28.08.2025
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Interdisziplinär, praxisnah, zukunftsorientiert: Die neue IT:U in Linz

Mit der Interdisciplinary Transformation University (IT:U) entsteht in Linz eine neue öffentliche Universität, die Lehre und Forschung grundlegend neu denkt. Gerd Christian Krizek, Senior Manager für Study Portfolio & Student Affairs, erklärt, wie sich die IT:U von traditionellen Hochschulen unterscheidet und welchen Beitrag sie für den Innovationsstandort Österreich leistet.
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Gerd Christian Krizek ist Senior Manager für Study Portfolio & Student Affairs an der IT:U in Linz. | © IT:U

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2025 “Schubkraft” erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


Keine Massenvorlesungen, kein passives Mitschreiben: Die neue Technische Universität IT:U in Linz setzt auf ein zukunftsgerichtetes Lernmodell, das Studierende in den Mittelpunkt stellt. „Unsere Zielsetzung ist es, interdisziplinär zu forschen und zu lehren, und das im Bereich der digitalen Transformation“, erklärt Gerd Christian Krizek. Die IT:U versteht sich als Alternative zu traditionellen Universitäten. Im Zentrum steht das Prinzip des Active Learning, insbesondere in Form des projektbasierten Lernens. „Wir möchten Strukturen schaffen, die die Interdisziplinarität aktiv fördern“, sagt Krizek.

Statt passiven Frontalunterrichts wird in sogenannten Learn‐Labs gearbeitet: Kleingruppen entwickeln dort konkrete Lösungen für reale Herausforderungen aus Industrie, Gesellschaft oder Wissenschaft. „Was es definitiv nicht geben wird, sind diese Massenvorlesungen, bei denen man am Gang auf den Stufen sitzt“, stellt Krizek klar.

Kompetenzen stärken

Ab Oktober startet zusätzlich zum bestehenden PhD-Angebot das neue Masterprogramm Interdisciplinary Computing mit 40 Studienplätzen. „Entscheidend ist die intrinsische Motivation für die digitale Transformation“, sagt Krizek. Der Master bietet vier Spezialisierungen: Designing Interactions; Digital Earth, Society, and Networks; Future Industries sowie Digital Humanities, Health, and Life Sciences. Sie decken Themenfelder ab, die von KI-unterstützter Pflege über smarte Produktion bis hin zu digitalen Nachhaltigkeitsstrategien reichen.

„Der Mensch steht im Mittelpunkt, dem durch technologische Anwendungen ermöglicht wird, gezielter und effizienter zu arbeiten“, fasst Krizek zusammen. Das Studium fördert gezielt Kompetenzen wie systemisches Denken, Teamarbeit und interdisziplinäre Perspektiven, ohne dabei auf fachliche Tiefe zu verzichten.

Im Labor für Robotik lernen Studierende den Umgang mit Robotern und beschäftigen sich mit den Möglichkeiten für deren Einsatz. | © IT:U

Partnerschaften mit Industrie und Wirtschaft

Um den Transfer in die Praxis zu stärken, baut die IT:U strategische Partnerschaften mit Industrie und Wirtschaft auf. Ziel ist es, Forschungsergebnisse in marktfähige Lösungen zu überführen und Talente mit Unternehmen zu vernetzen. Auch langfristig denkt man groß: In den kommenden zehn Jahren soll das Studienangebot weiter wachsen und Studierende aus dem In- und Ausland nach Linz holen.

Für das erste interdisziplinäre Masterstudium an der IT:U gingen über 300 Bewerbungen aus aller Welt ein – ein großer Erfolg. Im Oktober, zum Wintersemester 2025/26, beginnen 40 Studierende ihr Studium mit dem neuen Ansatz der projektbasierten interdisziplinären Hochschulbildung.


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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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