27.01.2025
FOLGE 5 | NACHLESE

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

„Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“

„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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Hilla Haddad Chmelnik, Co-Founderin & CEO von Moonshot

Hilla Haddad Chmelnik, Mitgründerin von Moonshot, will die Weltraum-Logistik mit ihrem 25-köpfigen Team vorantreiben. Statt auf teure chemische Raketen setzt das israelische DeepTech-Startup auf elektromagnetische Beschleunigung. Im brutkasten-Interview spricht die ehemalige „Iron Dome“-Projektleiterin über das enorme Potenzial im All, das Scheitern in Simulatoren und was Europa von Israels Innovationskraft lernen kann.

Sie sind Luft- und Raumfahrttechnikerin, waren Projektleiterin beim Iron Dome und Generaldirektorin im israelischen Ministerium für Innovation, Wissenschaft und Technologie. Jetzt haben Sie Moonshot gegründet, ein Unternehmen, das Transporte im All per elektromagnetischer Beschleunigung statt mit klassischen Raketen anpackt. Sie sitzen da ja wirklich genau an der Schnittstelle von SpaceTech, DeepTech, Verteidigung und Politik. Wenn wir mal aufs große Ganze schauen: Wo steht SpaceTech gerade allgemein?

Für mich sind das gar keine getrennten Dinge. SpaceTech oder eigentlich der Weltraum an sich ist einfach die nächste Stufe für die Menschheit. Um Quantentechnologie, Energie oder KI wirklich weiterzuentwickeln, müssen wir ins All. Der Weltraum ist eine ganz eigene Domäne. Das ist im Grunde wie beim Internet: Wir sagen heute ja auch nicht „Internet-Tech“, das Internet ist einfach die Basis für alles andere.

Die Erde wird langsam ziemlich voll, und uns gehen hier die Ressourcen aus. Selbst wenn wir über Quantencomputing oder Smartphones reden: Dafür brauchen wir Seltene Erden. Und davon haben wir auf der Erde schlicht nicht genug.

Und Sie glauben fest daran, dass wir diese Stoffe im All finden?

Naja, sie kamen ja ursprünglich von dort, also werden wir sie auch dort finden. Wir wissen, dass es sie auf dem Mond gibt und auf Meteoriten. Und das Thema Energie ist im All ein Selbstläufer, es gibt dort keine Atmosphäre, die Sonne scheint also ununterbrochen. Deshalb reden wir ja auch über Rechenzentren im Weltraum. Warum sollte man das tun? Weil uns auf der Erde der Strom ausgeht, selbst wenn wir über Atomkraft nachdenken.

Bei erneuerbaren Energien auf der Erde hat man immer Probleme mit der Atmosphäre und dem Tag-Nacht-Wechsel. Im All hat man diese Sorgen nicht, dafür eben andere. Aber da der Zugang zum All in den letzten zehn Jahren so viel billiger geworden ist, und die Preise fallen weiter, sind die Wege jetzt frei. Wenn wir erst mal dort sind, entsteht da eine völlig neue Industrie. Alles, was Sie genannt haben, Quanten, Cyber, Mobile, Verteidigung, wird eine Anwendung im All brauchen. Deswegen ist das Ding so riesig. Und deshalb ist der SpaceX-Börsengang auch so eine Riesensache: Es ist das Fundament, die nackte Infrastruktur.

Und wo hakt sich Moonshot da ein? Welches Problem löst ihr genau?

Bei uns dreht sich alles um die Lieferkette. Es ist reine Logistik. Die Straße ins All steht ja jetzt. Und weil es diese Straßen gibt, wird es dort oben immer mehr Infrastruktur geben. Ganz egal, ob das eine private Raumstation als Fabrik ist, ein Rechenzentrum oder ein Satellit: Sie alle brauchen eine funktionierende Lieferkette. Irgendwer muss die Rohstoffe, das Wasser oder die Ersatzteile ja hochbringen. Genau das macht Moonshot.

Sie bauen also sozusagen den Lastwagen für den Weltraum? Über welchen Zeithorizont reden wir da eigentlich?

