Man hat es mitbekommen. In der Kunstszene tut sich etwas. Digitale Künstler wie Beeple verkaufen ihre Werke um zig Millionen, renommierte Auktionshäuser wie Christie’s spielen dabei tragende Rollen. Ein Diskurs ist entstanden, was Kunst ist und warum der Kunsthandel auf Memes und Videoclips derart anspringt. Wer ein sogenanntes NFT (Non Fungible Token) kauft, erhält einen Token und ein bestimmtes Objekt, das damit verknüpft ist. Kurz gesagt: Eine Art Echtheitsnachweis für eine digitale Datei. Um diesen, je nach Einstellung, Trend oder Strukturwandel Rechnung zu tragen, fand letzte Woche die erste NFT-Ausstellung Wiens namens Hybrid statt.
NFT- und analoge Kunst
In den Räumlichkeiten der Desiderio Galerie in der Inneren Stadt verschmolzen 128 Werke von knapp 60 nationalen und internationalen Künstlern – darunter Namen, wie art contraire, Kiyan Forootan, EYE/CON, Johnson Tsang, Danny Bittencourt und Milan Mladenovic – zu einem Treffen analoger und digitaler Installationen, sowie unzähligen, als NFT „geminteten“ und zur Schau gestellten Kunstwerken.
Grenzen niederreißen
Das Ziel war es die Grenze zwischen digital und analog niederzureißen, indem virtuelle Entwürfe in physische Skulpturen verwandelt, Ölgemälde in NFT-Unikate transformiert und die Betrachter zur Interaktion mit den Werken angeregt wurden. Wie etwa bei den Installationen und Skulpturen von Julie Dadsetan, Duo Geenie Viral und Kiyan Forootan, welche in bidirektionalen Prozessen vom realen in den digitalen Raum und vice versa getragen worden sind. Gäste hatten die Möglichkeit ihr eigenes NFT-Kunstwerk zu sich „nach Hause“ zu nehmen. Mittels QR-Code und nach kurzer Registrierung erhielt jeder Besucher seinen persönlichen „Orsetto-Bären“ von Forootan direkt auf sein persönliches Ethereum-Wallet.
Picassos Kollege Ibrahim Kodra
Wie der Name der Ausstellung, Hybrid, bereits andeutete, gab es auch traditionelle Kunst. Etwa in Form eines NFTs des 1977 geschaffenen Werkes „Bambina con pesci“ von Ibrahim Kodra, einem Kollegen von Picasso, oder auch durch die Projektionen der Künstler-Kollaboration von 4youreye und Ilja Weisz.
NFTs monetarisieren
Veranstalter arteQ, eine Blockchain-Agentur, die einen kürzlich gelaunchten Auktionsmarkt für NFT-Kunst betreibt, möchte die erste Community-Marke für analoge Kunst im digitalen Raum schaffen und bildenden Künstlern erlauben, ihre Kunstwerke durch NFTs zu monetarisieren. „Mit der digitalen Prägung werden Kunstwerke zu einem einzigartigen Vermögenswert, der unveränderlich und fälschungssicher in der Ethereum-Blockchain als Authentizitäts-, Provenienz- und Eigentumszertifikat gespeichert wird. Damit und mit der Schaffung eines demokratischen und sicheren Raums für Künstler, reduziert artèQ die Eintrittsbarrieren im Kunstmarkt und bietet Kreativen ganz neue Möglichkeiten, digitale Kunstwerke zu verkaufen, die bisher im virtuellen Raum oft als selbstverständlich angesehen wurden“, heißt es laut Aussendung.
„Ressentiments abbauen“
Gründer von artèQ und Besitzer der Desiderio Galerie Farbod Sadeghian sieht in diesem Event einen ersten Schritt darin, kritische Stimmen auf diesen neuen Weg der Kunst zu führen. Er sagt: „Meine Motivation ist es, den Weg für die Verschmelzung von Kunst im digitalen und analogen Raum zu ebnen, sodass auch andere traditionelle Akteure, wie Galerien, Museen und Auktionshäuser beginnen, Ressentiments abzubauen und ihre Kollektionen in Form von Non-Fungible-Token zu lancieren.“ Die NFT-Ausstellung geht noch bis zum 4. Juni 2021.
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.
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.
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.
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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