13.10.2025
FROM SCIENCE TO BUSINESS | NACHLESE

Finanzierung als Marathon: Was forschungsintensive Spin-offs brauchen

Forschungsintensive Spin-offs brauchen langen Atem – bei Entwicklung, Kosten und Kapital. Wie Finanzierung gelingen kann, diskutieren Doris Agneter (Geschäftsführerin, tecnet equity), Lukas Rippitsch (Portfolio Support Lead, Noctua Science Ventures) und Thomas Meneder (Geschäftsführer, OÖ HightechFonds) in Kapitel 4 von "From Science to Business“.
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Während Software-Startups oft in wenigen Monaten einen Prototyp entwickeln und erste Umsätze erzielen, ist die Realität bei Spinoffs im Bereich Life Sciences oder Deep Tech eine andere. Ihre Entwicklungszyklen dauern Jahre, oft ein halbes Jahrzehnt oder mehr. Parallel dazu steigen die Kosten – von aufwendiger Laborinfrastruktur über regulatorische Verfahren bis hin zu hochspezialisierten Teams.

Gerade dieser lange Weg unterscheidet Spin-offs von schnell skalierbaren Software-Modellen – und macht die Finanzierung besonders anspruchsvoll. „Teilweise sprechen wir mit Teams, die schon fünf bis sieben Jahre vor der Gründung in der Forschung gearbeitet haben“, schildert Lukas Rippitsch von Noctua Science Ventures, einem Spin-off-Fonds, der gemeinsam von TU Wien und Speedinvest gegründet wurde und akademische Forschungsteams mit Kapital und operativer Begleitung in marktfähige Unternehmen überführt.

Auch Thomas Meneder, Geschäftsführer des OÖ Hightechfonds, eines regionalen Frühphasenfonds mit Schwerpunkt auf Deep-TechStartups, hebt die besondere Dynamik hervor „Wir haben gelernt, zu Beginn kleinere Tickets zu setzen und verstärkt in Konsortien zu investieren, um hinten raus mehr Luft zu haben.“ Spin-offs brauchen Zeit – Geduld gehört daher auf beiden Seiten dazu.

Für Doris Agneter, Geschäftsführerin von tecnet equity, einem EarlyStage-Venture-Capital-Fonds, der in innovative Tech-Startups und Spin-offs in Niederösterreich investiert und den Technologietransfer unterstützt, ist es zudem entscheidend, jedes Projekt individuell zu betrachten. „Es gibt kein Kochrezept für die Finanzierung von Spinoffs. Jedes ist anders und braucht ein maßgeschneidertes Setup.“

Die zentrale Frage lautet daher: Wie lässt sich ein Finanzierungsmodell schaffen, das diesen langen Entwicklungszyklen gerecht wird? Klar ist: Finanzierung von Spin-offs bedeutet weit mehr als Kapital. Sie ist ein Gesamtpaket aus Coaching, Netzwerk, CapTable-Design und strategischer Begleitung.

Teams im Fokus: Von der Forschung zur unternehmerischen Realität

Die langen Entwicklungszyklen machen deutlich: Spin-offs brauchen nicht nur Kapital, sondern auch das richtige Setup, um diese Zeit erfolgreich zu überbrücken. Ein zentraler Faktor dabei ist das Team.

Wissenschaftler:innen, die über Jahre gemeinsam geforscht haben, sind zwar fachlich bestens aufgestellt – doch die unternehmerischen Kompetenzen fehlen oft. Vertrieb, Business Development, HR oder regulatorische Strategie müssen erst ergänzt werden.

„Wir müssen Sciencepreneurs aus ihrer Komfortzone holen und prüfen: Können sie das, wollen sie das – und ist ihnen bewusst, was auf sie zukommt?“, erklärt Lukas Rippitsch. Für ihn ist entscheidend, dass sich Gründer:innen nicht nur auf ihre Technologie verlassen, sondern auch unternehmerisch den nächsten Schritt gehen.

