09.09.2021

ocay: Welser Autoabo-Startup machte im ersten Jahr 3,5 Mio. Euro Umsatz

Jährlich einen Neuwagen, bei dem man sich nur ums Tanken kümmern muss: Das ist das Versprechen des Welser Startups ocay Autoabo.
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ocay Autoabo: Da Gründer-Team
(c) ocay Autoabo: Das Gründer-Team

„one car a year“ – dafür steht das „ocay“ im Namen des 2020 gegründeten Welser Startups ocay Autoabo. Das Prinzip ist schnell erklärt: Kunden schließen mit dem Unternehmen einen Sechs- oder Zwölf-Monats-Vertrag ab und bekommen dafür einen Neuwagen geliehen, für den sie eine monatliche Gebühr zwischen unter 300 und über 1000 Euro (je nach Modell sehr unterschiedlich) bezahlen. Nur um das Tanken müssen sie sich dabei selber kümmern, so das versprechen des Startups. Um Dinge wie Reifen, Service, Anmeldung und Vollkaskoversicherung kümmert sich das Welser Unternehmen.

Ausgangspunkt der vier Gründer sei dabei das sinkende Interesse der jungen Generation am eigenen Auto gewesen, erzählt Co-Founder Michael Raberger. Angesprochen werden soll vom Abomodell nun aber nicht nur diese: „Wir wollen sowohl für jung oder alt, aber auch für Privatkunden und Firmenkunden passend zur aktuellen Lebens- oder Unternehmensituation das richtige Fahrzeug zu attraktiven Preisen zur Verfügung stellen“, meint der Gründer.

Neues Abo-Auto für die neue Lebenssituation

Weil man alle sechs bzw. zwölf Monate Auto wechseln kann, könnten Kunden sich optimal auf sich ändernde Lebenssituationen wie Familien-Zuwachs einstellen. Nach anfangs vier habe man inzwischen zehn Marken im Sortiment. Auch das E-Auto-Angebot habe man stark ausgebaut. „Und immer mehr Hersteller möchten mit uns zusammenarbeiten“, so Raberger. Dabei könne ocay im Vergleich zur Konkurrenz sehr günstige Preise anbieten: „Als Großabnehmer bei Herstellern und Versicherungen mit schlanken Strukturen und dank vollständiger Digitalisierung unserer Geschäftsprozesse geben wir diese Kostenvorteile an unsere Kunden weiter“.

Eine Abofalle gibt es dabei nicht. „Nach Ablauf des Vertrags bringt der Kunde das Auto zurück. Das Abo verlängert sich nicht automatisch, sondern endet ohne notwendiger Kündigung. Und dann kann er, wenn er ein neues Abo abgeschlossen hat, gleich mit dem neuen Auto vom Hof fahren“, erklärt der Gründer. Und was passiert mit den „alten“ Autos? „Die Autos, die nach Abo Laufzeit zu uns zurückkommen, werden unterschiedlich verwertet. Entweder durch die Marken selbst oder aber auch durch uns“, sagt Raberger. In Sachen Nachhaltigkeit erreiche man über Elektro- bzw. Hybrid-Fahrzeuge im Angebot und die Unterstützung verschiedener Projekte von ClimatePartner, mit denen das von den Kunden ausgestoßene CO2 kompensiert wird, Klimaneutralität.

ocay: Marktführer nach einem Jahr

Mit all dem sei man bereits etwas mehr als ein Jahr nach dem Start Marktführer im Autoabo-Segment in Österreich. Raberger fasst die bisherige wirtschaftliche Entwicklung zusammen: „Unser prognostizierter Absatz im ersten Geschäftsjahr von 300 Fahrzeugen wurde mehr als verdoppelt. Damit haben wir rund 3,5 Millionen Euro Umsatz gemacht und kostendeckend gearbeitet. Und wir haben inzwischen zehn Mitarbeiter und suchen weitere Leute“.

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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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