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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Invisible-Light Labs
@ Romana Maalouf Photography - (v.l.) Hajrudin Besic, Silvan Schmid, Josiane P. Lafleur und Niklas Luhmann.

Invisible-Light Labs (ILL), ein Spin-off der TU Wien, das Infrarot-Analysetechnologie für Nanomaterialien entwickelt, hat eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 1,5 Millionen Euro abgeschlossen.

Die Runde wurde gemeinsam von XISTA Science Ventures und dem aws Gründungsfonds angeführt, unter Beteiligung von Fund F.

Invisible-Light Labs ermöglicht chemische Analyse von Nanomaterialien

Das Kapital soll die internationale Kommerzialisierung des Flaggschiffprodukts des Unternehmens, das Analyse-Tool EMILIE, beschleunigen und die Entwicklung neuer Produkte für die Umweltüberwachung, die pharmazeutische Analyse und Nanotechnologie-Anwendungen unterstützen.

Gegründet von Silvan Schmid, Josiane P. Lafleur, Niklas Luhmann und Hajrudin Bešić, kombiniert Invisible-Light Labs nanoelektromechanische Sensortechnologie mit Fourier-Transformations-Infrarotspektroskopie (FTIR). Dies ermöglicht die chemische Analyse von Nanomaterialien und Substanzen, die nur in extrem geringen Mengen zur Verfügung stehen – und das über verschiedene Branchen hinweg, von der Pharmazie bis zur Umweltüberwachung, heißt es per Aussendung.

EU-Grant 2022

Bereits im Jahr 2022 zeichnete der Europäische Innovationsrat (EIC) Invisible-Light Labs mit einem EIC Transition Grant in Höhe von 2,22 Millionen Euro für das Projekt NEMILIES aus, um deren NEMS-Technologie aus dem Labor auf den Markt zu bringen. EMILIE wurde schließlich 2024 kommerziell eingeführt und vom Fachmagazin „The Analytical Scientist“ sogar zur Innovation des Jahres 2024 ernannt. Im Jahr 2025 ging Invisible-Light Labs eine strategische Partnerschaft mit Bruker Optics ein, um die weltweite Verfügbarkeit des gemeinsam gebrandeten EMILIE-Systems auszubauen.

Wissenschaftlich bestätigt

Die technologische Leistungsfähigkeit der Plattform wurde im April 2026 durch zwei Peer-Review-Publikationen wissenschaftlich bestätigt:

Im Fachjournal ACS Nano (Timarac-Popović et al. 2026) dokumentierte das Forschungsteam die präzise chemische Identifizierung von Nanoplastik im Pikogrammbereich. Die Validierung erfolgte unter anderem anhand des Nachweises von Nanoplastikpartikeln, die von einem einzelnen Nylon-Teebeutel freigesetzt wurden.

Eine weitere Studie in Science Advances (Surdu et al. 2026) belegt, dass die Plattform in der Lage sei, die chemische Zusammensetzung atmosphärischer Aerosole im Submikrometerbereich quantitativ zu bestimmen. Die Nachweisgrenzen liegen hierbei um das rund 1.000-Fache unter denen herkömmlicher Analyseverfahren.

Rollout geplant

„EMILIE verbindet die hohe Empfindlichkeit nanomechanischer Sensorik mit der breiten Verfügbarkeit von Infrarotspektrometern. Diese Finanzierung wird es uns ermöglichen, diese neue Technologie mehr Anwendern zugänglich zu machen – von Forschern, die neue medikamentöse Nanopartikel und Nanomaterialien entwickeln, bis hin zu Atmosphärenwissenschaftlern, die an den Polen der Erde arbeiten“, sagt CEO und CO-Founderin Josiane P. Lafleur.

Und Alexander Schwartz, Partner bei XISTA Science Ventures, kommentiert: „Wir sind zutiefst beeindruckt davon, wie das Gründerteam von ILL fundierte wissenschaftliche Erkenntnisse in eine außergewöhnliche Technologie und ein hervorragendes Produkt übersetzt hat, das nun gemeinsam mit Bruker, dem Marktführer auf diesem Gebiet, vertrieben wird. Dies mit begrenzten Ressourcen zu erreichen, spricht für die Fähigkeiten, den Fokus und die Entschlossenheit des Teams.“

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