01.12.2023

Grazer Startup Enzyan: „Wir wollen der weltweite Go-to-Partner für Multi-Enzymprozesse werden“

Das Grazer BioTech Startup Enzyan entwickelt Herstellungsprozesse für die chemische Industrie, die bis zu 85 Prozent weniger Kosten und 73 Prozent weniger Abfall verursacht. Damit soll die “chemische Industrie endlich grüner werden”. Unterstützt wird Enzyan von der Austria Wirtschaftsservice (aws).  
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Stefan Payer, CEO von Enzyan (c) Lukas Elsnegg / Uni Graz
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Die chemische Industrie muss grüner werden. Und zwar nicht nur, weil uns beim Gedanken an die Industrie häufig das Symbol eines rauchenden Schornstein-Schlotes ins Gedächtnis kommt. Sondern auch deshalb, weil die Industrie zur Herstellung von Chemikalien rund 258 Millionen metrische Tonnen CO2 pro Jahr ausspuckt. Das verrät uns Stefan Payer, Mitgründer und CEO des Grazer BioTech Startups Enzyan, im Interview.

Industrie spuckt 12,9 Millionen Tonnen mehr CO2 aus als der Verkehr

Dass die chemische Industrie durchaus als die Achillesferse der CO2-Emittenten in Österreich bezeichnet werden kann, zeigt das Umweltbundesamt Österreich: Die Gesamtemissionen des Energie- und Industriesektors beliefen sich 2021 auf 34,5 Millionen Tonnen CO2-Äquivalente. Der Verkehr verursachte hingegen “nur” 21,6 Millionen Tonnen.

Fakt ist: Die chemische Industrie muss umweltfreundlicher werden, um Umwelt, Mensch und Gesundheit nicht noch mehr Schaden zuzufügen. Hier setzt die Idee des Startups Enzyan aus Graz an: Das Spin-off der Karl-Franzens-Universität verwendet Enzyme, um Produkte der chemischen Industrie schneller und effizienter zusammenzubauen.

Enzymprozess spart Energie, Kosten und Zeit

Chemikalien werden, laut CEO Stefan Payer, in der chemischen und pharmazeutischen Industrie unter anderem zur Herstellung von Medikamenten verwendet. Einige Produktionsprozesse sind aber sehr ressourcenintensiv: “Besonders die konventionelle Herstellung von größeren Molekülen, zum Beispiel Wirkstoffen, geht nur stufenweise voran. Je mehr Stufen man braucht, um Moleküle herzustellen, umso mehr Energie-, Kosten- und Zeitressourcen fallen an. Und dementsprechend umso mehr Abfälle und CO2-Emissionen”, sagt Payer.

Der Chemiker hat gemeinsam mit seinem fünfköpfigen Gründerteam die Enzyan Biocatalysis GmbH im März 2022 gegründet. “Das Gründerteam zeigt Expertise an der Schnittstelle von Chemie und Biotechnologie und ist mit einem starken Know-how in der Wissenschaft aufgestellt”, erklärt Payer. Aktuell nimmt Enzyan primär Aufträge für Partner:innen aus der Industrie an. 

“Mit Enzymen können wir die Herstellung von Molekülen für die Industrie vereinfachen und mehrere Prozessschritte vereinen”, erklärt Payer dem brutkasten. “Dafür nutzen wird das Verfahren der Biokatalyse. Dieses Verfahren hat sehr viele operative Vorteile im Vergleich zur konventionellen Herstellung. So können wir Moleküle auch bei milderen Reaktionsbedingungen – also bei Normaldruck und -temperatur und in Wasser herstellen. Viele konventionelle Verfahren sind da viel aufwendiger und benötigen Hochdruck oder Temperaturen um die 150 Grad Celsius oder problematische erdölbasierte Lösungsmittel.” Die von Enzyan hergestellten Moleküle können dann unter anderem “weiter in eine Pille verarbeitet werden, die dann tatsächlich am Patienten verabreicht werden kann”, so Payer. 

