06.11.2017

Österreichische Artificial Intelligence Kompetenzträger im Überblick

Das Startup EnliteAI hat erstmals eine Landscape aller relevanter KI-Kompetenzträger Österreichs erstellt, die Startups, Unternehmen, Acceleratoren sowie Forschungs- und Bildungseinrichtungen umfasst.
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(c) EnliteAI

Österreich ist wohl nicht der erste Standort, der einem einfällt, wenn man an Kompetenzträger im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) denkt. Das auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz spezialisierte Startup EnliteAI hat sich eingehend mit den Startups, Unternehmen und Forschungseinrichtungen im Bereich der Artificial Intelligence auseinandergesetzt, die laufend erstklassige Lösungen entwickeln und anbieten. Auf Basis der Auswertung von mehr als 100 Experteninterviews, Desk Researchs und Branchenevents hat das Team von EnliteAI die erste, österreichische KI-Landkarte erstellt, die alle relevanten Player umfasst. Die vorliegende Erstversion soll zukünftig ein Mal pro Quartal aktualisiert werden.

(c) EliteAI GmbH – Vienna

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick

  • Österreichische Unternehmen und Startups zeichnen sich durch die die Entwicklung von vertikalen KI-Anwendungen für Unternehmen aus.
  • Bislang ist kein Deep-Tech-KI-Vorreiter auszumachen.
  • Die schwierige Suche nach kompetenten Mitarbeitern und Talenten ist eine enorme Einschränkung für das gesamte Ökosystem. Dies wird vor allem deutlich, wenn man sich die geringe Anzahl von auf Machine Learning bzw. KI spezialisierten Ingenieure beschäftigt, die auf dem Arbeitsmarkt verfügbar sind.
  • Das Bildungssystem adressiert bislang nicht die Notwendigkeit der fundierten Ausbildung von  Datenforschern und KI-Entwicklern. In den letzten Jahren wurden jedoch enorme Fortschritte bei der Etablierung neuer Ausbildungsprogramme erzielt.
  • Die meisten KI-Startups befinden sich in (Pre-) Seed-Phasen, wobei die Refinanzierungsphase der Serie A die Ausnahme darstellt. Bisher gab es keine großen Exits.
  • Wien verfügt über ein vergleichsweise umfassendes ChatBot-Ökosystem, das zwar keine KI-basierten Lösungen kreiert, sich aber aktiv an der Entwicklung neuer Anwendungen entlang der neuesten Frameworks beteiligt.

    +++ Clemens Wasner und Marcel Wasserer über die Künstliche Intelligenz +++

Automobilindustrie

Österreich hat eine lange und erfolgreiche Geschichte im Bereich Automobilindustrie und ist bekanntlich auch die Heimat renommierter Marken wie AVL oder Magna-Steyr. Lokale Unternehmen haben in den letzten Jahren nicht nur ihre Ambitionen in Richtung E-Mobilität und Digitalisierung verstärkt, sondern auch bei der Anwendung von KI im Automobilbau die Führung übernommen.

  1. Andata
  2. AVL List
  3. Parkbob
  4. TTTech
  5. Virtual Vehicle Research Center

Big Data

Big Data ist gleich nach der Autobilindustrie Österreichs zweitgrößter KI-Sektor, gemessen nach der Anzahl der Unternehmen und Investitionen. Österreich ist nicht nur Heimat einer nachhaltigen Anzahl von lokalen Unternehmen, sondern beherbergt auch lokale Niederlassungen internationaler Unternehmen.

  1. Braintribe
  2. Dynatrace
  3. Kivu
  4. Mostly.ai
  5. The uneblievable Machine Company

Text- und Sprachanalyse

Einige der Pioniere der Text- und Sprachanalyse, die zumeist die technischen Grundlagen liefern, haben ihren Sitz in Österreich. Vor kurzem ist eine neue Riege von Unternehmen entstanden, die auf bestehenden Frameworks aufbauen, um ihre Lösungen direkt an den Endkunden zu liefern.

  1. Alphary
  2. Cortical.io
  3. Deep Search
  4. iTranslate
  5. Semantic Web Company
  6. PoolParty – powered by Semantic Web Company

Acceleratoren & Inkubatoren

KI-spezifische Programme sind in Europa selten und Österreich stellt hier keine Ausnahme dar. Derzeit vergeben die großen, inländischen VCs keine spezifischen KI-Fonds bzw. Verticals, sodass eine Lücke entstanden ist, die schnell von Unternehmungen besetzt wurde, die ihre eigenen Programme und lokale Startup-Communities ins Leben gerufen haben, die das Äquivalent eines Y-Kombinators für KI und Kunst abbilden.

