19.04.2017

Das Geschäft mit den Informationsmassen

Daten, Daten, Daten. Die zunehmende Digitalisierung und das Internet of Things produzieren eine Flut an Informationen, die sicher aufbewahrt und analysiert werden müssen. Für Startups und Konzerne ergeben sich daraus neue Problemfelder – aber auch Möglichkeiten.
/artikel/geschaeft-informationsmassen-big-data-datenschutz-serverfarm
(c) Sashkin -fotolia.com

Das kommerzielle Internet feierte vor Kurzem seinen 25. Geburtstag. Eine ganz so junge, aufstrebende Technologie ist es somit also nicht mehr. Dennoch, so unterschiedlich innovative Geschäftsideen auch aussehen mögen, eines haben sie meist gemeinsam: das Internet als solide Basis. Über 8590 Exabyte an Information werden jährlich rund um den Globus geschickt. Ein Exabyte ist eine Zahl mit 18 Nullen dahinter. Bis zum Jahr 2020 soll sich der Datenverkehr beinahe verfünffachen und auf mehr als 40.026 Exabyte pro Jahr anschwellen. Wie das? Heute werden Informationen längst nicht mehr nur von PC zu PC oder Smartphone übertragen. Auch Maschinen können sich via Internetverbindung miteinander austauschen. Vom Fertigungsroboter in Fabriken über Fahrzeuge bis hin zu gewöhnlichen Alltagsgegenständen kommunizieren bereits alle Arten von Geräten miteinander. Zunehmend entsteht so eine vernetzte, smarte Parallelwelt.

Eine Farm für Server

Man muss gar nicht besonders kreativ werden, um daraus eine Menge Kapital zu schlagen, denn der Markt für Big Data und Data Analytics boomt. Zunächst einmal bedarf es beispielsweise einer Möglichkeit, die Informationsmassen zu speichern und zu verarbeiten. Firmen wie Facebook betreiben aus diesem Grund gleich mehrere Datenzentren. Ende 2012 verfügte die Social-Media-Plattform über mehr als 180.000 Server, die auf zwei Rechenzentren in den USA aufgeteilt waren. 2013 wurde eine dritte Serverfarm in Schweden eröffnet, nach dem Bau einer weiteren in den USA gab das Unternehmen im Jänner 2016 bekannt, dass es ein sechstes Rechenzentrum errichten wolle, dieses Mal in Irland.

Ab ins Kühle

Die Anlagen sind so groß wie Turnhallen, in engen Reihen nebeneinander stehen Servertürme. Weil sie eine enorme Hitze erzeugen, benötigen sie vor allem eines: Kühlung. Standorte in nördlichen Regionen wie etwa Skandinavien sind darum bei den IT-Unternehmen besonders beliebt. Andersherum erhoffen sich viele Abwanderungsgebiete durch den Bau von Datenzentren Wirtschaftswachstum. Die Energieversorgung der Serverfarmen gestaltet sich als lukratives Geschäft für die örtlichen Stromanbieter.

Wohin mit den Daten?

Der enorme Energieverbrauch eines Rechenzentrums und die damit verbundenen Kosten können aber nicht nur für Milliardenkonzerne wie Facebook oder Google ein Hindernis darstellen. Auch kleine IT-Unternehmen mit wenigen Servern stehen heute oft vor der Frage nach geeigneten Speicherlösungen für große Mengen an Information. Vor allem viele junge Unternehmen entscheiden sich deswegen dafür, die IT von der Gründung an auszulagern. Hier kommen dann andere Unternehmen ins Spiel, deren Geschäftsmodell darauf aufbaut, sich ebendieses Bereichs anzunehmen. Sie bieten beliebig skalierbare Serverkapazitäten, die bei Bedarf einfach erweitert werden können und es möglich machen, die Serverlösung immer an die Bedürfnisse des Unternehmens anzupassen.

Der Container vor der Haustür

Eine durchaus kreative Option sind Datenzentren im Container, wie sie etwa von Huawei, HP und Rittal gefertigt werden. Vorstellen kann man sich das so: Alles, was der Kunde benötigt, ist ein Wasser-, und Stromanschluss sowie eine Datenleitung, dann kann der Container mit seinen Servern an jedem beliebigen Ort aufgestellt werden, vom privaten Vorgarten bis zum Firmen-Hinterhof. Die Investitionskosten für diese mobilen Datenzentren sind kleiner als beim Bau eines klassischen Rechenzentrums. Die Container können auch für einen bestimmten Zeitraum angemietet und dann wieder ab- gegeben werden und sind daher vor allem für Startups attraktiv.

