15.11.2022

Fünf „Ts“ um ein Unicorn zu werden

Eine Studie möchte das Erfolgsrezept gefunden haben, wie man zum Unicorn wird.
/artikel/fuenf-ts-um-ein-unicorn-zu-werden
(c) Adobe Stock - Sergey_T - Liegt das Geheimnis ein Unicorn zu werden in den fünf "Ts"?

Der Traum ist bekannt: In jungen Jahren mithilfe von Fast Food und Energy-Drinks (oder in heutigen Zeiten eher vegane Alternativen und nachhaltig hergestellte Kräuter-Getränke) aus der Garage, der WG, dem eigenen Schlafzimmer oder einem klaustrophobisch anmutenden Büroraum heraus eine Idee entwickeln, die sich dann in ein Startup und schlussendlich zum Unicorn wandelt. So werden gerne jene Erfolgsgeschichten erzählt, die zur Milliardenbewertung des eigenen Unternehmens und globalem Erfolg führen.

Für den tatsächlichen Erfolg jedoch braucht es laut einer Studie von McKinsey weit mehr: von ausreichend unternehmerischer Vorerfahrung, über die richtige Ausbildung bis hin zu nachhaltigen Wachstumschancen im Zielmarkt.

Diese Voraussetzungen hat McKinsey aus Interviews mit zehn Venture Capital-Gesellschaften und Angel Investors sowie 100 von weltweit 1000 Unicorns abgeleitet. Und kam auf das „fünf-T-System“

1. Unicorn: Nicht ohne mein Team

Laut der Analyse sind gute Mitarbeiter:innen der Schlüssel zum Erfolg. 75 Prozent aller Unicorn-Startups wurden von zwei oder mehr Leuten gegründet. Wichtig dabei sei die Vielfalt im Gründer:innenteam.

Unicorns sind, was die Studienabschlüsse betrifft, bunt durchmischt (technologischer Hintergrund 40 Prozent, Naturwissenschaften 25 Prozent, wirtschaftlicher Hintergrund 25 Prozent).

Generell sind Hochschulausbildungen bei Unicorn-Gründer:innen weit verbreitet: Mehr als 95 Prozent haben einen akademischen Abschluss, mehr als 70 Prozent sogar einen Master, MBA oder Doktortitel.

Neben der richtigen Ausbildung sei zudem auch Berufserfahrung essenziell. Die meisten (80 Prozent) Unicorn-Gründer:innen haben bereits davor Arbeitserfahrung gesammelt, und mehr als die Hälfte hat zuvor bereits ein anderes Startup gegründet.

Investor:innen sind, der Studie nach, auf der Suche nach Gründer:innen, die nicht nur Visionär:innen, sondern auch erfahrene Unternehmer:innen sind. Von der Garage aus zum Weltmarktführer wie bei Facebook, Google und Co. wird demnach kaum zur Realität.

„Die Unerfahrenheit dieses Gründer:innen-Stereotyps finden wir bei erfolgreich skalierten Gründungen jedoch selten – das Gegenteil ist der Fall: 80 Prozent der Gründer:innen haben Vorerfahrungen gesammelt: entweder in Startups oder Corporates“, sagt Jerome Königsfeld, Autor der Studie und Partner im McKinsey Büro in Köln.

2. Total adressable Market

Fast ein Drittel der Top-100-Unicorns ist in den Sektoren „Technologie, Medien und Telekommunikation“, „Industrie“ und „Gesundheitswesen“ zu finden. Dabei sei aber nicht nur die Größe entscheidend.

Ein Startup auf Trends und in Märkten ohne klaren Marktführer zu gründen, locke ebenfalls Investor:innen. Ganz nach dem Motto „There is no planet B“ investieren Unternehmen und Regierungen weltweit aktuell vor allem in den Bereich Nachhaltigkeit (zehn Billionen Euro in den nächsten 30 Jahren).

Markus Berger-de León, ebenfalls Co-Autor der Studie und Senior Partner im McKinsey Berlin Büro, erklärt die vorausgesagten Investments so: „Steigende Energiepreise und ein gestiegenes Bewusstsein für den Klimawandel werden die Entwicklung und das Wachstum von Cleantech-Startups begünstigen.“

3. Mit dem perfekten Timing zum Unicorn

Als Vorreiter bei Trends können Startups mit schnellem Wachstum, höheren Margen und ausreichend verfügbarem Kapital rechnen. Damit sichern sich „First Movers“ eine vorteilhafte Marktposition, bevor andere Startups oder etablierte Unternehmen auf das neue Geschäftsfeld aufmerksam werden.

Rasch potenzielle Kund:innen für das Produkt oder die Dienstleistung zu gewinnen, sei dabei entscheidend für Investor:innen.

4. Technologie: Software übertrumpft Hardware

Während der Großteil der Unternehmensgründungen auf neuen Technologien basiert, gibt es auch weitere Möglichkeiten, das richtige Produkt oder die passende Dienstleistung für den skalierbaren Erfolg zu finden. Startups können mit einer neuen Kombination oder Verbesserungen bestehender Technologien, beispielsweise durch gesteigerte Effizienz, einen Markt für sich gewinnen.

Entscheidend ist immer, die Skalierbarkeit – das Produkt oder die Dienstleistung soll von beliebig vielen Kund:innen genutzt werden können, ohne dass die eigenen Kosten explodieren. Bei diesem Aspekt wären vor allem Software-Produkte im Vorteil.

5. Traction: Neue Lösungen für alte Probleme

Erfolgreiche Gründungen zeichnen sich, der Studie nach, vor allem auch dadurch aus, dass für bestehende Probleme in bestehenden Märkten neue Lösungen geboten werden.

Mit einer Idee ein Unternehmen gründen, und danach nach dem richtigen Markt dafür zu suchen, führt nur in seltenen Fällen zum Erfolg. Investor:innen würden es, McKinsey nach, bevorzugen, wenn Unternehmen einem sogenannten „3-3-2-2-2“-Muster folgen.

Die Umsätze eines Startups sollten sich in den ersten zwei Jahren nach der Gründung verdreifachen und die drei Jahre danach ungefähr verdoppeln.

Die McKinsey-Analyse zeigt nämlich: Erfolgreiche Startups haben ihre Umsätze acht Jahre lang jedes Jahr verdoppelt.

Auch die derzeitige unsichere Wirtschaftslage wirkt sich auf den Startup-Sektor aus: Investor:innen achten aktuell vor allem auf Profitabilität und nicht auf schnelles Wachstum. Grund dafür ist die hohe Inflation, wodurch auch das Halten von Bestandskund:innen und wiederkehrende Einkünfte immer wichtiger werden.

Deine ungelesenen Artikel:
15.09.2026

Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern

Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
/artikel/ablatic-ai-linzer-llm-talos-spielt-ohne-vc-kapital-in-einer-liga-mit-internationalen-ki-playern
15.09.2026

Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern

Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
/artikel/ablatic-ai-linzer-llm-talos-spielt-ohne-vc-kapital-in-einer-liga-mit-internationalen-ki-playern
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.
Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Fünf „Ts“ um ein Unicorn zu werden

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fünf „Ts“ um ein Unicorn zu werden

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fünf „Ts“ um ein Unicorn zu werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fünf „Ts“ um ein Unicorn zu werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fünf „Ts“ um ein Unicorn zu werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fünf „Ts“ um ein Unicorn zu werden

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fünf „Ts“ um ein Unicorn zu werden

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fünf „Ts“ um ein Unicorn zu werden

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fünf „Ts“ um ein Unicorn zu werden