  1. Lemmings.io
  2. Kapsch – Factory1

Service & Consulting

Die meisten österreichischen Beratungsunternehmen sind Tochtergesellschaften internationaler Konzerne, die in ihrem Land keine speziellen KI-Kompetenzzentren betreiben. Um diese Lücke zu füllen ist eine neue Generation von Dienstleistern entstanden, die es lokalen Unternehmen ermöglichen die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in ihren täglichen Betrieb zu integrieren.

  1. enliteAI
  2. Data Science Service Gmbh

Image & Videoverarbeitung

Unternehmen in diesem Bereich haben weltweit gültige Bedürfnisse identifiziert und mit neuen Geschäftsmodellen adressiert. Anyline verwendet seine patentierte Technologie beispielsweise, um Bilderkennungsdienste von Passport-Lesegeräten bis hin zu intelligenten Messgeräten bereitzustellen.

  1. Anyline
  2. Asgard Technology GmbH
  3. Pik’d

Media-Analytik

Social Media Monitoring oder die automatische Zusammenfassung von Dokumenten und Texten wird von Unternehmen durchgeführt, die auf Media Analytics spezialisiert sind.

  1. storyclash
  2. Updatemi.

 Medizin & Gesundheit

Österreichs medizinische Universitäten bieten die perfekte Kombination aus großen Datensätzen sowie Spitzentechnologien und es gibt einen großen Output an Spin-Offs. Der Forschungsschwerpunkt in diesem Bereich liegt vor allem in der Diagnostik von Haut- und Netzhauterkrankungen.

  1. Contextflow
  2. Diagnosia
  3. KML Vision
  4. Scarletred

Buchhaltung

In Anbetracht des vergleichsweise kleinen Binnenmarkts Österreichs ist es bemerkenswert, dass gleich zwei Startups es geschafft haben, bei der Anwendung von KI im Bereich der Buchhaltung technologische Vorreiter zu sein.

  1. Abacus.ac
  2. ChillBill

Marketing & PR

Österreichische Unternehmen wie Frux und Kjero entdeckten schnell das Potenzial der jüngsten Entwicklungen in der Verarbeitung menschlicher Sprache. Sie ermöglichen internationalen Kunden den Einstieg in diese Materie. In Bezug auf klassische PR und Multimedia sollte dabei Tunnel23 besonders erwähnt werden.

  1. Emarsys
  2. Frux
  3. Kjero
  4. Tunnel23

Industrie 4.0

Die Bezeichnung Industrie 4.0 wird oft für eine Übersicht der Themen verwendet, die von der Robotik bis zum Internet of Things (IOT) reichen. Spezifische KI-Anwendungen in Österreich umfassen Sensor-Fusion und Bilderkennung für die Robotik sowie den Einsatz von KI-Assistenten im Feld.

  1. Iviso
  2. Workheld – powered by Tablet Solutions

Handel & Preisgestaltung

Nur wenige Bereiche eignen sich so gut für KI-basierte Analysen wie Einzelhandel, Preisgestaltung und Bezahlung. Mit seinem innovativen Ansatz für datengetriebenen Einzel- und Großhandel hat sich 7lytix als einer der ersten Marktführer etabliert und sich im ersten Jahr seines Bestehens siebenstellige Investitionssummen gesichert.

  1. 7lytix
  2. Detego
  3. Rateboard
  4. SmartEngine

Hochschulen & Bildung

Österreichs Universitäten haben zahlreiche KI-Winter erlebt, infolgedessen dieser Bereich nicht die gleiche Aufmerksamkeit erhalten hat wie vergleichsweise in Frankreich oder Kanada. Die meisten Hauptfächer wurden vor kurzem eingeführt und konzentrieren sich hauptsächlich auf den Bereich der Data Sciences. Interessanterweise sind es nicht die technischen Universitäten, die den Wandel anführen, sondern ein Mix aus Universitäten für angewandte Wissenschaften und Medizin.

  1. Danube University Krems – Data Science
  2. Johannes Kepler University Linz – Business Intelligence & Data Science
  3. University of Applied Sciences Upper Austria – Data Science
  4. University of Applied Sciences Salzburg – Data Science & Analytics
  5. University of Applied Sciences Wiener Neustadt – Data Science
  6. Medical University Vienna – Artificial Intelligence and Decision Support
  7. Vienna University of Economics and Business – Data Science
  8. University of Salzburg – Data Science
  9. University of Vienna – Data Science
  10. Vienna University of Technology – Logic and Computation / Computational Intelligence

Forschung

Österreich hat eine lange Geschichte in der KI-Forschung. Es war die JKU Linz, in der Sepp Hochreiter seine bahnbrechenden Arbeiten zur long short-term memory (LSTM) veröffentlichte, die die Grundlage für automatisierte Übersetzungssysteme bilden, die wir täglich benutzen. Darüber hinaus verfügt Österreich mit der OFAI Wien über eine der am längsten dienenden KI-Forschungseinrichtungen weltweit.

