26.06.2019

Keego-Marktstart: Gründer Angst über den harten Weg zum Launch

Gründer Lukas Angst hat mit seinem Startup Keego eine Trinkflasche aus elastischem Metal entwickelt. Nach hartem Kampf hat nun der Vertrieb des Produkts begonnen. Im Gespräch mit dem brutkasten erzählt Angst von Problemen der Massenproduktion, Etappensiegen und über den schwierigen Weg, den er und sein Team bis zu ersten Umsätzen zurücklegen mussten.
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(c) Keego - Keego-Gründer Lukas Angst und Team liefern seit dieser Woche die ersten elastischen Trinkflaschen aus Metal aus.

Es ist geschafft. Die ersten Trinkflaschen sind ausgesandt, der Online-Shop steht. Heute gibt es das offizielle Launch-Event. Doch es war kein leichter Weg, den Lukas Angst mit seinem Startup gehen musste. Es begann alles 2016, als der Gründer seinen Job bei Amazon aufgab. Und als er bemerkte, dass Sportler ihre Flasche „quetschen“ wollen. „Doch alle waren aus Plastik. Da muss es eine bessere Lösung geben“, dachte sich Angst und startete Keego.

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Plastikflaschen nicht dicht

Das Problem mit Plastikflaschen ist, wie Forschungsergebnisse zeigen, dass sie neben dem Umweltaspekt nicht lange haltbar, geschmacksverändernd und bei mehrmaliger Verwendung auch schädlich für Menschen sind. Wie die Universität Frankfurt und die Würzburger Universität herausfanden, sind Plastikflaschen nicht zur Gänze dicht. Und durch das Entweichen von Kohlensäure können andere unerwünschte Substanzen in die Flüssigkeit gelangen. Hormonelle Belastungen und Fettstoffwechselstörungen sind mögliche Folgen.

Verschiedene Materialien verbinden

Aus diesem Grund visierte Angst die Verwirklichung einer elastischen Flasche aus Metal an und wurde mit seinem Vorhaben vom aws (aws impulse XS) gefördert. „Wir haben verschiedene Systeme ausprobiert, zum Beispiel flexibles Glas“ erklärt der Founder, der später mit der Montanuniversität Leoben einen ersten Proof of Concept erreichte.

Heutzutage sei es leicht, verschiedene Materialien zu verbinden. „In Flaschenform zu bringen und eine Langlebigkeit sicherzustellen, ist aber eine große Herausforderung“, sagt Angst. Es gelang schlussendlich mit der 92 Gramm leichten Keego, die – so der Gründer – durch reines Titan sicherstelle, dass die Flüssigkeit sauber bleibt.

Siebenstelliger Betrag für Anlage?

Als die Formel dann gefunden war, begann die eigentliche Herausforderung. „Es war schnell klar, dass wir für die Massenproduktion eine eigene Produktionsanlage brauchen würden“, erzählt Angst. Ein potentieller Partner verlangte für den Bau dieser Anlage einen siebenstelligen Betrag. Eine Summe, die für jedes neue Startup schwer zu stemmen sei. Angst sah sich weiter um.

Nutzungsrecht bei dänischer Firma

Es dauerte seine Zeit, bis es – nach der Finalisierung der Flaschenformel – zum zweiten großen Durchbruch bei Keego kam. Angst fand eine dänische Firma (deren Name der Gründer nicht im Artikel lesen möchte), die vom Potential des Produkts überzeugt werden konnte und sich bereit erklärte die gewünschte Anlage zu bauen. Das Unternehmen verlangte dafür kein Geld, sondern verkaufte das Nutzungsrecht an Keego (inklusive „buy-out-Option“).

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(c) Keego/Facebook – Die Keego-Trinkflasche lässt sich aufgrund ihrer Materialkomposition mit Titanium und einem elastischen Kern „quetschen“.

Keego mit erfolgreicher Kickstarter-Kampagne

Danach folgten gute Wochen mit einer zweiten aws-Förderung (aws impulse XL) und dem Start einer Kickstarter-Kampagne, die über 215.000 Euro in die Firmenkasse spülte. „Dies war besonders wegen dem Marktfeedback für uns wichtig. Auch die Rückmeldungen von Einzelsportlern war gut“, erinnert sich Angst an die Zeit, bevor die nächsten großen Hürde des Hardware-Geschäfts sich auftat.

Lackierer „zerstört“ Weihnachtsgeschäft

„Es zeigte sich, dass die benötigte Produktionsanlage nicht einfach zu bauen war. Statt zum Zieltermin April 2018 verschob sich die Endfertigung auf den Herbst. Zudem gestaltete sich das Bedrucken und Färben der Flaschen als nächstes Problem. „Der Lackierer verlangte zur Anzahlung von 20.000 Euro plötzlich das doppelte und meinte, es würde bis Februar 2019 dauern, bis er fertig sei. Nahezu vier Monate später als ausgemacht“, so Angst. „Das war für uns der Killer. Er zerstörte uns das Weihnachtsgeschäft“.

Hersteller-Wechsel führte zu besserem Produkt

Diese Erfahrung brachte das Keego-Team dazu, seinen ganzen Ansatz zu überdenken. Die Entrepreneure änderten die Materialkomposition der Flasche, was wiederum dazu führte, dass das Startup einen Hersteller wechseln musste, der mit den Neuerungen nicht klar kam. „Dafür haben wir seit Beginn des heurigen Jahres rund 9500 Flaschen produziert und verfügen nun über ein verbessertes Produkt“, sagt Angst.

Keego bereits auf Reise zu den Kunden

In der ganzen Startup-Historie erwies sich besonders eine Tatsache als Herausforderung für die jungen Gründer: Es gab lange Zeit keine Umsätze. „Es ist finanziell eine schwere Situation. Ich hätte gerne spätestens im Herbst des Vorjahres mit ‚Sales‘ gestartet“, erklärt der Gründer, verweist aber auf das Licht im lange Zeit dunklen Tunnel. Nach allen Hürden, Hersteller- und Kooperationswechsel ist die elastische Trinkflasche nun am Markt. Zudem ist seit zwei Wochen der Online-Shop funktional und die ersten Flaschen sind seit dieser Woche zu den „Backern“ der Kickstarter– und späteren Indiegogo-Kampagne unterwegs. Angst, der nun den steinigen Weg von anderen Hardware-Startups allzu gut nachvollziehen kann, dazu: „Nach hartem Kampf haben wir es endlich geschafft und können ausliefern“.


⇒ Zur Homepage des Trinkflaschenherstellers

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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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