Enzyan verringert Prozesskosten um 85 Prozent

Basierend auf ihrem ersten Prototypen für die Herstellung eines Wirkstoffmoleküls gegen Depressionen soll das Biokatalyse Verfahren von Enzyan 85 Prozent der Prozesskosten sparen,  73 Prozent weniger Abfall verursachen und den Prozess von fünf Verfahrensschritten auf nur einen verkürzen. Das Verfahren des Grazer BioTech Startup produziert somit nur rund ein Viertel des Abfalls, wie er im herkömmlichen Prozess der Wirkstoffproduktion entsteht. Ein wichtiger Schritt, um der chemischen Industrie auf dem Weg in Richtung Klimaneutralität zu helfen. 

“Im stufenartigen Aufbauprozess von Molekülen fällt Abfall an und es sind viele Aufreinigungsmethoden notwendig, was wieder viel Zeit und Geld benötigt. Unser Ziel ist es, Prozesse für die Herstellung von Molekülprodukten mit Enzymen so zu gestalten, dass keine Zwischenschritte mehr gebraucht werden”, führt Payer weiter aus. Nach weiterer Entwicklung des Business Modells soll das Produktionsverfahren ausgelagert werden, “damit Industriebetriebe diese Produkte mit deren Anlagen herstellen können”, erklärt Payer. 

“Die aws ist ein Partner, nicht nur ein Kontrollorgan”

Vor und in seinen ersten Monaten hatte das Startup Enzyan vor allem unterstützende Leistungen der Austria Wirtschaftsservice GmbH (aws) in Anspruch genommen: “Dank der aws Pre-Seed DeepTech Förderung konnten wir seit September 2022 unsere Idee bis hin zu unserem Prototypen umsetzen. Außerdem bekamen wir reichlich Unterstützung bei der Erstellung unseres Patentantrages und dem Schutz des ersten Prozesskonzeptes”, erklärt Payer. Im Zuge dessen habe das Startup viel Unterstützung und Input zur Prüfung der Patentfähigkeit ihres Herstellungsprozesses bekommen. 

Die Zusammenarbeit mit der aws nimmt Payer als äußerst hilfsbereit und kooperativ wahr. “Der Antragsprozess war natürlich sehr herausfordernd, aber das ist gut. So werden auch wirklich nur Projekte gefördert, die auch gut evaluierbar sind. Die aws sieht sich als Partner für die Unternehmensentwicklung, nicht nur als Kontrollorgan. Jeder ist sehr offen, wenn sich Änderungen ergeben – sofern man das auch gut argumentieren kann. Die Partnerschaft verläuft definitiv auf Augenhöhe”, berichtet CEO Payer. 

Blick in die Zukunft: Expansion und Auslagerung der Produktion 

“Die aws hat uns schon relativ früh gefragt, wie es nach der Pre-Seed-Phase weitergehen soll. So wurden wir dazu motiviert, in verschiedene Richtungen zu schauen und alle Möglichkeiten mal durchzuchecken”, erinnert sich Payer. Dem ersten Multi-Enzymprozess sollen noch viele weitere folgen. Enzyan verfolgt deshalb das Ziel, die Prozessentwicklung weiter zu beschleunigen und die Zeit von der Idee bis zum Prototypen zu verkürzen. Dafür sei allerdings eine Automatisierung im Labor notwendig, erklärt Payer. “Experimente in der Entwicklung von neuen Enzymprozessen sollen in Zukunft mit Machine Learning unterstützt werden, um noch mehr Zeit, Energie und Ressourcen zu sparen. In diesem Aspekt wollen wir uns von unserer Konkurrenz unterscheiden”, so der Chemiker. 

“On the long run wollen wir der weltweite go-to Partner für Multi-Enzymprozesse werden”, erklärt CEO Payer die Vision des Startups. Jungunternehmen mit ähnlichem Wachstumsstreben rät das Team von Enzyan, sich intensiv mit dem Förderangebot in Österreich auseinanderzusetzen. “Gerade die Förderlandschaft für DeepTech Startups ist in Österreich außergewöhnlich”, bestärkt Stefan Steinberger, der Enzyan seit Dezember 2022 im Business Development unterstützt, und führt weiter aus: “Lasst euch nicht von der ersten Reaktion oder vom Feedback von Förderstellen abschrecken. Setzt das Feedback um. Förderstellen wie die aws sind Kooperationspartner, die euer Geschäftsmodell um Einiges weiterbringen.”


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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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