19.09.2023

Eloop: Carsharing-Startup erhält 1,5 Millionen Euro aus der Schweiz

Damit soll die 'Tokenization as a Service'-Plattform des Mobility-Startups weiterentwickelt werden.
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Eloop, 360Grad
(c) Eloop - Das Eloop-Team erhält Kapital für den Ausbau der „Tokenization as a service“-Plattform.

Der Züricher Versorger Energie 360° beteiligt sich mit 1,5 Mio. Euro (laut energate-messenger) am Wiener Startup Eloop. Die Investition erfolgt über den hauseigenen „Smart Energy Innovationsfonds“, der sich auf die Förderung von Startups in den Bereichen Cleantech, Energie, Smart Cities und Mobilität konzentriert.

Eloop: Potential der Tokenisierung

„Besonders überzeugt ist Energie360° von unserem Eloop One Token und der treuen und engagierten Community, die dahinter steht. Genau wie wir sehen sie das Potential der Tokenisierung auch in anderen Bereichen wie der Solarenergie oder der Windkraft. Ein Großteil des Investments wird daher in die Weiterentwicklung unserer ‚Tokenization as a Service‘-Plattform fließen. Da wir uns mit der Plattform auf die Tokenisierung von nachhaltigen Energielösungen spezialisiert haben, können wir gerade bei diesem Projekt enorm von der Expertise von Energie360° profitieren“, teilt das Unternehmen mit.

Wie der brutkasten berichtete, sammelte Eloop bereits im März ein Millionen-Investment ein und holte einen neuen Investor aus den Niederlanden an Bord. Damals gab es bereits Pläne, neben dem Kerngeschäft Mobilität auch die Blockchain-Sparte des Startups weiter auszubauen.

„Eloop ist der erste Carsharing-Anbieter, an dessen Fahrtumsätzen man sich mit Hilfe eines Tokens beteiligen kann. Wir vertreiben den eigenen Eloop One Token über unsere eigens kreierte Plattform. Dieses Modell kann zukünftig auch von anderen Mobilitätsanbietern erworben und angeboten werden“, erklärte damals Leroy Hofer, CEO und Co-Founder von Eloop.

„Sharing“ mehr als physische Assets

Nico Prugger, einer der vier Gründer und CFO von Eloop führt heute aus: „Wir verstehen ‚Sharing‘ nicht nur als geteilte Nutzung physischer Assets, sondern auch als Beteiligung an den Umsätzen, die diese generieren. Im Fall unseres E-Carsharing-Angebots handelt es sich bei besagten Assets um E-Autos, aber es könnten beispielsweise auch Solarpaneele, Windturbinen, E-Scooter oder Elektrofahrräder sein.“

Zur Erklärung: „Die technische Grundlage für die Umsetzung eines solchen „Sharings“ liefert die Blockchain-Technologie. Die Elektroautos von Eloop werden als ‚Decentralized Physical Infrastructure Network‘ (DePIN) in der digitalen Welt gespiegelt. Dieses Netzwerk existiert auf der Blockchain und ermöglicht die Abbildung der E-Autos als digitale Vermögenswerte (Token). Je mehr Token eine Person besitzt, desto größer ihr Anteil an den Umsätzen durch die tokenisierten Assets.

Das DePIN von Eloop besteht mittlerweile aus knapp 100 Tesla (circa die Hälfte der gesamten Flotte), von denen bislang 23 Fahrzeuge tokenisiert wurden. Von den 1.870.000 Eloop One Token, die sich dadurch im Umlauf befinden, sind nach aktuellem Stand noch knapp 8.000 erhältlich. Ein Token entspricht derzeit 1,20 Euro.

Beteiligung an PV-Anlage möglich

„Das E-Carsharing demonstriert, was sich mit Eloop Network bewerkstelligen lässt“, sagt Prugger. „Neben Unternehmen und Entwickler:innen, die nach Finanzierungsmöglichkeiten für ihre Projekte suchen, profitieren vor allem auch Privatpersonen von Eloop Network. Sie können sich beispielsweise an einer PV-Anlage beteiligen, damit einen Beitrag zur Überwindung der Klimakrise leisten und zugleich am erzeugten Strom mitverdienen.“

Nicht über den nötigen Platz oder die finanziellen Mittel für die Umsetzung nachhaltiger Energielösungen zu verfügen – etwa als Bewohner:in eines Mehrparteienhauses oder einer WG – sei Eloop nach kein Ausschlusskriterium mehr, die Energieversorgung von morgen aktiv mitzugestalten.

„Eloop leistet Pionierarbeit“

„Der Umstieg auf erneuerbare Energie ist ein essentieller Schritt, um die Klimaziele zu erreichen. Eloop leistet im Bereich Mobilität Pionierarbeit und wir sind begeistert, den weiteren Weg gemeinsam zu beschreiten und die Idee der Tokenisierung für weitere Geschäftsfelder zu öffnen“, erklärt Metin Zerman, Leiter Startup Investments des Smart Energy Innovationsfonds von Energie 360°. „Was uns am E-Carsharing-Konzept und der neuen Plattform besonders beeindruckt, ist die Aktivierung und Einbindung der Community. Für diese Form des Sharings sehen wir insbesondere bei der Solarenergie großes Potential.“

Community nimmt Konzept an…

Wie gut die Community das Konzept annimmt, zeigt sich laut Prugger nicht nur an den Verkaufszahlen der Eloop One Token: „Viele unserer Token-Halter:innen nutzen die E-Autos auch selbst – und das außerordentlich umsichtig und eifrig. Unserer Erfahrung nach entsteht durch die Beteiligung an den Fahrtumsätzen ein Mittelweg zwischen E-Carsharing und Privat-PKW. Die geteilte Nutzung elektrischer Fortbewegungsmittel etabliert sich so als praktische, alltagstaugliche Alternative zum eigenen Fahrzeug, und das vielzitierte ‚Umdenken‘ findet deutlich schneller statt. Genau diesen Effekt erwarten wir uns auch im Energie-Bereich.“

Eloop stellt für 2024 die ersten tokenisierten Assets aus dem Energie-Bereich in Aussicht.

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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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