12.12.2025
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Dymaxa: Wie ein Grazer Startup Europas LKW aerodynamischer machen will

Das Grazer Startup Dymaxa entwickelt aerodynamische Seitenverkleidungen („Side Skirts“) und Energiespeicherlösungen für LKWs, die den Treibstoffverbrauch und CO₂-Ausstoß deutlich reduzieren. Wir haben mit Mitgründer und CEO Almaz Ayupov über die Technologie und den Wachstumsmarkt gesprochen.
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(c) Dymaxa

Wer über klimaschädliche Emissionen spricht, denkt selten an den Luftwiderstand von LKWs. Dabei steckt hier enormes Einsparungspotenzial. Ein voll beladener 40-Tonnen-Lastwagen verbraucht rund die Hälfte seines Treibstoffs allein dafür, den Fahrtwind zu überwinden. „Das entspricht in Europa rund 110 Millionen Tonnen CO2 pro Jahr“, sagt Almaz Ayupov, Mitgründer und CEO des Grazer Startups Dymaxa.

Warum die USA weiter sind – und Europa hinterherhinkt

In Nordamerika gehören aerodynamische Seitenverkleidungen, sogenannte Side Skirts, seit Jahren zum Straßenbild. Sie reduzieren den Treibstoffverbrauch messbar, und ihre Marktdurchdringung stieg dort in wenigen Jahren auf etwa 80 Prozent. „Die Technologie hat sich dort einfach durchgesetzt, weil sie funktioniert“, sagt Ayupov.

(c) Dymaxa

Europa hingegen hat keinen vergleichbaren Standard. Die Gründe dafür liegen im Fahrzeugdesign: europäische Trailer sind anders aufgebaut, haben andere Höhen, andere Abmessungen und zusätzliche Sicherheitsvorschriften wie den vorgeschriebenen Unterfahrschutz. „Man kann US-Side-Skirts technisch nicht einfach auf europäische Trailer montieren“, erklärt Ayupov. Zahlreiche frühere europäische Versuche scheiterten zudem an hohen Kosten oder mangelnder Robustheit.

15 Iterationen bis zum marktreifen Prototyp

Dymaxa wurde 2022 zunächst in Lettland gegründet. Dort arbeiteten Ayupov mit seinem Co-Founder – ein US-amerikanischer Ingenieur – eng zusammen und entwickelten die frühen Prototypen. „Mein Co-Founder hat verschiedene Designs in AutoCAD erstellt, und ich habe mich darum gekümmert, wie man sie produziert, Pilotkunden findet, Tests organisiert und Feedback einholt. Wir haben rund 15 Iterationen gemacht.“

Almaz Ayupov (links) wurde mit seinem Startup Dymaxa mit dem Energy Globe Award von Advantage Austria als Startup des Jahres ausgezeichnet | (c) Energy Globe Award / Advantage Austria

Als klar wurde, dass der größte Markt im deutschsprachigen Raum liegt, verlegte das Team 2023 den Firmensitz nach Österreich. „Wir haben uns für Österreich entschieden, weil unser Zielmarkt Westeuropa ist und der DACH-Raum mit Abstand der wichtigste Markt dafür“, sagt Ayupov. Dass ein weiterer Mitgründer in Graz lebt, erleichterte die Standortwahl zusätzlich. Zudem bietet das heimische Innovations-Ökosystem dem jungen Startup die passenden Rahmenbedingungen für das weitere Wachstum.

Die Lösung: robust, flexibel und speziell für Europa entwickelt

Dymaxas Side Skirts bestehen aus einem flexiblen, glasfaserverstärkten Verbundmaterial, das Stöße besser abfedert als starre Kunststofflösungen früherer Anbieter. Das System wurde so entwickelt, dass es an nahezu jeden europäischen Trailer passt. Die Installation dauert lediglich zwei Stunden, und der Preis liegt deutlich unter früheren Alternativen.

Pilotprojekte mit führenden Playern aus der europäischen Logistik-Branche zeigten deutliche Effekte. Darunter befinden sich der weltweit größte Brauereikonzern AB InBev, Essers, Ewals, die Schwarzmüller-Gruppe, Heisterkamp, Kreiss sowie zahlreiche weitere Flottenbetreiber und OEMs. Ein führender Getränkehersteller bestätigt rund sechs Prozent Treibstoffersparnis. „Der Return on Investment lag bei unter einem Jahr“, sagt Ayupov.

(c) Dymaxa

Besonders wichtig für die Branche war ein Test bei einem der größten Trailerhersteller Europas. Das Unternehmen unterzog Dymaxas System einem monatelangen Vibrationstest, der den realen Einsatz über etwa eine Million Kilometer simulierte. Die Lösung bestand diesen Test – ein entscheidender Nachweis für Langlebigkeit und Zuverlässigkeit. Seitdem arbeitet Dymaxa an einer Version, die in nur zehn Minuten montiert werden kann und damit für OEM-Produktionslinien geeignet ist.

Wie die aws das Startup beim Technologiesprung unterstützt

Wesentlichen Auftrieb erhält Dymaxa durch die Unterstützung der Austria Wirtschaftsservice. Das Startup konnte über aws Seedfinancing – Innovative Solutions eine sechsstellige Förderung an Land ziehen. Damit entwickelt das Team ein integriertes Unterbodensystem, das Side Skirts, eine Palettenbox, eine Ersatzradhalterung und vorbereitete Bereiche für Batteriemodule bei E-Trucks kombiniert.

„Wenn wir alles gemeinsam entwickeln, wird es leichter, effizienter und günstiger“, sagt Ayupov. Auch der aws-Prozess selbst verlief positiv und ohne viel Bürokratie. „Wir haben im April eingereicht, zwei Monate später die Jury-Einladung erhalten und eine Woche nach dem Pitch die Zusage bekommen“, sagt er.

2026 plant Dymaxa die breite Skalierung in Europa. Der Markt für die Nachrüstung von bestehenden Trailern wächst bereits, und der Einstieg in die OEM-Serienfertigung wird vorbereitet. Vertriebsmitarbeiter in mehreren Ländern sind aktiv. „Wir wollen Emissionen in großem Maßstab in Europa reduzieren“, sagt Ayupov. “Unser Ziel ist es, Europa – ähnlich wie Nordamerika und Australien – zu einer Durchdringungsrate von 80 Prozent bei Side Skirts zu verhelfen. Nach konservativen Schätzungen würden dadurch die Logistikkosten in Europa um 15 Milliarden Euro sinken und die CO₂-Emissionen jährlich um 20 Millionen Tonnen reduziert werden.“


Disclaimer: Der Beitrag über Dymaxa wurde in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) umgesetzt.

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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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