Auch Doris Agneter bestätigt: „Gerade technologieorientierte Gründerteams sind anfangs selten vollständig aufgestellt. Wichtig ist, parallel zum Kapital auch Know-how und Netzwerke hereinzubringen, damit Sales-, HR- oder Management-Kompetenzen Schritt für Schritt dazukommen.“

Für Thomas Meneder ist ein diverses Team sogar das zentrale Entscheidungskriterium: „Gute Teams mit dem richtigen Thema kriegen Finanzierungen – auch in schwierigen Zeiten. Solo Gründer sind in unserem Bereich oft problematisch.“

Doch starke Teams allein reichen nicht – entscheidend ist auch die Eigentümerstruktur.

Cap Table: Red Flags, die jede Anschlussfinanzierung gefährden

Neben dem Team ist der Cap Table einer der wichtigsten Prüfsteine für Investoren. Wer welchen Anteil hält, entscheidet über die Handlungsfähigkeit des Unternehmens – und ob spätere Finanzierungsrunden überhaupt möglich sind.

Ein wiederkehrendes Thema bei Spin-offs sind vergleichsweise hohe Anteile für Personen, die nicht im operativen Geschäft aktiv sind – etwa Professor:innen oder Betreuer:innen. Sie werden bei der Gründung oft berücksichtigt, spielen später aber manchmal keine Rolle mehr im Aufbau des Unternehmens.

„20 bis 30 Prozent Equity für inaktive Gründer sind eine absolute Red Flag – das ist nicht finanzierbar“, warnt Lukas Rippitsch. Auch Doris Agneter sieht darin ein Ausschlusskriterium: „Wir haben bereits Beteiligungen abgelehnt, weil zu viel Equity bei inaktiven Gründern lag. Man muss bedenken: Teams entwickeln sich, es kommen neue Personen dazu. Dafür braucht es Platz im Cap Table.

Thomas Meneder bringt die Investorenperspektive auf den Punkt: „Am Ende geht es um die Leute. Gute Teams mit dem richtigen Thema bekommen Finanzierung – aber nur, wenn die Eigentümerstruktur passt.“

Uni-Beteiligungen: Zwischen Anspruch und Realität

Universitäten und Forschungseinrichtungen wollen – und sollen – am Erfolg von Ausgründungen teilhaben. Doch wie diese Beteiligungen ausgestaltet sind, ist in Österreich aktuell Teil intensiver Diskussionen. Denn was als legitimes Interesse der Hochschulen beginnt, kann schnell zum Stolperstein für Gründer:innen werden.

„Wunsch wäre Geschwindigkeit und Standardisierung – je einfacher, desto besser“, fordert Lukas Rippitsch. Besonders problematisch sei es, wenn jede Universität ihr eigenes Modell entwickle „Was wir nicht brauchen, ist Wildwuchs, wenn jede Hochschule ihre eigenen Templates entwickelt.“ Als positives Beispiel verweist er auf die ETH Zürich, die ihre Regeln für Spin-offs auf wenigen Seiten klar und transparent zusammengefasst hat. Dort liegt der Richtwert bei 2 Prozent Equity für die Universität – kombiniert mit klaren Lizenzverträgen.

Auch Doris Agneter plädiert für schlanke Modelle, die Beteiligung ohne Blockade ermöglichen „Universitäten sollen am Erfolg partizipieren, aber den Weg nicht erschweren. Virtual Shares oder Treuhandlösungen sind oft geeigneter als direkte Equity-Anteile.“

Für Thomas Meneder ist die Anschlussfähigkeit an internationale Standards entscheidend. Er plädiert für Lizenzmodelle mit Cap und klare Regeln, damit Gründer:innen und Investoren Planungssicherheit haben.

In der Szene gilt als Faustregel: Uni-Anteile im niedrigen einstelligen Bereich sind akzeptabel. Alles über 10 Prozent wird kritisch; ab 20 Prozent ist eine Anschlussfinanzierung kaum mehr darstellbar.

Rahmenbedingungen: Wo Österreich nachschärfen muss

Zum Abschluss richtet die Runde den Blick auf die Rahmenbedingungen. Denn ob Spin-offs wachsen können, hängt nicht nur von Kapital ab, sondern auch von Anreizen, steuerlichen Regelungen und einer innovationsfreundlichen Kultur.