Wir bauen eher das FedEx fürs All. Wir peilen den Anfang der 30er-Jahre an, also so 2030, 2032 wollen wir ins All. Wenn man heute Fracht hochschicken will, muss man bei den aktuellen Preisen immer den ganzen Truck buchen, also eine komplette Falcon-Rakete oder ein ganzes Starship. Jedes Mal, wenn man ins All will, muss man 21 Tonnen bei einer Falcon oder 100 Tonnen bei einem Starship mitnehmen.

Wenn Sie da oben aber schon metaphorisch gesagt Ihren Kaffeeladen haben und eigentlich nur jede Woche frische Bohnen brauchen, mieten Sie ja nicht jedes Mal den ganzen Sattelschlepper. Sie brauchen einen Paketdienst, eben wie FedEx. Moonshot nutzt dafür eine ganz andere Physik: Wir arbeiten mit elektromagnetischen Beschleunigern, nicht mit chemischen Raketen. Dadurch schaffen wir dieselben Preise, aber eben für kleine Pakete. Wir schicken 200 oder 300 Kilo zum gleichen Kilopreis hoch wie das Starship. Man bestellt einfach eine Lieferung.

Sind Sie damit nicht ein Konkurrent für SpaceX?

Nein, überhaupt nicht. Wir ergänzen uns perfekt. Wir brauchen SpaceX ja, damit sie immer mehr Masse ins All schießen. Und je mehr Masse die hochbringen, desto mehr Kunden haben wir am Ende. Das ist eigentlich genau das Gegenteil von Konkurrenz. Wir wollen, dass die chemischen Raketen so oft wie möglich fliegen.

Denken Sie an einen Umzug von Europa in die USA: Es ist völlig klar, dass Sie selbst in der Business Class nach New York fliegen. Aber es macht überhaupt keinen Sinn, Ihr Sofa im Flugzeug neben sich zu setzen. Das schicken Sie im Frachtcontainer. Im Moment sind die chemischen Raketen im All die Business Class. Sie sind teuer. Und obwohl es billiger ist als vor 20 Jahren, zahlt man für jedes Kilo exakt dasselbe. Das heißt, das Kilo Astronaut, das Teuerste, was man hochschicken kann, kostet im Transport genauso viel wie das Kilo Wasser, das er trinkt. Wenn wir also einen guten Preis für das Kilo Astronaut haben, zahlen wir für das Wasser schlicht viel zu viel.

Mit unserer Technologie bei Moonshot werden wir niemals Astronauten transportieren können. In einem Frachtcontainer reist man ja auch nicht nach New York, es ist zu heiß, dauert zu lange, das hält kein Mensch aus. Unsere Anlage arbeitet mit extremen Kräften von bis zu 800 G. Das überlebt kein Mensch und auch keine empfindliche Elektronik. Aber Wasser, Treibstoff, mechanische Bauteile oder Ersatzteile wie Solarpaneele stecken das locker weg.

Wir trennen diese Fracht also von den teuren Raketen. Die Raketen bleiben für die Menschen und die feine Sensorik. So baut man eine echte Industrie auf. Eine hochentwickelte Wirtschaft braucht Häfen, Schienen, Lkw und Flugverkehr. Wenn eine Insel nur ein einziges Transportmittel hat, wird die Wirtschaft dort nie richtig laufen. Und genau das machen wir im All: Wir bauen die nächste Logistikebene neben den klassischen Raketen auf.

Entwickeln Sie diese elektromagnetische Beschleunigung eigentlich komplett neu oder nutzen Sie bestehende Technologien?

Wir bauen natürlich unsere eigene Technologie, aber wir machen keine Grundlagenforschung. Bei uns ist das reines Engineering. Die Wissenschaft dahinter hat sich im letzten Jahrzehnt quasi von selbst entwickelt, durch die erneuerbaren Energien, durch die Medizintechnik. Die Basiskomponenten wie Kondensatoren, Schalter oder spezielle Materialien, die extreme Kräfte und Hitze aushalten, gibt es alle schon auf dem Markt, und sie sind viel billiger geworden. Vor zehn Jahren hätten wir uns an diese Sache gar nicht herangewagt, weil die Technik noch nicht so weit war.

