05.12.2025
KREISLAUFWIRTSCHAFT

Neuartiges Klo von Laufen erstmals bei Großprojekt in Wien eingesetzt

Das Urin-Trenn-WC "save!" wurde von Laufen gemeinsam mit der Wiener Agentur EOOS Design und einem Forschungsinstitut der ETH Zürich entwickelt. Nun wird das Klo, das die Kreislaufwirtschaft vorantreiben soll, im Wiener Wohnbauprojekt "Stadtregal" eingesetzt.
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Das
Das "Stadtregal" im 3. Wiener Bezirk | (c) Expressiv

122 Wohnungen, Ateliers und Geschäftslokale umfasst das kürzlich fertiggestellte „Stadtregal“ des Bauträgers Arwag im 3. Wiener Bezirk. In 40 Wohnungen kommt dabei ein neuartiges Toilettensystem zum Einsatz: „save!“ Das WC trennt durch eine „Urin-Falle“ mit dem „Teekannen-Effekt“ den Urin von Feststoffen, Papier und Spülwasser, die weiterhin in der Kanalisation landen. Damit will man wertvolle Nährstoffe wie Phosphor und Stickstoff sammeln und wiederverwerten.

„Mit save! bringen wir nachhaltiges Abwassermanagement aus der Theorie in den Alltag. Das Stadtregal beweist, dass unsere wegweisende Technologie funktioniert und dass Kreislaufwirtschaft im geförderten Wohnbau machbar ist, und echte Wirkung entfalten kann“, kommentiert Christian Schäfer, Managing Director von Laufen Austria, in einer Aussendung.

Ursprung in der „Reinvent the Toilet Challenge“ der Gates Foundation

„Save!“ wurde von dem auch in Österreich stark vertretenen Schweizer Sanitärkeramik-Konzern gemeinsam mit der Wiener Agentur EOOS Design und dem Wasserforschungsinstitut Eawag der ETH Zürich entwickelt. Die Wurzeln liegen dabei in einem internationalen Forschungsprojekt, der „Reinvent the Toilet Challenge“ der Bill & Melinda Gates Foundation. Vorgestellt wurde das neuartige Klo erstmals 2019.

Schematische Darstellung Urin-Trenn-WC „save!“ | (c) Laufen

„Die Urinfalle, die wir ursprünglich im Rahmen der Gates-Stiftung entwickelt haben, hat mit save! den Sprung in die industrielle Fertigung geschafft. Im Stadtregal sehen wir nun, wie unsere Idee im Alltag wirkt und welche Potenziale noch vor uns liegen“, sagt dazu Lotte Kristoferitsch, Co-Geschäftsführerin von EOOS Next.

Projekt soll Daten liefern – „sehen, dass es noch viele Schritte braucht“

Die von ihr angesprochenen Potenziale sollen auch durch die Auswertung von Daten aus dem Projekt im „Stadtregal“ ergründet werden. „Die daraus gewonnenen Forschungsdaten liefern wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Arwag-Projekte und die Basis für notwendige Pionier:innenarbeit“, sagt Antonia Roither-Voigt, Geschäftsführerin der Arwag Bauträger GmbH.

Denn letztlich liegt für eine flächendeckende Verbreitung des neuartigen Klos noch einiges an Arbeit vor den Projektpartnern und weiteren Playern, wie Laufen-Austria-Geschäftsführer Schäfer ausführt: „Wir sehen, dass es noch viele Schritte braucht, sowohl Forschung als auch politischen Willen. Das eine ist die Toilette, das andere die Verrohrung und das dritte, was man mit dem separierten Urin macht. Aber mit Projekten wie dem Stadtregal ist ein wichtiger Innovationsprozess bereits angestoßen.“

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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