Für Thomas Meneder ist der steuerliche Rahmen für private Investor:innen ein entscheidender Hebel: „Wenn Verluste steuerlich nicht absetzbar sind, fehlt der Anreiz. Gewinne werden voll versteuert, Verluste trägt man allein – das ist kein attraktives Modell.“ Ohne attraktive Bedingungen für Business Angels bleibe ein wichtiger Teil des Finanzierungsökosystems zu schwach, um die Wachstumsphasen von Spin-offs ausreichend abzusichern.

Lukas Rippitsch wiederum mahnt mehr Zusammenarbeit und Standardisierung im Hochschulsektor ein: „Ein klarer, einheitlicher Rahmen würde Gründer:innen in den Mittelpunkt stellen und Investoren schnelle Prozesse ermöglichen.“ Noch zu oft entwickeln Universitäten eigene Modelle für Beteiligungen und IPÜbertragungen, was zu Verzögerungen und Unsicherheit führt. Vorbilder wie die ETH Zürich zeigen, dass es auch schlanker und transparenter geht.

Doris Agneter setzt auf einen kulturellen Impuls: Sciencepreneurship müsse viel früher an den Universitäten verankert werden. „Wir müssen schon bei PhD-Studierenden und jungen Forscher:innen Bewusstsein schaffen, dass Gründung eine legitime Karriereoption ist – gleichwertig zu Publikationen oder einer akademischen Laufbahn.“ Kleine Module und Programme könnten hier den Einstieg erleichtern und die Grundlage für spätere Spin-offs legen.


Takeaways

  • Teams stärken: Komplementarität und Anpassungsfähigkeit sind wichtiger als Technologie allein.
  • Cap Table sauber halten: Keine überzogenen Uni-Anteile, keine großen Stakes für Inaktive. Raum schaffen für künftige Schlüsselpersonen und investorenfähige Strukturen.
  • Uni-Beteiligungen standardisieren: Österreich braucht einfache, transparente und einheitliche Modelle – nach internationalen Vorbildern.
  • Runden realistisch planen: Genug Kapital, Co-Investoren mit Follow-on-Power und eine vorausschauende Planung bis zur nächsten Stufe.
  • Mindset entwickeln: Von Förderlogik zu Marktlogik, Anreize für Business Angels, Entrepreneurship an Unis verankern.

Diese Themen werden in „From Science to Business“ behandelt:

Folge 1: Status quo der Spin-offs in ÖsterreichStrukturen, Leistungsvereinbarungen, Beteiligungsgesellschaften und Mindset-Veränderungen an Hochschulen.
Folge 2: Von der Idee zum Patent und Spin-offWie Universitäten und Industrie den Transferpfad gestalten, inkl. IP- und Scouting-Prozesse.
Folge 3: Life Sciences im FokusLange Entwicklungszyklen von Medikamenten, hohe Investitionskosten und wie MedLifeLab und Takeda Spin-offs und Innovationen unterstützen.
Folge 4: Finanzierung von DeepTech-Spin-offsHerausforderungen langer Entwicklungszyklen, Evergreen-Fonds, Co-Investments und Investorensicht.
Folge 5: Kooperationen als Erfolgsfaktor (erscheint am 15.10.2025)Von der Idee zum globalen Skalieren. Wie Universitäten, Inkubatoren und Industriepartner Innovationen gemeinsam entwickeln.
Folge 6: Gründungsmindset an Hochschulen stärken (erscheint am 22.10..2025)Best Practices, Infrastruktur und Anreizsysteme, um mehr Spin-offs bis 2030 zu ermöglichen.

„From Science to Business“ setzen wir gemeinsam mit unseren Partnern AplusB (Academia plus Business), Austria Wirtschaftsservice (aws), MedLifeLab Innovation Hub (Medizinische Universität Innsbruck), Noctua Science Ventures, JKU – LIT Open Innovation Center (Johannes Kepler Universität Linz), OÖ HightechFonds, Spin-off Austria, Takeda, tecnet equity, The Spinoff Factory (Technische Universität Wien), Universität Innsbruck und WU (Wirtschaftsuniversität Wien) um.

