30.10.2025
INVESTMENT

Context64.ai: Grazer KI-Startup gibt siebenstelliges Investment bekannt

Das Startup Context64.ai vermeldete gestern ein Investment von rund  1,66 Mio. Euro durch einen deutschen Investor aus dem zweiten Halbjahr 2024. Ziel sei es nun seine KI‑Lösungen zu skalieren.
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Context64.ai, Investment
© Context64.ai - Das Context64.ai-Team.

KI‑Modellen fehlt ohne Datenkontext das Verständnis, wie Unternehmensdaten zusammenhängen – und genau hier möchte das Grazer KI-Startup Context64.ai ansetzen: Der C64‑Stack des Startups ist eine Plattform, auf der Firmen beliebige interne Daten zu einer aktuellen Wissensbasis verbinden können, wo dann KI‑Agenten „produktiv agieren“, wie es per Aussendung heißt.

Context64ai: Deutscher Investor eingestiegen

Wie nun bekannt wurde, hat das Unternehmen im zweiten Halbjahr 2024 ein Investment in Höhe von rund 1,66 Mio. Euro für 24  Prozent Anteilsabgabe – und direkt nach der Gründung des Unternehmens – durch einen deutschen Investor (GNS Holding GmbH) eingewebt. Parallel dazu bereitet das Unternehmen die nächste Finanzierungsrunde vor.

„Modelle werden austauschbar, der Vorteil entsteht im Kontext“, sagt Marko Lah, Gründer & CEO Context64.ai. „Wer seine Datenbeziehungen – als Wissensgraph – beherrscht, macht Generative AI treffsicher, erklärbar und operativ nutzbar.“

Vernetzte Wissensbasis

Mit sogenannten „Intake Agents“ können, um konkreter zu werden, Unternehmen über die Grazer Plattform ihre bestehenden Systeme und Datenquellen automatisiert verknüpfen: Inhalte werden folglich sortiert, gelabelt und in einen Wissensgraphen überführt. Fachabteilungen können weiters – ohne Programmierung – eigene Domänenobjekte und deren Beziehungen definieren. So entstehe eine vernetzte Wissensbasis aus strukturierten und unstrukturierten Daten – inklusive Versionierung (Anm.: systematische Verwaltung von verschiedenen Versionen), Herkunft und Governance.

Darauf aufbauend greifen dann AI-Agenten direkt auf diesen Wissensgraphen zu. Sie verstehen Zusammenhänge, prüfen Datenherkunft und Gültigkeit und kombinieren Retrieval, Logik und Aktionen in bestehenden Tools, so der Claim.

Das Ergebnis sei, dass Unternehmen in wenigen Wochen KI-Anwendungen aus ihren Bestandsdaten entwickeln könnten, „ohne neues Modelltraining, mit aktuellen Daten, kurzen Roll-outs und minimalem Integrationsaufwand“.

Context64.ai: Datenvernetzung als Stärke

Der C64‑Stack ist bereits bei OEMs (Original Equipment Manufacturer) in Deutschland im Einsatz – u. a. bei BMW (Engineering‑Datenlage) und weiteren, großen Industrieunternehmen, heißt es.

Aktuelles Ziel ist es, gemeinsam mit europäischen Partnern eine hoch effiziente Datenvernetzungsplattform für „leicht zu implementierende, industrietaugliche KI‑Lösungen“ zu skalieren. „Die Stärke europäischer KI wird nicht aus den größten Rechenzentren kommen, sondern aus intelligenter Datenvernetzung“, denkt Lah. „Context Engineering in einer Plattform ist unsere Antwort – gemeinsam mit Partnern aus Europa.“

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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