29.05.2015

Exklusiv-Interview mit „Sustainable Buildings“: Community Award Gewinner

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Der Community Award wurde in Partnerschaft mit dem Brutkasten vergeben. Auf dem Foto: Dejan Jovicevic, Theresa Sophie Breitsching, Faris Nizamic und Lorenz Edtmayer

Am Pioneers Festival in der Wiener Hofburg wurde soeben der Community Award vergeben. Das niederländische Startup „Sustainable Buildings“ hatte die meisten Votes aus der Community erhalten. Der Preis wurde von Pioneers in Partnerschaft mit dem Brutkasten verliehen. Der Gewinner Faris Nizamic darf sich über ein Paket im Gesamtwert von 12,000 Euro freuen. (Mehr hier)

Der Brutkasten spricht unmittelbar nach Preisübergabe mit Faris Nizamic, CEO und Co-Founder von Sustainable Buildings. Das Startup gibt es seit 1,5 Jahren. Er kann es kaum glauben, dass er tatsächlich die Plakette in Händen hält, die beweist: 2,100 Menschen – 600 mehr als beim Zweitplatzierten – haben für das Startup online gevoted. Und auch nach ein paar Minuten, merkt man ihm die Aufregung immer noch an. „Ich habe ganz vergessen, allen zu danken, die für mich gevoted haben!“, meint er ein paar Mal – Hatte er es nicht doch getan? DerBrutkasten spricht exklusiv mit ihm über die Gefühle bei der Award Verleihung. 

Wie fühlst Du dich? Versuche doch einmal, deine Gefühle in Worte zu fassen!

Ich bin unglaublich aufgeregt und denke an all jene Menschen, die sich die Zeit genommen haben, für uns abzustimmen. Im Vergleich zu den anderen sind wir als Early Stage Startup doch weniger erfahren. Und die anderen Startups sind ebenfalls großartig.

Wie habt ihr es geschafft, so viele Menschen zu motivieren?

Als wir gesehen haben, was für einen kompetitiven Wettbewerb es gibt, haben wir einen inneren Drang entwickelt, gewinnen zu wollen. Wir waren top motiviert. Dann haben wir all unseren Freunden geschrieben. Wir bringen auch bereits ein großes Netzwerk durch Freundeskreis und Arbeit mit. Ich komme aus Bosnien-Herzegowina und bin dann für meinen PhD in Science in die Niederlande gegangen. Darum haben auch viele aus dem Balkan für uns abgestimmt. Mein Partner kommt aus dem Vietnam – wir kennen daher beide viele Menschen. Allerdings ist etwas passiert, womit wir nicht gerechnet hätten: Die Menschen, die uns unterstützt haben, haben den Wettbewerb persönlich genommen. Sie wollten ebenfalls mit uns gewinnen! Sie haben ihre Familien und Bekannten motiviert, für uns abzustimmen. Darum hatten wir unzählige Shares auf unseren Social Media Seiten.

Was macht ihr denn eigentlich und wer hatte die Idee?

Wir, das sind meine Co-Founder Tuan Anh Nguyen sowie die Professoren Marco Aiello und Alexander Lazovik und ich, waren unglücklich darüber, wie viel Energie in Gebäuden verschwendet wird. Etwa werden Fenster offen gelassen, obwohl geheizt wird oder das Licht angelassen, obwohl die Sonne ins Zimmer brennt. Vor allem in Bürogebäuden kümmern sich die Menschen nicht darum, sorgsamer mit der uns zur Verfügung stehenden Energie umzugehen.

Wir geben Gebäuden ein Gehirn. Wir möchten mit unserer Software Gebäuden beibringen, wann sie das Licht abschalten oder zumindest dimmen sollen. Das funktioniert über spezielle Software, die mitlernt. Als Tuan Anh Nguyen und ich das Projekt in Angriff nahmen, war uns schnell klar, dass wir uns vor allem darauf konzentrieren möchten, Elektrizitätsverschwendung zu reduzieren.

Sustainable Buildings

Da würde eigentlich die Integration von erneuerbarer Energie nahe liegen…

Das stimmt. Aber wir fokussieren uns darauf, was wir heute verändern können. Wenn wir die Energieverschwendung erst einmal reduzieren konnten, können wir an erneuerbare Ernergies denken.

Kannst Du ein Beispiel geben, was ihr konkret macht?

Zum Beispiel analysieren wir, wann Menschen ihren PC verwenden. Anhand dieser Daten wissen wir, wann sie normalerweise nicht davor sitzen und können ihn automatisch in den Ruhestand versetzen. Das gilt natürlich nicht nur für den PC, sondern für alle elektrischen Geräte. Der Algorithmus bleibt der gleiche.

Und das System lernt mir. Wenn wir ihn in den Schlafzustand schicken, aber er wieder eingeschalten wird, wissen wir, dass unser Befehl fehlerhaft war. Wir bzw. unsere Software sind dann aufmerksamer. Im Fokus steht natürlich immer auch der Komfort des Users.

Kann man eure Software auch anderwertig verwerten?

Wir wurden bereits angefragt, ob es denn nicht möglich wäre, bei einer Katastrophe über unser System festzustellen, wie viele Leute sich noch im Gebäude aufhalten. Und ja, das können wir tatsächlich. Aber unser Hauptfokus liegt erstmals nicht darauf.

Wird euer System bereits angewendet?

Ja. Es ist bereits in einem Gebäude installiert. Der Facility Manager sieht, wann und wieso etwa mehr Energie an manchen Tagen verbraucht wurde – ob es am Wetter liegt, oder an etwas anderem. Es gibt im Haus Displays auf denen die Daten jederzeit abgerufen werden können. Wir bieten eine Komplettanalyse und merken auch, dass es ankommt, denn durch dieses Projekt sind bereits weitere Hausbesitzer auf uns aufmerksam geworden. Mit uns kann der Hausmeister die Energie im Haus auch remote steuern. Das Licht ab- oder andrehen, etc. Er hat überdies Real Time Informationen über den Verbrauch.

Ziele? Wollt ihr vergrößern?

Wir sind aktuell zu fünft. Das Gründerteam und ein Lead Developper. Unser Ziel ist es unser Produkt zu so vielen Gebäuden wie nur möglich zu bekommen. Im ersten Jahr – wir launchen 2016 – sollen das über hundert sein. Ich weiß, dass wir das können, auch wenn dieses Ziel viel klingt. Wir wollen mit dem Preis vor allem unseren Websauftritt verbessern.

Vielen Dank und noch einmal sehr herzliche Gratulation!

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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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