EnerCube: Wie ein Salzburger Startup Wärmepumpen in Rekordzeit installiert
EnerCube setzt mit seinem Wärmepumpen-System für Mehrfamilienhäuser auf schnelle und einfache Umsetzung. Dabei wird das Salzburger Startup auch von der Austria Wirtschaftsservice (aws) unterstützt.
Der Anteil fossiler Energieträger bei Heizungen liegt im EU-Schnitt nach wie vor über 75 Prozent. Die Umrüstung muss aber in den kommenden 15 bis 20 Jahren erfolgen. Und dabei erfreuen sich Wärmepumpen immer größerer Beliebtheit. So ein System in einem bestehenden Gebäude zu installieren, kann das aber ganz schön aufwändig werden. EnerCube aus dem Salzburger Seekirchen am Wallersee setzt mit seinem Produkt hier an und wird dabei von der Austria Wirtschaftsservice (aws) unterstützt.
Gesamte Anlage in einem Modul
“Die Installation, Planung und Koordination eines gängigen Wärmepumpen-Systems für ein Mehrfamilienhaus braucht vor Ort zwischen 200 und 500 Stunden. Mit unserem System sind es nur etwa 100 Stunden”, erklären die beiden EnerCube-Gründer Laurenz Sutterlüty und David Riedl. Und wie machen sie und ihr aktuell sechs Personen starke Team das? “Wir bauen die gesamte Anlage inklusive Heizraum in ein einziges, bei uns im Werk vorgefertigtes Modul, das etwa so groß ist, wie ein Autoparklplatz und vor dem Gebäude installiert wird”, erklärt Sutterlüty. Es müsse also kein Platz im Gebäude geschaffen werden und man könne auch im Winter umrüsten.
So sieht das Modul aus | (c) EnerCube
Bis zu 40 Wohneinheiten mit einer EnerCube-Einheit
Je nach Ausführung – EnerCube bietet drei verschiedene – können damit bis zu 40 Wohneinheiten beheizt werden – auch in voneinander getrennten Mehrparteienhäusern. “Durch eine optimierte Anordnung des Hydraulik- und Schichtspeichersystems, sowie den Einsatz hochwertigster Anlagenkomponenten, kommen wir auf 36 Prozent mehr Effizienz als durchschnittliche Systeme. Und mit einem FFG-geförderten und patentierten System haben wir den Schall um die Hälfte reduziert, damit die Anlagen selbst in eng bebauten Wohngebieten eingesetzt werden können”, erklärt Sutterlüty.
“Wir bleiben im B2B-Segment”
Aufgrund der Außeninstallation liegt der Fokus von EnerCube aktuell klar auf Mehrparteienhäusern im suburbanen Bereich. “Wir arbeiten aber auch an einer Lösung für den innerstädtischen Bereich”, verraten die beiden Gründer. Klar ist für sie aber: “Wir bleiben im B2B-Segment mit größeren Wohneinheiten. Dort ist unser System richtig skalierbar. Für Einfamilienhäuser gibt es schon kostengünstige Lösungen am Markt – da wollen wir nicht mitspielen. Bei großen Wohnanlagen tun sich andere Hersteller dagegen schwer mit standardisierten Lösungen.”
Großes Immobilienunternehmen erteilt Großaufträge
Und das Konzept geht wirtschaftlich auf. Im Februar 2023 gegründet, kommt EnerCube dieses Jahr auf zehn Module für insgesamt 200 Wohneinheiten – allesamt für ein bekanntes, großes Immobilienunternehmen. Im kommenden Jahr gibt es bereits Zusagen für Aufträge von über 30 Modulen. “Wir haben ein siebenstelliges Auftragsvolumen und sind Cashflow-positiv”, so Riedl.
Bis zu 80 Module im Jahr im EnerCube-Werk
Doch es gibt natürlich auch klare Wachstumspläne. Das maximale Produktionsvolumen in der Werkshalle in Salzburg liege bei 80 Einheiten pro Jahr, sagt der Gründer: “Wir haben auch schon Überlegungen für eine Produktionserweiterung.” Aktuell fertigt das Team seine Systeme hauptsächlich für Deutschland. Zielmarkt ist aber der gesamte DACH-Raum – und perspektivisch noch mehr.
“Ohne aws Preseed wäre das alles gar nicht möglich gewesen”
In der Finanzierung von all dem verzichtete EnerCube bislang auf klassische Startup-Investments. “Die Überlegung besteht aber für die Zukunft, um noch schneller skalieren zu können”, erklärt Riedl. Kapital von außen holte sich das Startup aber durchaus. “Wir haben das Material für unseren Prototypen über aws Preseed finanziert. Ohne das wäre das alles gar nicht möglich gewesen. So konnten wir schon aus der Garage hinaus das Produkt erfolgreich am Markt platzieren”, erzählen die Gründer.
Auch aws Seedfinancing und hilfreiche Workshops für EnerCube
Mittlerweile hat EnerCube auch eine aws-Seedfinancing-Förderung über die Programmschiene Innovative Solutions in Anspruch genommen, um den Ausbau voranzutreiben. Mit diesem Seed-Förderprogramm unterstützt die aws innovative Gründungsideen, die über die Unternehmensgrenzen hinaus einen positiven gesellschaftlichen Impact bewirken. Der Fokus liegt auf skalierbaren Geschäftsmodellen. Und auch sonst half die aws dem Startup in mehreren Bereichen weiter, wie Sutterlüty sagt: “Die Workshops waren für uns sehr hilfreich, etwa beim Thema IP. Das hat uns einen klaren Anreiz gebracht, Patente einzureichen und dieses Thema stärker anzugehen.” Denn auch bei der Weiterentwicklung des Produkts, hat EnerCube noch einiges vor.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.
“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”
“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.
Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken
Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.
Masse an Möglichkeiten
Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.
Ist Open Source immer die beste Lösung?
Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”
Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend
Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”
Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung
Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.
Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”
Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht
Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.
“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern
Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.
Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.
Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”
Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs
Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.
Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?
Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.
KI-Kompetenz als zentrales Thema
Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.
“Einfach einmal ausprobieren”
Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.
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