  1. 42 – Center of Excellence for Artificial Intelligence
  2. AIT – Austrian Institute of Technology
  3. IST – Institute of Science and Technology Austria
  4. Know-center Graz
  5. OFAI – Austrian Research Institute for Artificial Intelligence
  6. Xephor Solutions

 

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22.06.2026

„Die unverzichtbarste Maschine der Welt“ für KI stammt aus Europa. Der Vorsprung liegt woanders

Bei der VivaTech in Paris erklärte ASML-Chef Christophe Fouquet, warum ohne seine niederländischen Maschinen keine einzige KI existiert. Im selben Vortrag rechnete er aber vor, dass rund 80 Prozent der gewaltigen KI-Investitionen in die USA fließen und nur „ein bisschen" nach Europa. Das ist das eigentliche Dilemma des Kontinents: Er baut den unverzichtbaren Engpass, am Boom verdient er kaum mit.
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Hier eine BU zur Maschine selbst, in zwei Schärfegraden: Variante 1, kompakt für Social: Oft als komplexeste Maschine der Welt bezeichnet: Eine EUV-Anlage von ASML besteht aus rund 100.000 Bauteilen und ist etwa so groß wie ein Bus. | (c) ASML

Es gibt Sätze, die mehr über die Lage Europas verraten als jedes Strategiepapier. Einer davon fiel auf der diesjährigen VivaTech, gesprochen von einem Mann, den man schwer des europäischen Selbstmitleids verdächtigen kann: Christophe Fouquet, CEO von ASML.

Fouquet war nach Paris gekommen, um zu erklären, wie ein Chip überhaupt entsteht, etwas, das fast jede und jeder im Publikum täglich nutzt, ohne es zu kennen. Im Zentrum steht die EUV-Lithografie und die Maschine dahinter, die laut Fouquet das Wall Street Journal im Dezember 2024 „die unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. Sie überträgt mit Licht feinste Strukturen auf den Wafer, die runde Siliziumscheibe, aus der später die einzelnen Chips geschnitten werden.

ASML ist der einzige Hersteller dieser Anlagen weltweit. Ohne sie entsteht kein einziger der fortschrittlichsten Chips, und ohne diese Chips läuft keine der KI-Anwendungen, über die in Paris vier Tage lang geredet wurde. „KI braucht Chips, und Chips brauchen EUV“, brachte es Fouquet auf der Bühne auf die einfachste Formel. So weit, so beeindruckend. Doch der Satz, der hängen blieb, war ein anderer.

Billionen fließen, aber nicht hierher

Fouquet skizzierte, was viele in der Branche längst als Gewissheit handeln: In den kommenden zwei bis drei Jahren werden Billionen in KI-Infrastruktur investiert, in Rechenzentren, Beschleuniger, Wafer. Es ist die erste Runde eines Aufbaus, der KI in jede Industrie tragen soll. Und dieser Aufbau hat eine klare Geografie. Laut BloombergNEF entstanden Ende September 2025 rund drei Viertel der weltweit im Bau befindlichen Rechenzentrumskapazität in den USA. Allein die fünf größten US-Hyperscaler, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und Oracle, haben für 2026 zusammen zwischen 660 und 690 Milliarden Dollar an Investitionen angekündigt, fast eine Verdopplung gegenüber dem Vorjahr. Fouquets Stegreifzahl von 80 Prozent steht also auf solidem Grund, und sein „Europa ein bisschen“ ebenso.

ASML-CEO Christophe Fouquet (links) und Siemens-Chef Roland Busch bei der VivaTech in Paris, wo beide über KI, Industrie und Europas technologische Wettbewerbsfähigkeit sprachen. (c) LinkedIn Christophe Fouquet / VivaTech

Man muss sich das auf der Zunge zergehen lassen. Der Chef von Europas strategisch wertvollstem Technologiekonzern, auf einer europäischen Bühne, vor einem europäischen Publikum, rechnet vor, dass der Kontinent beim wichtigsten Infrastrukturaufbau dieses Jahrzehnts eine Randnotiz ist. Das ist keine Klage eines Subventionsempfängers. Es ist die nüchterne Buchführung dessen, der die Maschinen liefert und daher genau weiß, wohin sie gehen.

Genau hier wird aus einem Technik-Vortrag eine Standortfrage.

