20.09.2022

Female Startup Funding Index: So schließt Österreich den Gap – trotz EU-Vorreiterrolle

Die Studie von EY und Female Founders betrachtet die Verhältnisse von Gründerinnen und Gründern bei Startup-Finanzierungen im ersten Halbjahr von 2022.
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Der Female Startup Funding Index Österreich 1/2022 zeigt auf, dass Gründerinnen weniger Funding erhalten als Gründer © peopleimages/AdobeStock
Der Female Startup Funding Index Österreich 1/2022 zeigt auf, dass Gründerinnen weniger Funding erhalten als Gründer © peopleimages/AdobeStock

Die Prüfungs- und Beratungsgesellschaft EY veröffentlicht gemeinsam mit Female Founders seit 2022 halbjährlich den Female Startup Funding Index Österreich. In der Veröffentlichung vom 20. September 2022 – dem Female Startup Funding Index 1/2022 – wird ein Defizit in der Startup-Landschaft deutlich: Gründerinnen bekamen im ersten Halbjahr des Jahres weitaus weniger Funding als Gründer. Zugleich hat der Gesamtwert der Finanzierungsrunden in Österreich einen neuen Rekord erreicht.

Mehr Funding als je zuvor

In der Studie werden jene Unternehmen betrachtet, die vor maximal zehn Jahren gegründet wurden und deren Hauptsitz sich in Österreich befinden. Zwar stieg die Anzahl der Finanzierungsrunden im Vergleich zum Vorjahreszeitraum, bei diesen 76 Abschlüssen ist allerdings zu beachten, dass allein GoStudent und TTTech Auto bereits 62 Prozent des Investitionskapitals für sich gewannen. Den neuen Funding-Rekord im Gesamtwert von 881 Mio € gilt es also in dieses Verhältnis zu setzen. 

Hierbei fällt auf: Über 90 Prozent des Startup-Finanzierungsvolumens ging im ersten Halbjahr 2022 an rein männliche Gründungsteams. Ebenso waren in 84 Prozent der Finanzierungsrunden nur männliche Gründer beteiligt  (was 63 von insgesamt 75 Finanzierungsrunden entspricht). Rein weibliche Founder-Teams waren in keiner einzigen Finanzierungsrunde beteiligt. Bei den übrigen zwölf handelt es sich folglich um gemischte Gründungsteams. 

„Der VC-Markt ist ein ‚Boys-Club'“

„Der Venture-Capital-Markt ist nach wie vor überwiegend ein ‚Boys Club‘. Mehr als neun von zehn investierten Euros gingen 2022 an rein männlich besetzte Gründungsteams. Dieses Ungleichgewicht hat sich in den letzten Jahren nicht maßgeblich geändert: Nach wie vor liegt der Anteil an Gründerinnen bei nicht einmal einem Fünftel, bei Investorinnen sogar noch niedriger”, erklärt Florian Haas, Head of Startup bei EY. Dabei würden viele Studien zeigen, dass männliche Investoren meist in männliche Gründer investieren würden. Initiativen für Female Entrepreneurship in Österreich wertet Haas daher als besonders wichtig. Der Männerdominanz bei Business Angels und Venture Capitalists, die laut Haas bei circa 90 Prozent liegen, könne sich mit mehr Frauen auf folgende Weise verändern: “Wenn Gründerinnen Finanzierungen bekommen und einen erfolgreichen Exit machen, erhöht das den Anteil an weiblichen Kapitalgeberinnen, was wiederum die Chance für Investments für Gründerinnen erhöht“, meint Haas.

Österreich im EU-Vergleich

Im Vergleich zu den Entwicklungen in der EU erkennt Haas allerdings auch einen Vorteil: Österreich habe EU-weit den höchsten Anteil an Startups mit zumindest einer Founderin. „Allerdings gilt nach wie vor: Je höher die Wachstumsphase und je höher das Finanzierungsvolumen, desto geringer wird der Frauenanteil. Die Rekordinvestments gehen auf das Konto von rein männlich zusammengesetzten Führungsteams”, erklärt er. 

Das spiegelt sich auch in der vorliegenden Studie wider. Neben den bereits aufgeführten Zahlen gilt zudem: Bei allen Founderteams (insgesamt 72 Startups und 174 Founder:innen), die eine Finanzierung erhalten haben, sind sieben Prozent Frauen – diese Zahl sei im Verhältnis zu insgesamt 17 Prozent weiblichen Gründerinnen in Österreich zu verstehen.

Vorteile für Krisenzeiten

“Ich würde mir wünschen, dass sich der hohe Anteil an weiblichen (Co-)Gründerinnen, den wir in Österreich verzeichnen, auch sehr bald in den Finanzierungsrunden widerspiegelt. Mittlerweile sollten nämlich auch männliche Investoren erkannt haben, dass Diversität mit unternehmerischem Erfolg einher geht – immerhin sind gender-diverse Teams 20 Prozent profitabler und nachweislich resilienter. Zwei Faktoren, die besonders in Zeiten von Krisen essenziell sind“, betont Lisa-Marie Fassl, Co-Founder und CEO von Female Founders hierzu.

AgTech und Mobility dominieren

Mit Blick auf die Branchen, in denen weibliche Gründer bei den vorliegenden Finanzierungsrunden am meisten vertreten sind, dominieren AgTech (17 Prozent) und Mobility (14 Prozent). In den letzten sieben der insgesamt 13 Sektoren ist wiederum keine Frau im Gründungsteam vertreten. 

Um einen schnelleren Wandel voranzutreiben, plädiert Lisa Fassl für sinnvolle Maßnahmen auf staatlicher Ebene. Zudem identifiziert sie ein grundsätzlich nachhaltigeres Investmentverhalten von Business Angels und VCs und hofft daher besonders auf zwei positive Effekte: “Erstens: Die Geschäftsmodelle von diversen oder weiblichen Teams, die oft eine Verbindung von Impact und Wachstum vereinen, werden für Kapitalgeber:innen attraktiver. Zweitens: Frauen, die die finanziellen Mittel für Direktinvestments oder Investments in VC-Fonds haben, beginnen in diese Assetklasse zu investieren.” Ob sich hier bald eine Veränderung abzeichnet, wird sich im nächsten Halbjahresbericht zeigen.

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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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