Jetzt nehmen wir diese Komponenten, die gar nicht primär für uns entwickelt wurden, und fügen sie in unserer Maschine zusammen. Wir erfinden also keine neuen Kondensatoren, sondern kaufen sie von der Stange und passen sie so an, dass sie genau unsere Spezifikationen erfüllen und bezahlbar bleiben. Es ist also kein neues wissenschaftliches Rätsel, sondern clevere Ingenieursarbeit und Integration.

Wie viel von diesem Ingenieur-Know-how bringen Sie aus Ihrer Zeit beim Iron Dome mit? Hilft Ihnen diese militärische Erfahrung bei Ihrem heutigen Projekt?

Der entscheidende Punkt ist eigentlich die ganze Philosophie der israelischen Verteidigungsindustrie. Mein Chefingenieur hat das David’s Sling-Programm geleitet, eine andere Kollegin kommt aus dem Arrow-Raketenprogramm. Die wahre Kunst in Israels Verteidigungssektor ist es, hochkomplexe Hardware und Luftfahrtsysteme extrem billig, wahnsinnig schnell und fast ohne reale Systemtests zu bauen. Und das liegt schlicht daran, dass Israel klein ist, wir haben gar keinen Platz für riesige Testgelände. Deshalb haben wir über die Jahrzehnte hinweg ganz andere Methoden entwickelt als die Amerikaner oder Europäer: Wir setzen massiv auf Simulatoren.

Sie setzen also voll auf digitale Zwillinge?

Genau. Wir bauen hochkomplexe digitale Zwillinge des gesamten Systems. Die testen wir dann im Labor im ganz kleinen Maßstab. Weil wir das so akribisch machen, können wir uns blind auf unsere Simulatoren verlassen. Wenn wir das finale, echte System bauen, wissen wir fast schon, dass es funktioniert. Reale Systemtests heben wir uns wirklich nur für den allerletzten Schritt auf. Denn wenn wir in Israel ein echtes System testen, ist das kein Experiment mehr, da muss es klappen. Wir haben weder das Geld noch den Platz für Fehler, und uns schaut ständig jeder auf die Finger. Als ich beim Iron Dome war, war praktisch jeder reale Test ein Volltreffer.

Elon Musk hat völlig recht, wenn er sagt: Wenn ein realer Test klappt, war es eigentlich kein richtiger Test, weil man nur durch Fehler lernt. Also machen wir unsere Fehler in den Simulatoren. Und genau das ist auch das Fundament von Moonshot. Wir arbeiten mit Ingenieuren zusammen, die genau diese Schule durchlaufen haben. Wir bauen ein kleines Labormodell mit gerade mal sechs Zentimetern Durchmesser und eineinhalb Metern Länge. Damit schießen wir 300 Gramm mit 100 Metern pro Sekunde ab. Aber damit beweisen wir exakt die Präzision im Mikrosekundenbereich, die Latenz und die Kontrollierbarkeit, die wir später im Großen brauchen. Wir machen das so, weil wir in Israel wegen unserer Größe gar keine andere Wahl hatten.

Schauen wir mal auf die nackten Zahlen: Wie zieht man so ein DeepTech-Startup für Weltraum-Logistik strategisch hoch? Wie viel Geld braucht man für die R&D-Phasen, wie sieht Ihr Team aus und wie lief die erste Finanzierung?

Wir sind zu dritt im Gründerteam. Am Anfang brauchten wir gar nicht so viel Geld. Unsere These war einfach: Wenn wir ein bisschen Startkapital kriegen, können wir in Israel ein großartiges Team aufbauen. Solche Leute sind schwer zu kriegen, man braucht ganz spezielle Talente. Aber wir wussten, dass Israel ein riesiges Reservoir für genau diese Talente ist. Wenn das Geld da ist, können wir sie anheuern.

Und was heißt „ein bisschen Startkapital“ im SpaceTech-Bereich?

