18.08.2023

Gleam-Gründer „An meine neue Identität muss ich mich erst gewöhnen“

Mehr als zehn Jahre seines Lebens investierte Mario Eibl in sein Startup Gleam Bikes. Teilweise arbeite er mehr als 60 Stunden pro Woche für seine Firma. Im brutkasten-Talk gibt der Gründer nun erstmals einen tiefen Einblick in die Emotionen, die mit dem Scheitern seines Unternehmens verbunden sind.
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Mario Eibl (c) brutkasten

In der Startup-Szene nennt man es den „Startup-Rollercoaster“. Die Rede ist von den Höhen und Tiefen, die Gründer:innen in ihrer Unternehmenslaufbahn durchleben. In der Regel sprechen Gründer:innen lieber über ihre Erfolge als über ihre Misserfolge. Eine Ausnahme macht Gleam Bike Gründer Mario Eibl, dessen Startup Mitte Juni Insolvenz anmelden musste. Mitte August entschloss sich der Gründer, via LinkedIn an die Öffentlichkeit zu treten, um im Sanierungsverfahren Geld für das Fortbestehen seiner Firma zu sammeln. Der Versuch scheiterte schlussendlich. Seit ein paar Tagen stehen nun physische Teile, mit Ausnahme der Marke sowie Patente, auf der Auktionsplattform aurena.at noch bis zum 22. August zum Verkauf.

Der emotionale Rollercoaster

Im brutkasten-Talk spricht Eibl nun erstmals öffentlich über seine emotionalen Erfahrungen, die mit dem Scheitern seiner Firma einhergehen. „In der Startup-Welt spricht man oft über den Rollercoaster. Der ist jetzt natürlich da. Einerseits bin ich sauer auf das was jetzt passiert, dann wieder motiviert nach vorne zu schauen“, so Eibl.

Für seinen LinkedIn-Aufruf im Sanierungsverfahren hätte er zudem viel Zuspruch erhalten und erzielte damit mehr als 130.000 Impressions, so der Gründer weiter. Teilweise gab es allerdings auch Kritik an seiner Offenheit. So titelte ein Startup-Medium aus Deutschland, dass Eibl via LinkedIn um „Geld betteln“ würde. Im Gespräch mit dem brutkasten erklärt er, warum er den Schritt an die Öffentlichkeit dennoch nicht scheute. „Ich habe nicht versucht, mich in die Öffentlichkeit zu drängen, um auf der Bühne zu stehen. Für mich war immer wichtig für das Startup und das Team zu kämpfen. Das war für mich der Grund, das LinkedIn-Posting abzusetzen“, so Eibl.

Von 60 bis 80 Arbeitsstunden pro Woche in die Insolvenz

Im weiteren Gespräch gibt Eibl auch einen tiefen Einblick in die persönlichen Emotionen, die mit dem Scheitern verbunden sind. „Emotional ist es natürlich schrecklich. Ich möchte aber damit offen umgehen und nicht den Kopf in den Sand stecken. Wir brauchen weiterhin Innovation in Österreich und Europa“, so Eibl, der mit seiner Offenheit auch andere Grüner motivieren möchte. Und er merkt kritisch an: „Es ist sicherlich frustrierend eine Bauchlandung hinzulegen, dennoch können wir nicht nur von großen und alten Unternehmen leben. Wir brauchen auch junge und neue Unternehmen, die innovativ sind“.

Auch sein Alltag hätte sich radikal verändert. „Ich habe Tage an denen ich denke: Was tue ich jetzt? Normalerweise bin ich 60 bis 80 Arbeitsstunden pro Woche gewohnt. Derzeit nutze ich die Phase, um Zeit mit meiner Familie zu verbringen. Das tut uns allen gut, um Kraft zu schöpfen.“

Ganz hat sich der Gründer allerdings noch nicht mit der neuen Situation abgefunden, wie er im Gespräch verrät. „An meine neue Identität muss ich mich noch gewöhnen. Bin ich arbeitslos oder noch Founder und CEO von Gleam? Derzeit arbeiten sehr viele Themen in meinem Kopf. Ich glaube, dass meine Identität ‚Unternehmer‘ ist. Ich werde im Bereich Impact und Unternehmertum weiterhin aktiv bleiben“, so Eibl.

Das persönliche finanzielle Risiko

Neben den emotionalen Herausforderungen gehen mit der Insolvenz auch persönliche finanzielle Risiken einher. Auch hier gibt der Gründer im Gespräch einen tiefen Einblick, mit welchen Herausforderung er nun zu kämpfen hat und wie ein mögliches Worstcase-Szenario aussehen könnte. „Ich habe Bürgschaften für die Bank abgeben und private Kredite aufgenommen, die ich nun zurückzahlen muss. Aufgrund der Höhe kann ich dies nicht machen und muss wahrscheinlich Privatinsolvenz anmelden“, so Eibl.

Dies würde bedeuten, dass im Falle einer Neuanstellung das Gehalt von Eibl auf ein Existenzminimum gepfändet wird. „Eine Bürgschaft für einen Kredit haben meine Eltern über eine eigene Immobilie abgegeben. Dort greift die Bank zu 100 Prozent auf die Bürgschaft zu. Nachdem sie ihr Haus nicht verkaufen wollen, zahlen sie einen gewissen Betrag an die Bank zurück. Das kann ich natürlich auch nicht bei meinen Eltern belassen. Sobald ich wieder ein Einkommen habe, werde ich das natürlich übernehmen.“ Final sei der Prozess allerdings noch nicht geklärt, zunächst müssten noch die entsprechenden Tagsatzungen im Insolvenzverfahren definiert werden. Erst dann könnte festgelegt werden, wie viel Verbindlichkeiten die Gläubiger noch offen haben, so Eibl.

Wie geht es nun weiter mit Gleam?

Zudem gibt es noch weitere Aspekte, die noch nicht gänzlich geklärt sind. So stehen derzeit auf der Auktionsplattform aurena nur die physischen Assets zur Verfügung. Was mit der Marke bzw. den Patenten passiert, sei noch nicht klar, so der Gründer weiter. „Mein Interesse ist natürlich Brand & IP weiter zu verwerten“, so Eibl. Die näheren Details dazu müssten allerdings noch mit dem Masseverwalter abgeklärt werden.

Derzeit gebe es noch die Möglichkeit der Übernahme der Brand & IP durch eine bestehende Firma. Physische Bauteile wären aber bei einer derartige Übernahme nicht mehr inkludiert, da diese bereits über die Auktionsplattform zum Verkauf stehen. Auch die Gründung einer sogenannten NewCo – einer Auffangsgesellschaft – sei möglich, so Eibl. Hier müsste man allerdings rasch reagieren, um bestehende Kundenbeziehungen und das Know-how im Team nicht zu verlieren.

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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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