24.08.2021

Vom Valley-Vorgänger zum Innovationsnachzügler: Was im DACH-Raum falsch läuft

Im Gastkommentar analysiert Mario Herger die Gründe für den Abstieg des DACH-Raums in Sachen Innovation und gibt damit einen Sneak Peek in sein neues Buch.
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Mario Herger: Wie wurde der DACH-Raum zum Innovationsnachzügler?
brutkasten-Gastautor Mario Herger / Hintergrund: Abschnitt der Semmeringbahn | (c) Mario Herger / Adobe Stock - Alice
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In der k. u k.-Monarchie wurde im Jahr 1848 eine Eisenbahnstrecke in Angriff genommen, die es für damalige Zeiten in sich hatte. Sie musste vom niederösterreichischen Gloggnitz ins steirische Mürzzuschlag eine Luftlinie von 21 Kilometern überwinden, und zwar über eine nicht unwesentliche Höhendifferenz von mehr als 400 Metern. Dieser Pass galt lange Zeit als unüberwindlich. Unter Carl Ritter von Ghega wurde das Projekt begonnen und in nur sechs Jahren wurden 42 Kilometer an Trasse mit 14 Tunneln und 16 Viadukten errichtet, wobei die Steigung der Gleise für damalige Lokomotiven und die Lastanforderung nicht zu bewältigen waren. Trotzdem machten die Österreicher sich daran, die Semmeringbahn zu bauen, mit der Erwartung, dass die Lokomotivfabriken zur Einweihung der Strecke schon eine entsprechende Lokomotive anbieten können.

Man stelle sich das heute vor: Ein Regierungsbeauftragter stellt Anforderungen an Technologieschmieden, eine Technologie zu entwickeln, die heute noch nicht existiert, und beginnt sein Großprojekt im Vertrauen darauf, dass mit der Fertigstellung diese Technologie da sein wird. Wie ging das aus? Im Jahr 1854 standen bei Bauende vier Modelle von ebenso vielen Lokomotivfabriken aus Deutschland, Belgien und Österreich bereit, die die Steigungen und Lastanforderungen der landschaftlich spektakulären Eisenbahnstrecke bewältigen konnten.

Wien und generell der deutschsprachige Raum waren vor 150 Jahren das Silicon Valley der Welt. Wien war das Zentrum der Medizin, Architektur, Literatur und Wissenschaften. Der deutschsprachige Raum war innovativ und gründerfreundlich. Die Gründerwelle ab 1870 brachte uns auch heute noch tätige Firmen wie Bosch, Siemens, Allianz, Daimler oder Steiff.

DACH-Raum als Innovationsnachzügler: Was ist passiert?

Herrschte damals ein anderes Wirtschaftsklima? Fanden sich die Leute so sicher, dass sie bereitwilliger das Risiko eingingen, Unternehmen zu gründen? Nun ja, heute sind wir viel wohlhabender, das soziale Netz ist dichter, die Ausbildung der Bevölkerung höher, doch wenn man den Umfragen glauben will, dann ist der beliebteste Job von Uni-Absolventen einer in einem Ministerium oder einem großen Betrieb mit sicherem Einkommen. Selbst ein Unternehmen zu gründen, stempelt einen am Datingmarkt fast schon als hoffnungslos unvermittelbar und bei der Familie zu einem Versager ab. „Jetzt hast du so schön studiert und könntest einen tollen Job bei Bosch oder Siemens haben, und dann verschwendest du es für ein eigenes Unternehmen?“ Unternehmer werden im besten Fall als suspekt gesehen, und so manche Einpersonenunternehmer und Selbständige werden als „versteckte Arbeitslose“ betrachtet. Dabei werden sie hinten und vorne besteuert und mit Abgaben belegt, und zum Ausgleich dann bei den Hilfsfonds während der Corona-Krise „übersehen“.

Das bleibt nicht ohne Konsequenzen. In nur zwei Jahrzehnten ging in Deutschland laut Statista die Anzahl an Unternehmensgründern von knapp 1,5 Millionen um zwei Drittel auf eine halbe Million zurück. Auch gibt es im Jahr 2021 nach wie vor keine in Buchform erschienene Biografie von beispielsweise Hasso Plattner oder Dietmar Hopp, den vermutlich interessantesten und einflussreichsten SAP-Gründern, Investoren und Mäzenen. Dreiviertel der 30 im DAX gelisteten Unternehmen sind älter als 100 Jahre. Und die Coronakrise hat den digitalen Rückstand in der Verwaltung, im öffentlichen Dienst, aber auch in der Privatwirtschaft schmerzhaft offensichtlich gemacht. Infektionsmeldungen, die gefaxt werden. Schülerinnen, die im verschneiten Garten die Schule per Videokonferenz besuchen, weil nur dort die Internetverbindung halbwegs stabil ist. Mittlerweile werden Wirtschaftsprojekte, selbst solche die der Umwelt verträglichere Produkte auf den Markt bringen sollen, mit zigtausenden Eingaben eingedeckt.

Zeppeline inspirierte Millionen weltweit. Das Haber-Bosch-Verfahren stellte die Nahrungsversorgung von Milliarden von Menschen sicher. Die Semmeringbahn ist mit den Jahren nur noch schöner und bewundernswerter geworden. Die Leistungen von Porsche, Swarovski oder Puch werden noch heute hochgehalten, Forscherinnen wie Lise Meitner oder Friedensaktivistinnen mit radikal neuen Ideen wie Bertha von Suttner gern erwähnt, aber zeitgenössische UnternehmerInnen in vielen Fällen kritisch beäugt.