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Mikko Hyppönen im Rahmen der TEDAI Vienna 2026. | © TEDAI Vienna / Robert Leslie

Mikko Hyppönen zählt seit drei Jahrzehnten zu den bekanntesten Stimmen der Cybersecurity-Szene. Seit Kurzem gilt sein Arbeitsalltag aber nicht mehr Viren und Hackern, sondern Drohnen: Der Finne ist Chief Research Officer beim Helsinkier Counter-Drone-Unternehmen Sensofusion, das militärische Drohnen aufspürt und abwehrt, unter anderem in der Ukraine und im Nahen Osten. Brutkasten hat Hyppönen am Rande der TEDAI Vienna 2026 in der Hofburg getroffen. Ein Gespräch über die Parallelen zwischen Malware und Kampfdrohnen, autonome Waffen, den „Black October“ der KI-Sicherheitslücken und die Frage, warum chinesische Open-Source-Modelle für Europa derzeit die privatere Wahl sind.


brutkasten: Sie gelten als einer der angesehensten Cybersecurity-Experten weltweit. Warum sind Sie in die Drohnenabwehr gewechselt?

Mikko Hyppönen: Die Antwort ist sehr einfach: Es herrscht Krieg in Europa. Ich habe mein ganzes Leben auf Cyber geschaut. Cyber hat sich von Teenagern, die zum Spaß Viren schreiben, zu organisierter Kriminalität, Cyberkrieg, Spionage und staatlichen Operationen entwickelt. Cyber spielt natürlich auch im Krieg eine Rolle, Russland hat der Ukraine schon dreimal mit Cyberangriffen den Strom abgedreht. Aber wenn man fragt, was den Ukraine-Krieg wirklich auszeichnet, dann ist es nicht Cyber, sondern es sind Drohnen. Ich habe es als meine Pflicht gesehen, die Fähigkeiten, die ich über drei Jahrzehnte im Cyber-Bereich gesammelt habe, in die Drohnenabwehr einzubringen.

Was lässt sich von der Cyberabwehr auf die Drohnenabwehr übertragen?

Es gibt viele Ähnlichkeiten, aber auch viele Unterschiede. In beiden Fällen versucht man, etwas zu entdecken, das nicht entdeckt werden will. Bei Cyberangriffen sammelt man ein Sample, analysiert es, baut eine Signatur, erstellt eine Datenbank und schickt die Updates an alle Nutzer weltweit. So funktionieren Antivirenprogramme. Bei Drohnen ist es dasselbe: Wir zeichnen den Funkverkehr militärischer Drohnen auf, dekodieren die Protokolle, bauen Erkennungssignaturen und schicken die Updates an alle Kunden, die unsere Hardware einsetzen.

Wir kaufen Panzer, was keinen Sinn ergibt, wenn künftige Kriege so aussehen wie in der Ukraine oder im Nahen Osten.

Bei Drohnen ohne Funkverbindung, etwa Glasfaserdrohnen mit einem Kabel zwischen Pilot und Drohne oder Drohnen, die autonom Koordinaten abfliegen und wie eine Rakete einschlagen, nutzen wir andere Sensoren: Kameras, Radar, Akustik. Und in beiden Welten gilt: Sobald der Gegner merkt, dass er erkannt wird, verändert er sich, und man steht wieder am Anfang. Es ist ein Katz-und-Maus-Spiel. Ich musste viel lernen, aber es gefällt mir. Übrigens gibt es noch eine Gemeinsamkeit zwischen altem und neuem Job: In beiden Fällen waren die meisten Gegner, gegen die ich gekämpft habe, Russen.

Wie funktioniert die Abwehr konkret?

Sobald wir wissen, wo die Drohne ist, können wir sie bekämpfen. Bei funkgesteuerten Drohnen stören wir das Signal: Wir kennen die Frequenzen und Protokolle und senden ein stärkeres Signal zwischen Pilot und Drohne. Das machen wir seit Jahren. Ist die Drohne nicht funkgesteuert, braucht es andere Lösungen. Wir forschen intensiv an elektromagnetischen Impulsen, also künstlichen Blitzen, die die Elektronik der Drohnen zerstören. Wir arbeiten an Lasern, an klassischen Geschützen mit unserer Zielerfassung, und wir haben eine eigene Drohnenfabrik in Containergröße, die kleine Abfangdrohnen baut. Die fliegen 380 Kilometer pro Stunde und treffen die großen gegnerischen Drohnen in der Luft.