Warum ausgerechnet ASML der Hebel ist

Die Wucht der Zahlen, die Fouquet auffuhr, macht klar, worum es geht. Jensen Huangs These „Moore’s Law is dead“ bedeutet in der Praxis: Statt einer Verdopplung der Transistoren alle zwei Jahre verlangt das KI-Zeitalter eine Verzehnfachung. Schon ein einzelner Blackwell-Chip von NVIDIA vereint 208 Milliarden Transistoren. Und der Hunger nach Silizium wächst rasant: Laut ASML beansprucht ein komplettes Blackwell-System heute die Kapazität von rund 50 Wafern, das für 2027 geplante Rubin-Ultra-System soll die fünffache Menge benötigen, also rund 250 Wafer pro System.

(c) ASML

Diese Explosion der Nachfrage trifft auf ein Nadelöhr, und das Nadelöhr heißt ASML. Die Komplexität der Technik ist dabei kein Marketing: Um das nötige EUV-Licht zu erzeugen, beschießt ASML laut Fouquet 60.000 Mal pro Sekunde ein winziges Zinntröpfchen mit Lasern und erzeugt ein Plasma von 220.000 Grad Celsius. Die Spiegel, die das Licht lenken, seien, so Fouquet, tausendmal präziser als jene des Hubble-Teleskops, präzise genug, um vom Boden aus eine Münze auf dem Mond anzupeilen. Vierzig Jahre Entwicklung, 1984 aus einem Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen hervorgegangen, stecken in diesem Vorsprung. Genau deshalb kann ihn so schnell niemand kopieren, und genau deshalb hängt die Welt an einem einzigen europäischen Unternehmen.

1984 als Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen gestartet, ist ASML heute Europas wertvollster Technologiekonzern. Im Bild der Hauptsitz im niederländischen Veldhoven. (c) ASML

Das ist die paradoxe Ausgangslage Europas: Es kontrolliert den unverzichtbaren Engpass der KI-Revolution, partizipiert am Wertzuwachs darüber aber nur am Rand.

Die europäische Gegenwette

Dass ASML diese Lücke kennt, zeigt sein eigener Schritt. Im September 2025 führte der Konzern mit 1,3 Milliarden Euro die Series-C-Runde von Mistral an, sicherte sich rund elf Prozent am Pariser KI-Champion und einen Sitz im Strategieausschuss. Bewertung der Runde: 11,7 Milliarden Euro. In Paris erklärte Fouquet die Logik dahinter mit einer These, die man sich merken sollte: Der eigentliche Wert von KI liege nicht im Modell, sondern in den Daten. ASML sitzt auf einem Datenschatz von rund 120 Petabyte, allein in den Fabs der Kund:innen entstehen 15 Terabyte pro Stunde. Mistral bekommt Zugang und bettet eigene Leute bei ASML ein, ASML bekommt maßgeschneiderte Modelle für Design, Fertigung und Forschung.

Im Reinraum von ASML im niederländischen Veldhoven entsteht die EUV-Lithografie, jene Maschine, die laut Fouquet das Wall Street Journal die „unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. (c) ASML

Es ist, auf dem Papier, die europäische Idealgeschichte: Der Engpass-Monopolist und der Hoffnungsträger der europäischen KI verbünden sich, statt das Geld nach Kalifornien zu tragen. Eine Wette auf Souveränität entlang der gesamten Halbleiter-Wertschöpfungskette.

Nur sollte man sich diese Wette ehrlich ansehen. Mistral ist gegenüber OpenAI und Anthropic weiterhin der kleinere Player, dessen Modelle ihren industriellen Mehrwert erst beweisen müssen. Und die Hardware, auf der am Ende alles läuft, kommt weiterhin von NVIDIA. Europa kontrolliert den Anfang der Kette, die Lithografie, und versucht nun, sich ein Stück der Mitte, die Modelle, zu sichern. Das Ende der Kette, die Beschleuniger und Rechenzentren, in denen das eigentliche Geld verdient wird, liegt anderswo.

Was Fouquets Rechnung für uns bedeutet

Die Botschaft aus Paris ist damit zweischneidig. Europa ist nicht abgehängt, im Gegenteil: Es hält mit ASML den einen Hebel, ohne den die gesamte KI-Welt stillstünde. Aber Hebel und Vorsprung sind nicht dasselbe wie Teilhabe am Wachstum. Solange der Großteil des Geldes anderswo investiert wird, bleibt der Kontinent der unverzichtbare Zulieferer einer Revolution, die anderswo zu Geld gemacht wird.

Die ehrliche Frage, die Fouquets Nebensatz aufwirft, ist nicht, ob Europa mitspielen kann. Es spielt längst mit, an der entscheidendsten Stelle. Die Frage ist, ob es bereit ist, aus einer Position der technologischen Unverzichtbarkeit endlich auch eine Position der wirtschaftlichen Stärke zu machen. Die Antwort darauf wird nicht in Veldhoven oder Paris gegeben, sondern in den Budgets der nächsten zwei, drei Jahre.

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