22.05.2025
NEUE GENERATION?

danube.ai: Wiener Startup bringt neues KI-Modell mit großen Versprechen

Das Wiener Startup danube.ai verspricht Großes: Mit Genetic AI launcht es eine KI, die auf genetischen Algorithmen beruht.
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Das Team von danube.ai
Das Team von danube.ai | Foto: Martin Anger/Ideenstricker

Stell dir vor, du willst einen Papierflieger bauen. Es gibt keine Anleitungen, und keine Person, die weiß, wie es geht. Es bleibt nur eine Option: testen; mehrere Papierflieger konstruieren – und sie fliegen lassen. Nach mehreren Testrunden kennst du die beste Form, den besten Flugwinkel und das beste Material. Genau nach diesem Prinzip soll Genetic AI funktionieren: Die KI testet verschiedene Varianten – und nur die beste zählt. Das 2022 gegründete Wiener Startup danube.ai rund um Philipp Wissgott hat sie entwickelt und setzt sie bereits bei mehreren Kunden ein. Das Startup bezeichnet sie als „eine völlig neue technologische Generation von Künstlicher Intelligenz“.

Das verspricht danube.ai

„Wir haben einen Weg gefunden, jede Fragestellung in ein evolutionäres Spiel zu übersetzen – dadurch entsteht eine sehr persönliche, dezentrale KI, ganz ohne Trainingsdaten“, sagt CEO Wissgott im Gespräch mit brutkasten. Laut Unternehmen arbeite das System deswegen auch mit weniger Bias als andere Technologien – und halluziniere nicht. Genetic AI lernt nicht aus alten Daten, sondern indem sie immer wieder neue Lösungen ausprobiert und bewertet, so kommuniziert es das Startup. Genetische Algorithmen sind hier ein Buzzword – aber in der Technologie nicht gänzlich neu. Automobilhersteller nutzen sie beispielsweise schon länger, um Bauteile zu optimieren.

„In unserem System werden die Zeilen einer Exceltabelle zu Organismen und die Spalten zu Genen – und daraus entsteht ein evolutionäres Spiel, das in unter einer halben Sekunde die beste Lösung findet“, erklärt Wissgott die Technologie. Es lässt verfügbare Optionen in einem Spiel gegeneinander antreten. Die Gene stehen sozusagen für die Eigenschaften der Antworten.

Ist Genetic AI skalierbar?

Die Qualität der Antworten soll durch eine Vorauswahl garantiert werden. „Wir steuern die Qualität von Antworten wie ethische Regeln indem wir die Antworten vor dem Spiel vorselektieren“, erklärt Wissgott. Er und sein Team würden bewusst kein weiteres Language Model bauen, sondern einen alternativen Weg gehen: weg vom reinen Suchen, hin zu einer Discovery Engine, die generiert und findet.

Danube.ai will Genetic AI auch als als Open Source zur Verfügung stellen. Die Technologie ist bereits seit einigen Monaten bei Unternehmen wie Geizhals im Einsatz. Laut Wissgott sei das Modell auch skalierbar – weil es keine Supercomputer brauche, sondern auch auf dem Smartphone laufen könne. Was die Technologie wirklich kann, wird sich erst über einen längeren Anwendungszeitraum zeigen. Schon 2019 stellte Wissgott unter dem Namen Danube ein neues AI-Vorhersage-Tool vor – brutkasten berichtete.

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Enact, Roboter die fühlen, Roboter, Robotik
© Enact

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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