17.06.2021

GraphCDN: Wiener “Content Delivery Network“ schnappt sich Silicon Valley-Angels

Der Wiener Max Stoiber hatte mit seinem bisherigen Unternehmungen großen Erfolg. Ein Startup verkaufte er an GitHub und sammelte in den USA Erfahrung. Nun ist er gemeinsam mit Co-Founder Tim Suchanek zurück und hat bereits namhafte Unterstützer an Board.
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GraphCDN
(c) GraphCDN - Max Stoiber und Tim Suchanek von GraphCDN.

Max Stoiber hat sein Unternehmen Spektrum an GitHub verkauft, dort und bei GatsbyJS reingeschnuppert und u.a. Changefeed und Feedback Fish mitgegründet. Vor ein paar Monaten haben er und Co-Founder Tim Suchanek ein neues Startup ins Leben gerufen und können bereits auf namhafte Investoren zurückblicken. Der Name: GraphCDN.

ProductHunt und GitHub dabei

„Wir haben eine Investment-Runde mit dem ‚Who’s Who der Silicon Valley‘-Technik-Angels, inklusive des CTO von GitHub, des CTO von ProductHunt, den CEOs von Algolia und Vercel, den Co-CEOs von Netlify und vielen mehr, aufgestellt“, sagt Stoiber zu seinem GraphQL-spezifischen „Content Delivery Network“ (CDN). Eine genaue Zahl nennt er nicht, erklärt aber, dass sie genug Kapital haben, um ein kleines Team für ein paar Jahre über Wasser zu halten. „Der Plan ist, so bald wie möglich dieses Team aufzubauen und die Kundenbasis so auszubauen, um nicht mehr vom Investments abhängig zu sein“, präzisiert er.

GraphCDN mit 58 Datenzentren

GraphCDN ist ein globales Netzwerk von 58 Datenzentren, in denen Daten für Kunden zwischengespeichert werden. Diese sind dann für deren Nutzer rund um die Welt „schneller“ verfügbar, egal wo der Kunde sein eigenes Datenzentrum stehen hat. Die Idee dazu kam beiden Foundern, da sie bei ihren letzten Startups GraphQL verwendet und große Skalierungsprobleme hatten. Im Detail: GraphQL wurde 2015 von Facebook erfunden. Heute nutzen es die größten Firmen der Welt, inklusive Amazon, IBM, PayPal, Expedia, Airbnb, Twitter oder Shopify, um die Kommunikation zwischen ihren Webseiten und Servern zu vereinfachen.

„GraphQL hat es uns erlaubt, viel schneller unsere Produkte auf den Markt zu bringen, aber dadurch, dass kein CDN es versteht, mussten wir unsere eigenen halbgaren Lösungen bauen, die nie wirklich gut funktioniert haben. GraphCDN ist nun die solide Lösung dafür, die wir damals gebraucht hätten“, so Stoiber. „Wir analysieren die Netzwerkanfragen und -antworten in Millisekunden und kombinieren diese mit unserem Wissen über die dahinter liegenden GraphQL APIs. Dadurch wissen wir welche Objekte, zum Beispiel der ‚Post mit der ID 5‘, abgefragt wurden und können alle zwischengespeicherten Anfragen, die diesen Post enthalten, sofort löschen, wenn er sich ändert. Weil jemand zum Beispiel den Text bearbeitet hat.“

Serverlast deutlich reduzieren

Mit GraphCDN soll die Serverlast der Kunden um bis zu 95 Prozent reduziert werden, da die Daten in den Datenzentren zwischengelagert sind und nicht mehr für jeden Nutzer extra geladen werden müssen. Zudem würden die „Customer“-Webseiten und Apps um bis zu 400 Mal schneller geladen werden, da die Daten geografisch näher an dem Nutzer dran sind und dadurch viel Zeit gespart werden kann. „Ein Nutzer aus Österreich lädt die Daten nicht aus den USA herunter, sondern aus unserem Datenzentrum in Wien“, so Stoiber.

GraphCDN als Google Analytics für GraphQL

Der Gründer bezeichnet sein Startup GraphCDN gerne als „Google Analytics für GraphQL“, denn neben der Zwischenspeicherung stellt das Founder-Duo ihren Kunden auch eine detaillierte Analyse ihre GraphQL API dar, die genau aufschlüsselt, welche Daten wie oft geladen werden und wie lange ihre Server brauchen, um sie bereitzustellen. Dadurch erhielten sie Einblick in die Verwendung ihrer API, der ihnen normalerweise verwehrt bleiben würde.

Hacker-Schutz

„GraphQL ist besonders flexibel. Das hilft Programmierer schneller fertig zu werden, aber eröffnet auch Hackern neue Möglichkeiten, um Server absichtlich zu überlasten. Auf diese sind Nutzer oft nicht vorbereitet. Wir wollen ihnen diese Last so gut wie möglich abnehmen, angefangen mit ‚Query depth limiting‘, erklärt Stoiber die Vorteile seines Networks. „Dies schränkt die Flexibilität von GraphQL gezielt so ein, dass ein Programmierer es normalerweise nicht merkt, aber es Hackern ein bisschen schwieriger gemacht wird. Weiters wollen wir bald automatisierte ‚Allowlisten‘ einführen, sodass nur Anfragen von den Programmierern selber angenommen werden.“

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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