperieren – das gilt auch für Österreich.

Gibt es in ihrem Forschungsbereich bereits Kooperationen mit europäischen Industrieunternehmen?

Für den Hartmagneten hat sich ein Startup in Dublin gemeldet, und auch Amazon hat sich unsere Patente angesehen. Max-Planck-Innovation macht ebenfalls sehr gute Arbeit und erinnert mich ständig daran, aber wir wollen eigentlich Forschung betreiben, die Materialien untersuchen und das Potenzial zeigen. Ich möchte nicht das Engineering, neben unserer Forschung übernehmen. Entweder ich motiviere meine jungen Kolleg:innen, ein Startup zu gründen, oder wir brauchen mehr Inkubatoren. Passenderweise hat mich gerade eine Projektgruppe angesprochen, ob wir ein Spin-off gründen.

Was müsste Ihrer Meinung nach passieren, um den Unternehmergeist zu stärken?

Ich halte Vorlesungen und zeige, was Max Planck zum Thema Transfer bereits bietet. ETH, TUM und auch die Universität Wien haben Inkubatoren und Institutionen, die von der Erfindung zum Unternehmen helfen. Meist sitzen diese Einrichtungen woanders als die Forscher. Dieses Zusammenbringen ist wichtig. Forscher:innen kennen oft nicht die Ansprechpartner:innen; diese Brücke versuche ich mit Informationsveranstaltungen zu schlagen. Nicht jeder, der für den Transfer zuständig ist, kann zufällig ins Labor der Forscher:innen gehen und schauen, was man gebrauchen kann. Man erkennt das Potenzial häufig erst beim Patentieren. Wir patentieren viel sobald die potenzielle Anwendung sichtbar ist – oft melden wir auch in den USA an. Man muss Patente weiterhin aktiv fördern.

Gibt es regulatorische Hemmnisse in Europa, um Innovationen in die Skalierung zu bringen?

Ich bin für das Munich Quantum Valley mitverantwortlich. Ein Quantencomputer ist nicht nur ein Device, sondern ein kompletter Stack aus Hardware, Software und Elektronik. Diese Koordination gelingt manchen Ländern oder Organisationen gut. Es gibt eine Ausschreibung bis zur Pilot-Line, auch für Quanten. Bis zu einem Computer, den Industrieunternehmen nutzen können, ist es aber eine große Herausforderung. Dennoch sehe ich gute Konzepte und Ansätze in Europa.

Welche Empfehlungen geben Sie Forschenden, die ein Startup gründen wollen?

Sie sollten sich die bereits vorhandenen Unterstützungsangebote an ihren Universitäten genau ansehen. In Deutschland gibt es zum Beispiel die SprinD-Initiative des Bundesministeriums, die Startups findet und finanziell unterstützt. Max Planck hat eigene Programme, und SprinD investiert größere Summen. Vergleichbares dürfte es in Österreich geben. Diese Initiativen bringen Gründer:innen mit den richtigen Mentor:innen und Netzwerken zusammen. Bei Startups ist die Genderlücke noch größer als an Universitäten, dort liegt viel ungenutztes Potenzial.

In Österreich wird diskutiert, dass Universitäten mit ihrem IP am Cap-Table sitzen und dadurch VC-Investoren zögern. Wie nehmen Sie das wahr?

Alle versuchen, die Situation zu verbessern. Im Munich Quantum Valley sehe ich, dass Bayern vorbildlich Bürokratie abbaut. Die Politik ist offen fürs Lernen, und das erwarte ich auch von der neuen Bundesregierung in Deutschland.


*Disclaimer: Die Reisekosten wurden von L’Oréal übernommen.

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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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