Innovationsfeindliche Innovationsmanager

Und nicht nur das, auch die Produkte und Dienstleistungen, egal von wem sie stammen, werden abgelehnt. Und dabei rede ich nicht von Herrn und Frau Österreicher, sondern von Personen, die auf ihrer Visitkarte den Titel „Innovationsmanager“, „Produktentwicklungsleiter“ oder „Digital Evangelist“ stehen haben. Personen, deren Aufgabe es ist, ihre Organisationen in die Zukunft zu führen und sich damit eigentlich für neue Technologie und Geschäftsmodelle interessieren sollten. Dem allerdings ist nicht so. Am Vorabend der CES in las Vegas traf ich drei Dutzend IT-Berater zu Vorträgen und zum Gedankenaustausch bei einem Dinner. Auf meine Frage, wer einen Sprachassistenten besitzt, bleiben alle Hände unten, dafür ertönt sofort aus dem Hintergrund der Vorwurf: „Alexa hört ja immer zu!“

Genau so funktionieren Sprachassistenten. Sie müssen zuhören. Das Zuhören der Technologie ist so wichtig, wie Licht uns sichtbar macht. Aber hier verbirgt sich die Angst, dass das Zuhören zum Ausspionieren verwendet wird. Diese Angst – ob berechtigt oder nicht – verhindert, dass sich diese IT-Berater damit und mit vielen anderen Technologien auseinandersetzen, was eine Voraussetzung dafür ist, dass sie die Funktionsweisen und die heutigen Möglichkeiten begreifen, aber auch erkennen, wo diese Technologien aktuell noch unzulänglich sind. Und diese IT-Berater, die sich selbst ihren Kunden gegenüber als Technologievorreiter präsentieren und ihnen einen Schritt voraus sein sollten, um sie in die Zukunft zu führen, verwehren sich dem. Renaissancemenschen sind sie nicht.

Was ist bloß los mit Deutschland, mit Österreich, mit der Schweiz im 21. Jahrhundert? Warum sind Länder der Dichter, Denker und Ingenieure so technologieskeptisch geworden? Warum finden wir heute vor allem Gründe, warum etwas nicht umsetzbar ist, anstatt dieselbe mentale Energie darauf zu verwenden, die Herausforderungen anzupacken?

Und ja, wir haben mit BioNTech und der Energiewende auch heute einiges vorzuweisen, und wir sind nach wie vor ein wichtiger Produktionsstandort. Auf unseren Maschinen werden die Produkte für die Welt gefertigt, und unsere Sozialsysteme sind ein Vorbild für die Menschheit. Doch in den neuen (digitalen) Technologien sind wir Nachzügler. Die Zahl an Unternehmensgründungen ist kollabiert. Die Dauer von Bauprojekten hat sich in nur einem Jahrzehnt verdoppelt. Selbst einzelne Erfolge können nicht darüber hinwegtäuschen, dass wir in KI, digitalen Plattformen, Big Data, Raumfahrt, oder autonomem und elektrischem Fahren nicht die Spitzenposition halten. Auch schaffen wir es nicht zur Genüge, unsere Forschungsergebnisse in Unternehmen zu transferieren. Inspirieren und anpacken geschieht woanders.

Es ändert sich zwar einiges, doch nur sehr langsam. Und eine Pandemie trug bedeutend dazu bei, dass wir die Digitalisierung nun wirklich ernsthaft anpacken. Doch noch haben wir viel zu tun, wie der Vergleich von verfügbarem Risikokapital für Startup-Gründungen gerade in Österreich zeigt.

LandBIP 2019
[Mrd Euro]
Gesamt-investitionen
[Mrd Euro]
Anteil Gesamt-investitionen an BIP
[%}
Risikokapital
[Mrd Euro]
Anteil Risikokapital an Gesamtinvestitionen
[%]
USA18.2103.77020,7115,983,1
Deutschland3.449734,6821,35,71,1
Österreich397,6101,725,60,2180,2
Schweiz678.68153,1922.62,151,4
Tabelle 1: Bruttoinlandsprodukt, Gesamtinvestitionen und Risikokapital für ausgewählte Länder für 2019

Wie aus den Zahlen zu erkennen ist, gibt es für unsere Länder Luft nach oben, wenn man sie mit den USA vergleicht. Auch zwischen den Ländern gibt es große Unterschiede. So kommt die Schweiz mit einem Zehntel der Bevölkerung Deutschlands auf mehr als ein Drittel der Risikokapitalinvestitionen, die Deutschland vornimmt. Österreich hingegen geht den umgekehrten Weg. Mit einem Zehntel der Bevölkerung Deutschlands beträgt die Risikokapitalsumme nur ein Sechsundzwanzigstel.


FUTURE ANGST

In meinem seit August erhältlichen Buch FUTURE ANGST: Wie wir von Innovationsvorreitern zu Innovationsnachzüglern wurden und wie wir die German Angst überwinden gehe ich auf die Gründe ein, wie vor 150 Jahren unser Kulturkreis der wirtschaftliche und technologische Vorreiter war, wie uns dieser Erfolg dazu brachte, bewährte Muster zu verwenden, die sich aber in der heutigen Zeit als unzureichend erweisen, und wie wir wieder die Lust an der Zukunft gewinnen können. Dazu bringe ich Beispiele von Innovationen der Vergangenheit, und wie sie die Menschen damals angenommen haben, und ziehe Vergleiche mit China und dem islamischen Raum, die bis vor wenigen hundert Jahren auf Europa einen technologischen Vorsprung hatten und diesen verloren, und wie uns dasselbe drohen kann, wenn wir nicht wieder die Lust und. Neugier an der Zukunft pflegen.

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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.
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