„Das ist die Grenze, die wir nicht überschreiten sollten. Die Russen haben sie bereits überschritten.“

Gegen Jet-Drohnen funktioniert das nicht. Unsere Abfangdrohnen erreichen heute etwa zwei Kilometer Höhe, das reicht für Drohnen mit Verbrennungsmotor. Jets fliegen auf sieben Kilometern und verhalten sich eher wie Marschflugkörper. Die bekämpft man mit Raketen und Kampfjets. Aber das ist extrem asymmetrisch: Drohnen sind billig, und man kann es sich nicht leisten, sie dauerhaft mit teuren Raketen abzuschießen. Wir brauchen neue Lösungen, und daran denken wir gerade.

Es heißt oft, die Ukraine sei zu Innovation gezwungen und die NATO-Staaten könnten von ihr lernen. Stimmt das?

Absolut. Wir haben ein Büro in Kiew, unsere Leute aus Helsinki sind ständig vor Ort und testen mit verschiedenen Teilen der ukrainischen Streitkräfte. Dieser Krieg ist anders als alles, was wir bisher gesehen haben. 70 bis 80 Prozent der Verluste gehen auf Drohnen zurück. Wenn das stimmt, müsste man meinen, dass auch 80 Prozent der Verteidigungsausgaben in die Drohnenabwehr fließen. Tatsächlich ist es wohl eher ein Prozent. Weltweit denken wir noch in den Kategorien des alten Krieges. Wir kaufen Panzer, was keinen Sinn ergibt, wenn künftige Kriege so aussehen wie in der Ukraine oder im Nahen Osten.

Welche Szenarien kommen auf uns zu?

Wir können vor allem bei den Russen erwarten, dass sie immer stärker auf vollständig autonome Waffen setzen, die die Entscheidung zu töten selbst treffen. Das ist die Grenze, die wir nicht überschreiten sollten. Die ukrainischen Soldaten, mit denen ich spreche, sagen mir, dass sie diese Grenze nicht überschreiten werden, sie wollen immer einen Menschen in der Entscheidung behalten. Die Russen haben sie bereits überschritten. Sie haben Zugang zu westlichen Chips, auch von Nvidia, haben sie in Langstreckendrohnen verbaut und damit Menschen getötet, ohne dass ein Mensch beteiligt war. Die New York Times hat vor zwei Monaten die Hardware auseinandergenommen und den Code dekodiert. Diese Drohnen haben Zivilisten getötet.

Worin liegt der Vorteil einer autonomen Drohne?

Das ist aus Sicht des Angreifers klar. Der Schwachpunkt jeder Drohne ist die Verbindung zwischen Pilot und Drohne. Funk kann man stören, ein Glasfaserkabel kann man durchtrennen. Also nimmt man die Verbindung weg, und damit den Piloten. Dann gibt es nichts mehr, das man unterbrechen kann. Logisch betrachtet ergibt der Schritt zu autonomen Waffen Sinn. Aber ich glaube, alle Menschen würden zustimmen, dass es eine schlechte Idee ist, Killerroboter zu bauen. Genau das sind sie: Maschinen, deren Zweck es ist, Menschen zu töten, und die diese Entscheidung selbst treffen.

Bisher haben wir das nur bei Flugdrohnen gesehen. Stellen Sie sich tausend Bodendrohnen vor, die über die Grenze kommen und nach Menschen suchen. Das wäre das Albtraumszenario, und die Technologie dafür existiert heute. Es will sie nur niemand bauen, und wir hoffen, dass das so lange wie möglich so bleibt. Ich muss betonen: Wir bauen ausschließlich Systeme zur Abwehr. Wir haben keine Drohnen, die Menschen töten. Wir töten Drohnen, nicht Menschen. Wir schützen Menschen, das ist unsere Mission.

Auf der TEDAI-Bühne sprechen Sie über KI und Cybersecurity. Was ist Ihre Botschaft?

