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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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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