In unserer Pre-Seed-Runde waren das 2,5 Millionen Dollar. Für Weltraumverhältnisse ist das tatsächlich wenig. Dazu kamen noch 1,5 Millionen von der israelischen Innovationsbehörde, das war unser Fundament fürs erste Jahr. Gerade haben wir unsere Seed-Runde mit rund 14 Millionen Dollar abgeschlossen. Damit finanzieren wir die Fertigstellung unseres ersten echten Produkts: die EMA (Electromagnetic Mass Accelerator). Das ist ein Beschleuniger mit 30 Zentimetern Durchmesser. Damit testen wir nicht nur unsere Simulatoren, sondern bringen auch direkt ein Produkt auf den Markt, das für den Verteidigungssektor extrem spannend ist, weil es als Testumgebung für Hyperschall-Technologie dient.

Das Verteidigungsministerium hat zu uns gesagt: „Dass ihr irgendwann ins All wollt, ist super. Aber im Moment brennen wir darauf, mit eurem Beschleuniger Hyperschall-Tests superschnell und billig durchzuführen.“ Wir feilen gerade am Vertrag, um dieses Labor gemeinsam mit ihnen aufzubauen. Für das Weltraumprojekt reicht uns eine EMA-Geschwindigkeit von 1.000 Metern pro Sekunde, aber das Ministerium braucht 2.000 Metern pro Sekunde. Die Anlage wird deshalb 25 Meter lang sein statt der geplanten 7 Meter. Mit den 14 Millionen Dollar kommen wir erst mal ein Jahr aus. Danach gehen wir in die nächste Runde.

Welches Volumen peilt ihr für die nächste Runde an und was wollt ihr damit machen?

Wir planen eine Runde von etwa 20 bis 30 Millionen Dollar. Damit wollen wir die finalen Bausteine für unseren großen Beschleuniger im All entwickeln, den Magnetar. Wichtig ist: Das Geld fließt nicht in die riesigen Baukosten der Anlage, sondern in die reine Technologie. Die massiven Errichtungskosten für das finale System, das wir übrigens in Alaska aufbauen wollen, kommen später direkt von den Kunden und Partnern, sobald die Technik steht.

Ihre ersten Kunden sind also vor allem Regierungen?

Es geht vor allem um Gelder aus Verteidigungsbudgets. In den USA unterschreibt man heute oft gar nicht direkt bei der Regierung, sondern bei privaten Firmen, die wiederum über staatliche Programme bezahlt werden. Es läuft also im Rahmen von Regierungsprojekten. In Israel arbeiten wir direkt mit dem Verteidigungsministerium zusammen, weil das Projekt dort als strategisches, nationales Gut gilt. Das Ministerium sichert den Zugang, damit die großen Player wie IAI (Israel Aerospace Industries) oder Rafael das System uneingeschränkt nutzen können.

Zum Schluss noch ein Blick auf Europa: Wir diskutieren hier ja ständig über mangelnde Wettbewerbsfähigkeit und das Problem, dass geniale Forschung viel zu selten den Weg in den Markt findet. Israel gilt da weltweit als das absolute Vorbild beim Technologietransfer. Was kann Europa von Israel lernen, wenn es darum geht, Forschung in Produkte zu verwandeln und Richtlinien zu schaffen, die Startups wie Ihres überhaupt erst ermöglichen?

Niemand wünscht sich Krieg, das ist klar. Aber der fundamentale Unterschied ist schlicht: Wir müssen innovativ sein, um zu überleben. In Europa gibt es diesen existenziellen Druck zum Glück nicht. Ihr müsst also andere Wege und Motive finden, um diesen Zug zu entwickeln und Länder wie Österreich oder Deutschland haben dafür ja durchaus gute, eigene Strukturen.

Aber der wahre Kern unseres Erfolgs und unserer Resilienz ist einfach, dass wir keine andere Wahl haben. Wir müssen abliefern, und zwar extrem schnell. Und es muss auf Anhieb funktionieren. Beim Iron Dome haben uns damals fast alle Experten weltweit gesagt, das sei technisch unmöglich. Aber wenn du in Israel lebst und ständig Raketen aus dem Gazastreifen angeflogen kommen, akzeptierst du die Aussage „das geht nicht“ einfach nicht. Es muss gehen. Und genau dieser Druck zwingt dich dazu, einen Weg zu finden, wie es klappt. Das ist es, was uns voranbringt.

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