04.12.2025
MOBILITÄT

Neuer Hyperloop-Rekord mit Ö-Investor im Hintergrund

Das Schweizer Startup Swisspod hat auf einer neuen Teststrecke in den USA einen Hyperloop-Geschwindigkeitsrekord aufgestellt. Das dabei erreichte Tempo lässt erahnen, dass es noch ein längerer Weg zum Durchbruch ist.
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Swisspod-Gründer Denis Tudor (l.) mit Felix Porsche (r.) | (c) Swisspod
Swisspod-Gründer Denis Tudor (l.) mit Felix Porsche (r.) | (c) Swisspod

Sein Nachname wird weltweit mit Geschwindigkeit assoziiert: Felix Porsche, österreichischer Urenkel des Porsche-Gründers Ferdinand Porsche. Bei der Familiengeschichte verwundert es nicht, dass er auch als Startup-Investor – neben anderen Beteiligungen wie Heizma und Fonio – auf Mobilität im Highspeed-Bereich setzt. So investierte er etwa in das Schweizer Hyperloop-Startup Swisspod, wo er auch im Board sitzt.

Antrieb in Swisspod-Kapsel, Tunnel „passiv“

Das Kernkonzept und – nach eigenen Angaben – die USP des Unternehmens: Die Antriebstechnik ist nur in der elektrisch betriebenen Hyperloop-Kapsel verbaut, nicht in der Strecke selber, um die Baukosten dieser „passiven“ Tunnel niedrig zu halten. So sollen künftig Städte auf der ganzen Welt durch das wetterunabhängige Highspeed-Netz verbunden sein – und Städtereisen sich dank extremer Geschwindigkeiten wie längere U-Bahnfahrten anfühlen.

Geschwindigkeitsweltrekord bei 102 km/h

Doch bis es soweit ist, dürfte es nach wie vor noch länger dauern. Auf der neuen, bislang größten Teststrecke der Welt in Colorado, USA, stellte Swisspod nun einen neuen weltweiten Geschwindigkeitsrekord für Hyperloop-Systeme in originaler Größe eines aktiven Unternehmens auf. Konkret wurde im 520 Meter langen Tunnel eine Geschwindigkeit von 102 km/h erreicht. Im Endausbau soll das System einmal auf die zehnfache Geschwindigkeit kommen. In Tests mit kleineren Systemen wurden in der Vergangenheit bereits erheblich höhere Geschwindigkeiten von mehr als 400 km/h erreicht.

Promo-Video des Startups vom Test:

„Closed-Loop“-System geplant

Um die angestrebte Geschwindigkeit mit dem System in Originalgröße in Tests zu erreichen, wäre aber eine erheblich längere Teststrecke von Nöten. Swisspod arbeitet daher daran, die Strecke in Colorado zu einem „Closed-Loop“-System auf rund 17 Hektar auszubauen. In diesem kann die Kapsel dann im Kreis fahrend höhere Geschwindigkeiten erreichen. „In den kommenden Wochen werden wir die Leistung erhöhen, das System stärker beanspruchen und in einem Tempo vorankommen, das diese Branche noch nie gesehen hat“, verspricht Gründer und CEO Denis Tudor.

Porsche: „Entscheidender Meilenstein für das Swisspod-Team“

In seiner Seed-Finanzierungsrunde holte sich das Unternehmen für all das 13 Millionen US-Dollar Kapital. Felix Porsche ist seit 2024 beim Startup investiert. „Ich bin bei Swisspod eingestiegen, weil das Unternehmen von außergewöhnlich starken Foundern geführt wird, die vor der Gründung auch schon die SpaceX-Hyperloop-Competition gewonnen haben”, so der Investor gegenüber brutkasten. Swisspod habe ein hochqualifiziertes und motiviertes Engineering-Team mit Unterstützung der EPFL in Lausanne und könne darüber hinaus auf ein breites Netzwerk an Investoren und Partnern setzen.

Den neuen Rekordlauf sieht Porsche als “entscheidenden Meilenstein” für das Swisspod-Team: “Er beweist eindrucksvoll die großartige Arbeit der letzten Jahre und zeigt, dass unsere Technologie das liefert, was wir versprochen haben: höchste Effizienz bei sehr hohen Geschwindigkeiten”.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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