Das erste Mal habe ich 1983 über künstliche Intelligenz gelesen, da war ich 13. Ich habe mein ganzes Leben auf die Systeme gewartet, die wir heute haben. Wie bei jeder technologischen Revolution bekommen wir große Vorteile und große Probleme. In der Cybersecurity ist die Lage gerade richtig schlecht. Wir nennen diesen Monat den „Black October“, weil die Zahl der entdeckten Sicherheitslücken in den letzten 30 Tagen explodiert ist. Gefunden werden sie von den Frontier-AI-Labs, Menschen kommen da nicht mehr mit. Und es sind nicht nur Kriminelle, die KI für Angriffe nutzen. Es gibt Dutzende Fälle, in denen KI-Systeme selbst ausgebrochen sind, viel mehr, als öffentlich bekannt ist.

„China ist im Moment überraschenderweise privater als die amerikanischen Optionen.“

Meine Botschaft ist: Programmieren verändert sich. Der Grund, warum Ihr Windows oder Mac gehackt werden kann, ist, dass ein Mensch den Code geschrieben hat. Menschen machen Fehler, Fehler im Code werden zu Bugs, Bugs in vernetzten Systemen zu Sicherheitslücken. Die Lösung ist offensichtlich: Man nimmt den Menschen raus. Genau das passiert gerade. Künftig wird aller Code von Maschinen geschrieben, und Maschinen werden viel schneller besser als menschliche Programmierer. Irgendwann haben wir fehlerfreien Code, und es gibt keine Schwachstellen mehr, die Angreifer ausnutzen können. Bis dahin wird es aber eine sehr holprige Fahrt.

Wie hat sich das Verhältnis zwischen Angreifern und Verteidigern im KI-Zeitalter verschoben?

Die Reaktionszeit ist verschwunden. Früher hatte der Verteidiger Zeit: Eine Schwachstelle wurde gemeldet, man konnte einen Fix entwickeln und die Systeme patchen. Dieses Fenster ist inzwischen so klein, dass es keine Rolle mehr spielt.

Europa hat keinen Zugang zu den besten Modellen. Was bedeutet das geopolitisch?

Als Europäer ist die Lage ziemlich traurig. Es wird diskutiert, ob man die KI-Forschung wegen der Risiken bremsen sollte. Die USA bremsen, China überlegt. Europa muss nicht bremsen, weil wir gar keine Frontier-Labs haben. Der einzige echte Lichtblick sind Open-Source-Frontier-Modelle. Die können wir lokal betreiben, ohne Erlaubnis von irgendjemandem, auf unseren eigenen Systemen. Kritische Daten müssen wir nicht nach Kalifornien schicken. Ironischerweise bekommen wir mehr Privatsphäre und Sicherheit von offenen Systemen, und alle offenen Systeme sind chinesisch. Modelle wie GLM oder Kimi kann man vom Internet trennen und den Code prüfen. Selbst wenn irgendwo eine Hintertür versteckt wäre, könnte sie keine Daten abziehen. Mit Claude, Gemini, GPT oder Grok geht das nicht, die müssen online sein, und die Daten gehen in die USA. China ist im Moment überraschenderweise privater als die amerikanischen Optionen.

Hat Europa das KI-Rennen verloren?

Wir können hoffen, aber ich sehe wenige Anzeichen dafür. Interessant ist allerdings, dass ein großer Teil des Trainings und der Inferenz in Europa stattfindet, weil hier so viele Rechenzentren gebaut werden, vor allem in Nordeuropa mit billigem Strom und kaltem Klima. Google baut riesige Rechenzentren in Finnland, Nebius hat sein größtes Rechenzentrum in Mäntsälä. Ein Teil der KI-Revolution passiert also in Europa. Leider ist es der Billiglohn-Teil der Wertschöpfungskette. Aber immerhin etwas.

Haben Sie als 13-Jähriger eine Zukunft wie diese erwartet?

Ich habe darauf gehofft. Es hat viel länger gedauert, als ich dachte, alle haben schon vor 20 Jahren auf solche Systeme gewartet. Diese Revolution baut auf der Internet-Revolution auf: Vor dem Internet war alles Wissen auf Papier. Heute ist alles Daten, und wir haben auch das alte Wissen digitalisiert, Bücher, Filme, Radio, mit dem die Modelle jetzt lernen. Wir leben in aufregenden Zeiten. Aufregend und beängstigend zugleich, genau so, wie ich es mag.

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