24.01.2025
BRUTKASTEN VOR ORT

World Economic Forum: Wiener Startup Glacier präsentiert in Davos neues KI-Tool für Nachhaltigkeit

Das Wiener Nachhaltigkeits-Startup Glacier hat beim diesjährigen Weltwirtschaftsforum mit "Glacier AI" ein neues KI-Tool vorgestellt. brutkasten war vor Ort in Davos und hat Glacier-Gründer und CEO Andreas Tschas zum Interview getroffen.
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Andreas Tschas am World Economic Forum in Davos | (c) martin pacher / brutkasten

Der historische Kurort Davos, einst für seine frische Bergluft und Heilbäder bekannt, verwandelt sich Ende Jänner traditionsgemäß zum Epizentrum der Weltpolitik und globalen Wirtschaft. Hier treffen sich Staats- und Regierungschefs sowie CEOs führender Unternehmen, um über die drängendsten Herausforderungen unserer Zeit zu diskutieren. Auf den Straßen reihen sich schwarze S-Klasse Mercedes dicht an dicht, während über den Köpfen das dumpfe Surren von Helikoptern zu hören ist, die unermüdlich VIPs einfliegen. Vor dem Kongresszentrum herrscht geschäftiges Treiben – Journalist:innen, Entscheidungsträger:innen und Politiker:innen strömen hinein und heraus.

Doch das Geschehen beschränkt sich längst nicht nur auf das Kongresszentrum. Über 800 Side-Events finden im gesamten Ort statt, und zahlreiche Geschäftslokale im Kurort werden zu temporären Pavillons von weltweit bekannten Firmen umfunktioniert. Inmitten dieser pulsierenden Atmosphäre nimmt auch in diesem Jahr Andreas Tschas, Gründer und CEO des Wiener Nachhaltigkeits-Startups Glacier, an zahlreichen Veranstaltungen rund um Nachhaltigkeit und Künstliche Intelligenz teil.

Neues KI-Tool Glacier AI vorgestellt

Auf einem dieser Side-Events, dem Davos Sustainable Investment Forum, präsentierte Glacier ein neues KI-Tool namens Glacier AI, das künftig die Arbeit von Nachhaltigkeitsabteilungen erheblich erleichtern soll.

Angesichts der immer strengeren Anforderungen der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) stehen rund 50.000 Unternehmen in Europa vor einer Mammutaufgabe: Ab dem nächsten Jahr müssen sie umfassende Berichte zu Umwelt-, Sozial- und Governance-Themen (ESG) vorlegen. „Die Ressourcen in den Nachhaltigkeitsabteilungen sind oft knapp, und genau hier setzt unser Tool an“, erklärt Tschas gegenüber brutkasten.

Die CSRD fordert von Unternehmen, detailliert offenzulegen, welche Nachhaltigkeitsmaßnahmen sie ergreifen, welche Ziele sie verfolgen und wie sie diese umsetzen. Dafür müssen interne Dokumente analysiert, Daten erhoben und mit komplexen regulatorischen Vorgaben abgeglichen werden – ein Prozess, der bisher viele Mitarbeitende über Wochen hinweg bindet. Glacier AI verspricht eine drastische Entlastung: Durch den Einsatz von KI soll der Arbeitsaufwand um bis zu 70 Prozent reduziert werden.

Die Funktionen von Glacier AI

Glacier AI wurde speziell entwickelt, um die CSRD-Berichterstattung in Unternehmen zu vereinfachen. Das KI-Tool analysiert bestehende Unternehmensdokumente, extrahiert relevante Daten und vergleicht diese mit den gesetzlichen Vorgaben. Anschließend erstellt die Software automatisch einen Berichtsentwurf, der bereits 80 bis 90 Prozent der Anforderungen abdeckt. „Was zuvor fünf Personen erledigen mussten, kann nun mit Unterstützung unseres Tools von einer halben Arbeitskraft bewältigt werden“, so Tschas.

Neben der automatisierten CSRD-Berichterstellung soll das Tool zukünftig zahlreiche weitere Use Cases abdecken können. „Die Idee ist, den Unternehmen nicht nur ein Werkzeug für das CSRD-Reporting an die Hand zu geben, sondern einen KI-gestützten Nachhaltigkeitsassistenten bereitzustellen, der Aufgaben automatisiert übernimmt. So können Unternehmen mit ihren bestehenden Ressourcen zehnmal mehr erreichen“, erklärt Tschas weiter.

