15.02.2024

magic.dev: 117 Mio. US-Dollar Investment für KI-Startup von zwei Wiener Gründern

Den Lead in der Finanzierungsrunde für magic.dev, an der auch der Google VC CapitalG beteiligt ist, übernimmt der ehemalige Github-CEO Nat Friedman.
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Eric Steinberger (CEO) und Sebastian De Ro (CTO)
Eric Steinberger (CEO) und Sebastian De Ro (CTO) | Foto: Magic.dev

Eine Zeit lang gab es Grund zur Hoffnung, dass die Zeiten vorbei sind, in denen Startups ihren Firmensitz in die USA verlegen müssen, um wirklich große Investments zu bekommen. Ob das nun bei magic.dev ein ausschlaggebender Grund war, ist zwar nicht öffentlich bekannt, liegt aber nahe. Fest steht: Das 2022 in Wien von Eric Steinberger und Sebastian De Ro, die schon gemeinsam die Wiener HTL Spengergasse besucht hatten, gegründete KI-Startup hat seinen Sitz seit einiger Zeit in San Francisco. Nun stellte es ein Investment in einer Höhe auf, die in Österreich nur die wenigsten Startups erreichen.

Prominente Investoren für magic.dev

117 Millionen US-Dollar sind es, wie magic.dev via X bekanntgab. Die Kapitalrunde folgt auf eine Serie A-Runde über 23 Millionen US-Dollar vor einem Jahr. Wie schon damals konnte das Startup auch diesmal eine Reihe prominenter Investoren gewinnen. Angeführt wird die Runde vom mehrfachen Gründer und ehemaligen Github CEO Nat Friedman gemeinsam mit Daniel Gross, der unter anderem einen achtstelligen Exit an Apple in seinem CV stehen hat. Es ist nicht das erste gemeinsame Investment der beiden im AI-Bereich. Außerdem in der aktuellen Runde für magic.dev dabei sind der Google VC CapitalG und Elad Gil, der unter anderem Vice President bei Twitter (nun X) war.

AGI für Programmierer:innen als Ziel

Das Ziel, das magic.dev nach eigenen Angaben verfolgt, ist denkbar groß: Es will eine AGI (Artificial General Intelligence) schaffen, also per definitionem eine Künstliche Intelligenz, die tatsächlich selber denken kann bzw. dazu in der Lage ist, sämtliche intellektuellen Aufgaben zu verstehen oder zu lernen, die ein Mensch ausführen kann. Diese soll dann „nicht nur als Copilot [Anm. wohl eine Anspielung auf Microsofts KI-Assistenten] sondern als Coworker“ für Programmierer:innen – eben als „magic developer“ – tätig sein. Für die Entwicklung verfüge man auch über tausende Prozessoren, heißt es vom Startup. Nun ist es auf Personalsuche.

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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