14.10.2015

Inkubatoren und Accelerators: Cisco EIR hat die Orientierungsphase gemeistert

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In der aktuellen Serie beleuchtet der Brutkasten Inkubatoren und Acceleratoren.

Microsoft tut es. Axel Springer tut es. Die Telekom. Konica Minolta. SAP. Die Liste von Konzernen mit klingenden Namen, die t-tups unter ihre Fittiche nehmen, ist lang. Seit heuer hat der US-Technologiekonzern Cisco in Wien mit „Entrepreurs in Residence“ (EIR) erstmals einen Inkubator für Startups aus dem CEE-Raum gestartet. Die ersten Ausgewählten haben das sechsmonatige Programm bereits absolviert. Die Erwartungshaltung von beiden Seiten war hoch – und wurde nicht immer erfüllt. 

Jeder will am Hype um die jungen Gründer mitnaschen, dahinter steht der Wunsch, am Puls der Zeit zu bleiben, technologische Entwicklungen nicht zu verschlafen und dem eigenen Unternehmen eine Frischzellenkur zu verpassen. Deshalb gründen immer mehr Unternehmen Inkubatoren oder Accelerators. Das sind Startup-Kaderschmieden, die die „jungen Wilden“ einem Realitycheck unterziehen, ihre Geschäftsmodelle auf Herz und Nieren prüfen und sie auf Markttauglichkeit trimmen. Und zusätzlich noch die Möglichkeiten einer Kooperation auszuloten, die über das zeitlich begrenzte Mentorenprogramm hinausgeht. Im Idealfall jedenfalls.

In der Praxis läuft die Sache aber oft nicht so rund, die von beiden Seiten – Startup und Konzern – hoch geschraubten Erwartungen können nicht oder nur zum Teil erfüllt werden.

EIR-Programm von Cisco

Es war eine große Sache, als auf dem Pioneersfestival im vergangenen Jahr verkündet wurde, dass Cisco, einer der weltweit größten Anbieter von IT-Lösungen mit rund 667.000 Mitarbeitern, Wien als Standort für das erste europäische „Entrepreneurs in Residence“-Programm (EIR) auserkoren hatte. Ende Juli 2015 hat die erste Gruppe von Startups das Programm beendet. Bei der zweiten Gruppe, die gerade startet, will Programmleiter Martin Bittner, vieles anders machen – besser. (Foto © Cisco)

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Überzogene Erwartungen

Sowohl die Startups als auch Cicso seien mit überzogenen Erwartungen an die Sache herangegangen. „Am Anfang dachten wir, wir werden über Cisco unser Produkt verkaufen. Aber wir mussten einsehen, dass das so nicht passieren wird“, sagt Steve Keil, Gründer von MammothDB. Das Startup hat eine Datenbank speziell für die Analyse von riesigen Datenmengen (Big Data) entwickelt. „In sechs Monaten eine Vertriebspartnerschaft aufzubauen ist einfach nicht möglich“, resümiert Bittner. Es sei für den Konzern schwierig, etwas zu verkaufen, das einerseits nicht wirklich die Marke Cisco trage, andererseits eine erklärungsbedürftige Innovation und als Produkt noch nicht völlig ausgereift sei. „Der gangbare Weg ist der, eine Abteilung in Cisco zu finden, an die das Startup mit seinem Produkt andocken kann. Und dann eine Möglichkeit zu entwickeln, das neue Produkt in ein bestehendes Cisco-Produkt zu integrieren“, sagt Keil. „Sechs Monate sind genug Zeit, um das richtige Zuhause in diesem Riesenkonzern zu finden. Das haben wir jetzt geschafft. In eineinhalb bis zwei Jahren sind wir dann vielleicht so weit, dass unser Produkt bei Cisco verkauft wird“.

„In sechs Monaten eine Vertriebspartnerschaft aufzubauen ist einfach nicht möglich“, resümiert Bittner.

Rahmen enger gesteckt

Damit das für alle Startups im EIR-Programm möglich ist, habe Cisco für die zweite Gruppe, die im September gestartet ist, den Rahmen deutlich enger gesteckt. In der ersten Gruppe habe man mit der Vorgabe „Internet of Everything“ sehr weit ausgeholt. „Die Startups sind jetzt viel näher an unserem eigenen Portfolio dran. Wenn man zu weit von dem, was Cisco verkörpert, abschweift, dann verstehen die Kunden nicht, warum man ihnen das Produkt verkaufen will“, sagt Bittner. Vier der fünf Startups der zweiten „Kohorte“ hätten bereits Berührungspunkte mit Cisco gehabt. Eine der größten Herausforderungen des Programmes sei es, die  unterschiedlichen Geschwindigkeiten, mit denen Startups und ein Konzern wie Cisco unterwegs sind, zu koordinieren. „Für ein Startup heißt es immer: jetzt, jetzt, jetzt“, sagt Bittner. „Große Organisationen müssen viele Wechselwirkungen berücksichtigen, bevor sie eine Entscheidung treffen.“

Lernings für den zweiten Batch. Für die zweite EIR-Gruppe sei es wichtig, „die Welten von Startup und Konzern besser zu synchronisieren“, sagt Bittner. Wichtig seien dabei klare Zuständigkeiten. Es habe lange gedauert, fast zwei Monate, bis das Team von Mammoth bei Cisco einen Ansprechpartner gefunden hatte, der sich für ihr Produkt interessierte, sagt Steve Keil: „Oft hatten wir das Gefühl, den Leuten auf die Nerven zu gehen.“ „Deshalb haben wir für die zweite Gruppe europäische Mentoren ausgewählt, die sich von Anfang an um die Startups kümmern“, sagt Bittner. Gleich zu Beginn der zweiten Auflage des EIR-Programms sei ein Wanderausflug eingeplant gewesen. „Wenn man einander privat kennenlernt, ist man eher am Erfolg der Zusammenarbeit interessiert“, sagt Bittner.

„Für ein Startup heißt es immer: jetzt, jetzt, jetzt. Das funktioniert bei einer großen Organisation so nicht“, meint Bittner.

Versuchskaninchen

Die erste Gruppe sei in vielen Dingen noch Versuchskaninchen gewesen. „Wir haben schon den Witz gemacht, dass wir uns gleich noch einmal bewerben werden“, sagt Keil. „Die Erwartung ist jetzt nicht mehr, dass Cisco die Produkte der Startups innerhalb von sechs Monaten verkauft“, sagt Bittner. Realistisch sei ein Plan und eine Zusage für eine künftige Vertriebspartnerschaft. Damit sei schon viel gewonnen.

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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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