24.06.2019

goUrban: Pivot vom Wiener E-Moped-Startup zum globalen Tech-Anbieter

Das Wiener Startup goUrban startete im Frühjahr 2018 mit einer Sharing-Plattform für 50 E-Mopeds in Wien. Noch im selben Jahr erfolgte der (Teil-)Pivot. Inzwischen hat man mit der eigenen Sharing-System-Software-Lösung Kunden in drei Kontinenten.
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goUrban-CEO und -Co-Founder Jonathan Gleixner - Pivot zum globalen B2B-Software-Anbieter
(c) der brutkasten / Haris Dervisevic: goUrban-CEO und -Co-Founder Jonathan Gleixner

Wer aufmerksam durch Wien geht, sieht sie immer wieder: die E-Mopeds des Wiener Startups goUrban. Nach längerer Vorbereitung und einem Investment war man im Frühjahr 2018 mit 50 Stück davon in den Markt gestartet. In den Monaten darauf zeichnete sich aber ein noch viel größeres Geschäftsmodell ab, das noch im gleichen Jahr zum (Teil-)Pivot und zum Absprung eines der Co-Founder führte. Die Mopeds fahren nach wie vor auf Wiens Straßen. Mit dem Software-Angebot goUrban Mobility will man aber nichts geringeres als den globalen Sharing-Markt erobern – von der B2B-Seite.

+++ Fokus-Channel: Mobility +++

Sharing ohne System

„Wir hatten zunächst die Software für unser eigenes Sharing-Modell zugekauft. Die hat prinzipiell funktioniert, aber es hat sich gezeigt: Es ist kein System dahinter, mit dem man gut skalieren kann“, erzählt goUrban Co-Founder und CEO Jonathan Gleixner im Gespräch mit dem brutkasten. Es ist ein Problem, das man zunächst bei den neuen Fahrrad-Sharing-Anbietern, die bald wieder verschwanden gesehen habe. Und nun sehe man es etwa bei den vielen E-Tretroller-Startups. Man habe sich also entschlossen, die Software selbst zu bauen, erzählt der CEO.

Mehr Effizienz

„Wir haben zunächst für uns selbst gewisse Metriken verstanden. Es geht uns darum, die Systeme effizienter zu machen. Man muss systematisch anschauen, wo welcher Bedarf besteht und die Fahrzeuge entsprechend platzieren“, erklärt Gleixner. Ein großes Thema sei etwa Relocation. „Es braucht z.B. Incentives für Nutzer, Fahrzeuge an bestimmte Plätze zu bringen. Das erhöht einerseits die Verfügbarkeit für Nutzer und ist andererseits im Interesse der Stadt, die nicht überall verstreute Fahrzeuge haben will. Und mit dieser Effizienz wird das System natürlich am Ende des Tages günstiger“. Zu dieser Frage kooperiere man auch mit der Wiener TU.

Jonathan Gleixner im aktuellen Video-Talk

Live-Talk mit Jonathan Gleixner, COO von goUrban

Jonathan Gleixner, der Co-Founder und COO von goUrban, dem Wiener e-Scooter Sharing Anbieter über den Pivot zum globalen Technologieanbieter für Shared-Mobility, die Marktexplosion und die große Roadmap zum Android für Mobilität!

Gepostet von DerBrutkasten am Montag, 24. Juni 2019

Nicht aus Not pivotiert

Für das zunächst für das eigene Sharing-Service entwickelte System habe schnell unerwartet viel Nachfrage von außen bekommen, erzählt Gleixner. „Schon Ende letzten Jahres haben wir dann die ersten Kunden ongeboarded. Inzwischen gibt es täglich neue Anfragen. Wir sind momentan auf drei Kontinenten, Europa, Asien und Südamerika, operativ tätig und haben 16 zahlende Kunden – und jede Woche kommen neue dazu“. Anders als in anderen Unternehmen, habe man aber nicht aus Not pivotiert, wie Gleixner betont: „Unser Geschäftsmodell war weder schlecht noch nicht lukrativ. Wir haben einfach ganz andere Chancen gesehen und die guten Umsätze aus dem Moped-Sharing haben uns bislang viel geholfen“.

goUrban „vom Scooter bis zum Helikopter“

Mit goUrban Mobility sei man nun, was die möglichen Kunden anbelange, sehr offen. „Es ist eine ganze Bandbreite von Fahrzeugen möglich – vom Scooter bis zum Helikopter“, sagt Gleixner. Man richte sich an große Corporates und Mobility-Startups ebenso, wie an ganze Städte, die ihr ÖPNV-Angebot ergänzen wollen. Generell sei Shared Mobility nur in einer Dreierkonstellation möglich, erklärt der goUrban CEO: „Die erste Komponente ist die Technologie, die zweite sind die Nutzer – sie müssen sehen, dass Mehrwert größer ist, als ein eigenes Auto zu nutzen. Die dritte ist die Stadt – dort treten durch die vielen Anbieter Probleme auf und unser System schafft Ordnung“.

„Android für Mobilität“

Auch wenn man die Lösung stark automatisiert habe und neue Kunden innerhalb weniger Stunden onboarden könne – die Nähe am Kunden sei weiterhin essenziell. „Jede Stadt ist so individuell, dass ich mit Standard-Lösung nur bedingt weit komme. Bei unserer dynamischen, flexiblen, offene Plattform können Betreiber ihre eigene App aufsetzen und marktspezifische Features einbauen. Wir wollen an der Basis stehen und damit das ‚Android für Mobilität‘ werden“, sagt Gleixner. Die Flexibilität bilde sich auch im Pricing ab: Nach einer „kleinen Setup-Fee“ für das Standard-Paket zahlen Kunden dann pro Fahrzeug pro Monat.

Delivery-Modell für Zwischenzeiten

Die Erfahrungen aus den ersten Monaten haben goUrban übrigens bereits zum nächsten Produkt gebracht. „Es ist eigentlich logisch: Die meisten Mieten hat man bei Sharing-Systemen in der Früh und am Abend also für den Weg zur und von der Arbeit. Die Frage war also: Wie bekommen wir untertags mehr Auslastung? Wir haben daher Anfang des Jahres ein Delivery-Produkt gelauncht. Die Sharing-Systeme können so z.B. für Essenszustellung genutzt werden“, erklärt Gleixner.

Uber als potenzieller Konkurrent?

Bei dieser Entwicklung verwundert auch das Motto, das der CEO für die nahe Zukunft ausgibt, wenig: „Wir wollen sehr, sehr schnell wachsen“. Man suche daher gerade Investoren  – vorrangig in USA und Asien. Man müsse sehr schnell eine gewisse Größe erreichen. Denn „jeder große Anbieter“ baue gerade an einer guten Lösung – potenziell könne auch Uber zum Konkurrenten werden. Die Wachstumsstrategie schlägt sich auch im Hiring nieder. 19 Personen arbeiten derzeit für goUrban – momentan noch alle am Standort Wien. „Und jeden Monat kommen weitere dazu“, sagt Gleixner. „Wir suchen im Moment alles von Sales über Business Development und Marketing bis hin zu diversen Developern“.

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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.
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