Vorarlberger stark im Business

Für eine Container-Umgebung besonders geeignet ist der Cloud- Dienst Crate Data. Dahinter steht ein Startup aus Dornbirn in Vorarlberg, das sich mit Speicherlösungen für große Datenmengen auseinandersetzt. Sehr technisch erklärt ist es das Ziel von Crate, durch den Einsatz der Datenbanksprache SQL (Structured Query Language) die Unabhängigkeit der Anwendungen vom eingesetzten Datenbankmanagementsystem zu erreichen. Entwickler können mithilfe des Programms auch riesige Datenbanken in Echtzeit abfragen. Wachsende Anwendungen, die wie das Internet of Things eine große Menge an Daten produzieren, sollen dadurch leichter umsetzbar gemacht werden. Für Laien klingt das alles hoch kompliziert und undurchsichtig. In Developer-Kreisen steht das Vorarlberger Startup rund um Gründer Jodok Batlogg aber bereits hoch im Kurs. Erst im März konnte es eine Finanzierungsrunde in der Höhe von 3,6 Millionen Euro abschließen. Neben erfahrenen Branchenkennern aus den USA ist auch der österreichische Risikokapitalgeber Speedinvest dabei. Das Startup konzentriert sich aktuell auf die Erschließung des amerikanischen Marktes.

Redaktionstipps

Eine Frage der Kosten

Da die Datenspeicherung aber nicht nur eine Frage der Technik, sondern auch der Organisation, Effizienz und schlussendlich der Kosten ist, eroberten in den vergangenen Jahren Startups den Markt, die sich mit der Analyse von Business-Anwendungen im Firmennetz beschäftigen und so dazu beitragen wollen, die Kosten für die Datensicherung zu senken. Das Startup „nLayers“ ist seit mehr als zehn Jahren erfolgreich, indem es genaue Modelle der Daten Flüsse eines Unternehmens erstellt und somit Verwaltungsaufgaben und die Konsolidierung von Server-Umgebungen vereinfacht – alles mit dem Ziel, langfristig Kosten zu sparen.

Standards für den Datenschutz

Während die Bedeutung von Startups im Bereich Big Data und Data Analytics also immer stärker zunimmt, stehen viele Neugründer aber vor der Frage, wie und wo sie ihre gesammelten Daten speichern sollen. Unabhängig von der Menge an Information geht es dabei vor allem auch um den Umgang mit sensiblen Nutzerdaten. Gerade bei kleinen und mittelgroßen Unternehmen steht das Thema Datenschutz häufig nicht ganz oben auf der Agenda, oft gibt es keine einheitlichen Vorgaben und Standards, weder aus technischer noch aus organisatorischer Sicht. Das sei ein Problem, meinen Experten, weil die Einhaltung von datenschutzrechtlichen Vorgaben so nicht gewährleistet werden kann. Und auch der Unternehmenserfolg wird davon beeinflusst: Wer Datenschutz ernst nimmt, sichert sich gerade in Zeiten der Angst um die Privatsphäre das Kundenvertrauen und hat somit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Der Datenschutz wird zusehends zum Geschäftsmodell von morgen. Ein sicheres Verschlüsselungssystem für online gespeicherte Daten kann Milliarden einbringen.

Ein neuer Wettbewerb

Dennoch kann die Wahl des richtigen Anbieters zur sicheren Ablage größerer Datenmengen schwierig sein. Nachdem es in der Vergangenheit immer wieder zu Pannen bei einzelnen Cloud-Anbietern kam, ist eine Cloudbasierte Speicherlösung oft stark mit der Angst vor unerlaubtem Zugriff verbunden. Das deutsche Startup Boxcryptor hat gezeigt, wie man aus dieser Sorge Kapital schlagen kann: Es ermöglicht, Dateien bei Cloud-Providern mit einer Ende-zu-Ende-Verschlüsselung zu versehen. Derzeit entdecken immer mehr Firmen, dass eine stärker werdende Nachfrage für Datenschutz-Produkte besteht, und bringen Konkurrenzprodukte auf den Markt. Dass Daten in einer zunehmend digitalisierten Welt zu einer neuen Währung werden, bedeutet eben auch, dass sich ein ganz neuer Wettbewerb ergeben wird: zwischen Anbietern von Speicherlösungen, Analyseprogrammen und Datenschutzmaßnahmen.

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

Das Geschäft mit den Informationsmassen

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Das Geschäft mit den Informationsmassen

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Das Geschäft mit den Informationsmassen

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 …

Das Geschäft mit den Informationsmassen

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 …

Das Geschäft mit den Informationsmassen

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 …

Das Geschäft mit den Informationsmassen

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 …

Das Geschäft mit den Informationsmassen

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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

Das Geschäft mit den Informationsmassen

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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

Das Geschäft mit den Informationsmassen