Das Interesse am Tool ist laut dem Gründer groß: Seit dem Launch der ersten Version im November konnte Glacier in den letzten zwei Monaten bereits über zehn neue Kunden gewinnen, darunter Palfinger, Kelag, Shopware und Gewista, die die Software bereits einsetzen.

Im Zuge der Weiterentwicklung des Geschäftsmodells hat Glacier sein Kernteam in entscheidenden Positionen verstärkt. So wurde das C-Level von Glacier 2024 um Philipp Petry, ehemals Chief Sustainability Officer eines SDAX-Unternehmens, als CSO und Simon Hell, der umfassende Erfahrung in der Produktentwicklung einbringt, als CPO erweitert. Darüber hinaus konnte Stefan Huber, ein Experte für Large Language Models, als Head of Engineering gewonnen werden.

KI als strategische Erweiterung zu Sustainability Education 

Neben der Entwicklung des KI-Tools möchte Glacier laut Tschas auch seinem ursprünglichen Schwerpunkt treu bleiben: Sustainability Education. Bereits seit mehreren Jahren bietet das Startup ein umfangreiches Portfolio an Online Aus- und Weiterbildungen an, die Unternehmen dabei helfen, ihre Mitarbeitenden in Nachhaltigkeitsfragen weiterzubilden. Tschas betont im Gespräch mit brutkasten, dass dieser Bereich weiterhin ein zentraler Bestandteil der Unternehmensstrategie ist.

Fundraising: Skalierung und Internationalisierung im Fokus

Ein zentrales Thema für Glacier beim World Economic Forum ist die strategische Vorbereitung auf eine mögliche Wachstumsfinanzierung. „Wenn wir weiterhin so hohe Traktion und Potenzial in Glacier AI sehen, können wir uns vorstellen, im Laufe des Jahres eine Series-A-Finanzierungsrunde durchzuführen um das Wachstum weiter zu beschleunigen“, erklärt Mitgründer Andi Tschas. „Dafür knüpfen wir hier in Davos bereits erste Kontakte.“ Das Ziel: die Skalierung des Produktes und der Einstieg in internationale Märkte.

Das Weltwirtschaftsforum bietet dafür die ideale Bühne, um Kontakte zu knüpfen und Interesse zu wecken. „Davos ist mehr als ein Ort für den Ideenaustausch – es ist ein globaler Hotspot für Investitionen. Wir haben bereits einige vielversprechende Gespräche geführt“, berichtet Tschas.

Das mittelfristige Ziel von Glacier ist es, sich als sogenannter „Category Leader“ für KI-basierte ESG-Agents in der EU zu etablieren. Langfristig soll der Fokus nicht nur auf Europa liegen, sondern auch auf internationalen Märkten, in denen Nachhaltigkeit zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Networking am World Economic Forum: „Vorbereitung ist alles“

Einer der Hauptgründe, warum Tschas nach Davos gekommen ist, ist neben der Präsentation des Tools das Networking. „Die Vorbereitung ist der Schlüssel zum Erfolg“, betont er. Mit über 800 Veranstaltungen, die im Rahmen des Weltwirtschaftsforums stattfinden, ist es essenziell, sich im Vorfeld die richtigen Events herauszusuchen und Termine zu vereinbaren. „Ich habe pro Tag 25.000 bis 30.000 Schritte gemacht, um von einer Veranstaltung zur nächsten zu kommen“, erzählt Tschas.

Davos bietet nicht nur Zugang zu hochkarätigen Veranstaltungen, sondern auch die Möglichkeit, auf der Promenade spontan Gespräche mit Entscheidungsträger:innen und Investor:innen zu führen. „Die Leute sind hier sehr zugänglich. Es ist ein inspirierender Ort, um Ideen auszutauschen und Kontakte zu knüpfen“, sagt Tschas. Besonders beeindruckend fand er die Offenheit von Führungspersönlichkeiten wie dem CEO von Anthropic, mit dem er über die neuesten Entwicklungen im Bereich KI sprechen konnte.

Abschließend betont Tschas, dass das World Economic Forum nicht nur eine Bühne für wirtschaftliche Themen ist, sondern auch Raum für Achtsamkeit und Mindfulness bietet. „Das macht es zu einem einzigartigen Ort, an dem nicht nur Kapital, sondern auch Ideen und Werte im Mittelpunkt stehen.”


Disclaimer: Die Unterkunftkosten in Davos wurden von Glacier übernommen.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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