30.06.2022

Conda: Startup300 verkauft Crowdinvesting-Pionier in Management-Buyout

Die Crowdinvesting-Plattform Conda wird vom Management übernommen und in neuen Geschäftsfeldern ausgebaut.
/artikel/conda-management-buyout-startup300-2022
Daniel Horak, Michael Eisler und Dirk Littig © Startup300
Daniel Horak von Conda, Michael Eisler von Startup300 und Dirk Littig von Conda © Startup300

2019 übernahm das oberösterreichische Startup-Ökosystem Startup300 den Crowdinvesting-Pionier Conda nach dem eigenen Gang an die Wiener Börse durch einen Aktientausch. Drei Jahre später geht der Deal nun wieder in die andere Richtung. Startup300 hat die Börse kürzlich verlassen und Conda nun an das Management und Gründer Daniel Horak zurückverkauft. In einem Management-Buyout übernehmen Horak, Conda-Deutschland-Chef Dirk Littig, CMO Karin Turki, CTO Michael Gartner und CFO Harald Weiss Conda zu 100 Prozent. Ein Teil des Deals wird als Erfolgsbeteiligung an der weiteren Geschäftsentwicklung Condas abgewickelt. Über den Preis der Sofortzahlung wurde Stillschweigen vereinbart.

Startup300 will kein Ökosystem mehr sein

Startup300 hatte Conda bereits seit 2018 in mehreren Schritten bis Mai 2019 gekauft – damals war das Ziel, durch mehrere Übernahmen, wie etwa auch von Startup Live oder Pioneers, ein Startup-Ökosystem aufzubauen. Es wurden rund 76 Prozent der Anteile durch Ausgabe von Aktien der startup300 AG erworben. Man habe Conda anschließend gemeinsam mit dem Management „auf profitablen Kurs gebracht“, heißt es von Startup300. „Nachdem sich das profitable Betreiben eines Startup-Ökosystems am österreichischen Markt als sehr herausfordernd erwiesen hatte, fokussierte man sich bei startup300 auf das Kerngeschäft, das Investieren in frühphasige Startups“, heißt es weiter. Bedeutet: Startup300 trennt sich von operativen Töchtern und fokussiert auf den Risikokapital-Part, der bisher über die Tochter Pioneers Ventures II abgewickelt wird. Über diesen Investment-Arm ist Startup300 an Startups wie Fretello, myEsel, Vresh, Journi oder waytation beteiligt.

Conda setzt auf Aktienemissionen

Conda will nach dem Buyout neue Geschäftsfelder entwickeln. „Das European Crowdfunding Service Provider Regime bringt Playern neue Chancen, Aktien und Anleihen europaweit anbieten zu können. Wie schon auch beim Crowdinvesting wollen wir hier eine Pionierrolle einnehmen. Mit www.conda-wertpapiere.de haben wir bereits eine erste Aktienemission in Deutschland umgesetzt. Im Rahmen der FMA Fintech Sandbox arbeiten wir an der ECSP Lizenz und wollen hier erste Projekte bereits im Herbst lancieren“, sagt Conda-Gründer und Co-CEO Daniel Horak.

In den letzten Jahren kam das Wachstum laut Conda sowohl aus dem eigenen Finanzierungsgeschäft als auch aus dem Umsatz mit Whitelabel-Kunden, welche die Conda-Technologie zur Finanzierung von Projekten und weiterem Wachstum über eigene Kanäle verwenden. Bekannte Kunden sind etwa die Salzburg AG, die Oekostrom AG oder die WEB Windenergie AG. In Kürze sollen weitere bekannte Unternehmen mit der Whitelabel-Lösung starten.

„In den letzten Jahren konnten wir gemeinsam mit startup300 CONDA auf eine profitable und stabile Basis stellen. Nun ist es Zeit, den Mut zu haben und neue Marktsegmente, die im Rahmen des European Crowdfunding Service Provider Regime möglich werden, zu entwickeln. Das geht aber nur mit vollem Fokus und der notwendigen Incentivierung des Management-Teams“, sagt Dirk Littig, Co-CEO von Conda.

Management steigt bei Conda ein

Auch das Conda-Management erwirbt im Rahmen des Management-Buyouts Anteile. Karin Turki ist bereits seit der Gründung Teil von Conda, Michael Gartner stieß Anfang 2019 zum Unternehmen und Harald Weiss verantwortet bisher als CFO die Finanzagenden der gesamten Startup300-Gruppe. Er wird diese Rolle nun bei Conda übernehmen. Zudem sollen heuer noch zwei Positionen neu besetzt werden: Chief Legal Officer und Chief Operating Officer.

„Dieses Management-Buyout schlägt zwei Fliegen mit einer Klappe: Zum einen können wir eines unserer Assets zu für uns attraktiven und für alle fairen Konditionen veräußern und trennen uns von operativen Einheiten, die wir im Kerngeschäft nicht mehr benötigen. Zum anderen wird der Weg frei, um Conda wieder mit der notwendigen Flexibilität und Geschwindigkeit auszustatten und von spannenden, neuen Marktgelegenheiten zu profitieren“, sagt Michael Eisler, Vorstand von Startup300.

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

Conda: Startup300 verkauft Crowdinvesting-Pionier in Management-Buyout

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Conda: Startup300 verkauft Crowdinvesting-Pionier in Management-Buyout

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Conda: Startup300 verkauft Crowdinvesting-Pionier in Management-Buyout

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 …

Conda: Startup300 verkauft Crowdinvesting-Pionier in Management-Buyout

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 …

Conda: Startup300 verkauft Crowdinvesting-Pionier in Management-Buyout

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 …

Conda: Startup300 verkauft Crowdinvesting-Pionier in Management-Buyout

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 …

Conda: Startup300 verkauft Crowdinvesting-Pionier in Management-Buyout

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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

Conda: Startup300 verkauft Crowdinvesting-Pionier in Management-Buyout

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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

Conda: Startup300 verkauft Crowdinvesting-Pionier in Management-Buyout