06.02.2026
POTH AI

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut

Mojmir Horvath ist Teil des Y-Combinator-Netzwerks. Der HTL-Schüler aus Wien besucht derzeit eine Elite-High-School in den USA und baut sein AI-Startup auf. Im Gespräch mit brutkasten erzählt er von seinem Weg von der HTL Spengergasse ins Silicon Valley, seiner technologischen Vision und der Teilnahme am YC-Programm.
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Mojmir Horvath | (c) Mojmir Horvath

Mit 19 Jahren Teil des Y-Combinator-Ökosystems zu sein, ist selbst im Silicon Valley eine Seltenheit. Für Mojmir Horvath ist es Realität. Der Schüler der HTL Spengergasse in Wien lebt derzeit in den USA und besucht im Rahmen eines Auslandsjahres die Phillips Academy, eine der renommiertesten privaten High Schools des Landes.

Parallel zu seinem Schuljahr in den USA arbeitet Horvath an einem AI-Startup, mit dem er Teil des Early-Programms von Y Combinator („Early Decision“) ist und im Summer Batch 2026 offiziell teilnehmen wird. Das Programm richtet sich an besonders frühe Talente, die sich bereits vor Abschluss ihrer Ausbildung für einen späteren Batch qualifizieren. „Ich wollte mich nie bewerben, nur um ein Startup zu machen, sondern weil wir etwas bauen wollten, an das wir glauben“, sagt er im Gespräch mit brutkasten.

Parallel dazu arbeitet Horvath weiterhin an seinem HTL-Abschluss in Österreich. Möglich wird das durch ein mit dem österreichischen Bildungssystem abgestimmtes Auslandsjahr. Auch seine HTL-Diplomarbeit entsteht zeitgleich gemeinsam mit Mitschüler:innen in Wien. „Mir war wichtig, die HTL auch wirklich abzuschließen“, betont er.

Von der HTL Spengergasse in die USA

Horvaths Weg beginnt in Wien an der HTL Spengergasse. Die Schule gilt seit Jahren als Talentschmiede für technologieaffine Schüler:innen. Dort ist er Teil des Hochbegabtenprogramms, das besonders leistungsstarke und motivierte Jugendliche fördert. Zu den Absolvent:innen zählt etwa magic.dev-Gründer Eric Steinberger, der 2024 zwei Finanzierungsrunden im dreistelligen Dollar-Millionenbereich abschloss (brutkasten berichtete).

Das Programm setzt auf individuelle Förderung, praxisnahe Projekte und Aufgabenstellungen über den Regelunterricht hinaus. Ziel ist es, Schüler:innen früh mit realen Problemstellungen zu konfrontieren. „Die HTL war für mich ein extrem wichtiger Teil meiner Laufbahn – gerade wegen der Freiräume“, sagt Horvath. „Man konnte Projekte verfolgen, die sonst keinen Platz im Stundenplan haben.“

Teilnahme an AI Startup School

Ein zentraler Wendepunkt war die Teilnahme an der AI Startup School in San Francisco. Das zweitägige In-Person-Event bringt eine ausgewählte internationale Gruppe von Gründer:innen, Entwickler:innen und Studierenden zusammen und ermöglicht direkten Austausch innerhalb der globalen AI-Szene.

Mojmir Horvath (ganz rechts) im Rahmen der AI Startup School | (c) Mojmir Horvath

Horvath nahm als einer der jüngsten Teilnehmer teil. Neben Vorträgen und Diskussionen stand vor allem der intensive Austausch mit anderen technisch orientierten Gründer:innen im Mittelpunkt. Dort lernte er auch seinen heutigen Co-Founder kennen, mit dem er nun Poth AI aufbaut.

Agentic AI statt klassischer Analyse

Poth AI arbeitet an einer agentenbasierten AI-Lösung, die Unternehmensdaten nicht nur auswertet, sondern selbstständig Hypothesen entwickelt, überprüft und weiterführt. Ziel ist es, klassische manuelle Datenanalyse durch autonome Workflows zu ersetzen.

„Unternehmen sammeln seit Jahrzehnten Daten. Die Herausforderung war aber immer, daraus echte Erkenntnisse zu gewinnen“, sagt Horvath. Während bestehende Ansätze stark auf manuelle Modelle und spezialisierte Rollen setzen, soll die eigene Lösung Muster erkennen, Rückfragen stellen und Annahmen kontinuierlich validieren – adaptiv und selbstlernend.

Wofür die Technologie einsetzbar ist

Die Technologie von Poth AI richtet sich an Unternehmen, die große Mengen heterogener Daten nicht nur auswerten, sondern deren Ursachen und Zusammenhänge verstehen wollen. Die agentenbasierte KI verknüpft strukturierte und unstrukturierte Datenquellen, entwickelt eigenständig Hypothesen und überprüft diese iterativ. Einsatzmöglichkeiten ergeben sich etwa im Produkt- und Qualitätsmanagement, bei der Analyse von Kund:innen- und Mitarbeiter:innen-Feedback, im Operations- und Prozessmanagement oder in datenintensiven Bereichen wie Supply-Chain-Analysen. Statt statischer Dashboards liefert das System kontinuierlich neue Erkenntnisse und macht strukturelle Probleme sichtbar, die in klassischen Analysen oft verborgen bleiben.

Drei Pilotkund:innen, klarer Fokus

Technologisch steht bereits die grundlegende Infrastruktur – inklusive Backend-Services, Core-ML-Komponenten und agentischem Workflow. Der aktuelle Engpass liegt bei den Datenkonnektoren, also der Anbindung unterschiedlicher Datenquellen. „Unsere Lösung wird umso besser, je mehr Datenquellen wir integrieren können“, so Horvath.

Mit drei Unternehmen sind bereits Pilotprojekte vereinbart. Ziel ist es, mit einer funktionierenden Version in den YC-Batch zu starten – nicht erst dort mit der Entwicklung zu beginnen. Auch beim Thema Finanzierung bleibt Horvath nüchtern: Kurzfristig sei das Unternehmen durch die YC-Teilnahme abgesichert, der Fokus liege klar auf Produkt und zahlenden Kund:innen.

Der Alltag ist dicht getaktet: Unterricht, Hausaufgaben, Sportverpflichtungen, College-Bewerbungen – und daneben das Startup. „Stressig ist es, aber nicht langweilig“, sagt er. „Wenn ich an eigenen Projekten arbeite, vergesse ich oft die Zeit.“ Ab Sommer wird Horvath nach San Francisco wechseln und den YC-Batch vor Ort absolvieren.

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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.

Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber

Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.

In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.

Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.

Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.

Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil

Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.

Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.

Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion

Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.

In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.

Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.

An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.

Fazit: Der strategische Blick

In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.

In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.

Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.

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