08.07.2025
PFANDABÄR

Wiener Startup entwickelt Outdoor-Pfandautomaten – bereits 100 Geräte im Einsatz

Pfandabär will mit wetterfesten 24/7-Pfandautomaten das Flaschen-Chaos in Betrieben und bei Großevents beenden – und setzt dabei auf Kauf- und Mietmodelle statt Supermarkt-Schlangen. Wir haben mit Co-Founder Raphael Thiele über die Technologie und das Geschäftsmodell hinter dem 2024 gegründeten Startup gesprochen.
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Fotocredit: @onairstudios; v.r.n.l Noah Matznetter, Laura Koffu, Raphael Thiele

Viele große Arbeitgeber stehen seit Einführung der österreichischen Pfandpflicht vor einer handfesten Logistik-Herausforderung: In Kantinen, Werkshallen oder Freizeitparks stapeln sich täglich Hunderte Ein- und Mehrweggebinde, doch klassische Supermarkt-Automaten sind auf den geschützten Innenraum und Öffnungszeiten ausgelegt. Das Resultat sind überfüllte Lager, klebrige Säcke – und genervte Mitarbeitende, die ihre Flaschen umliegend entsorgen oder weite Wege zurücklegen müssen.

Die Lösung: Pfandabär

Genau hier setzt das Wiener Startup Pfandabär an. Gründer Raphael Thiele und seine beiden Co-Founder Noah Matznetter sowie Laura Koffu liefern wetterfeste Stand-alone-Automaten, die PET, Dosen und Glas erkennen, sofort kompak­tieren und den Pfandbetrag wahlweise per Bon, Karte oder App gutschreiben. Der Claim: Pfandrückgabe soll so einfach werden wie der Kauf. Seit der Gründung des Unternehmens im Herbst letzten Jahres wurden bereits über 100 Automaten in ganz Österreich aufgestellt – darunter im Tiergarten Schönbrunn oder im Wiener Gänsehäufelbad. Auch bei der Regenbogenparade in Wien im Juni mit rund 300.000 Menschen kam das System bereits zum Einsatz.

Engineering: global gefertigt, lokal programmiert

Die Wertschöpfung ist zweigeteilt. Das Chassis entsteht in Asien, doch das Herzstück – ein kamerabasiertes Erkennungssystem samt Cloud-Backend – wird in Wien entwickelt. „Die Hardware ist fast bei jedem Hersteller zum Großteil aus Asien. Das Problem ist immer nur die Software, die nicht in Asien lieferbar ist“, erklärt Thiele . Das Team legt großen Wert auf Wartungsfreundlichkeit: „Die Idee ist quasi, dass man binnen einer Arbeitsstunde alle Probleme, die auftauchen können, lösen kann“. Jedes Modul – vom Kompaktor bis zum Bon-Drucker – lässt sich per Plug-and-Play wechseln, weshalb selbst externe Servicetechniker:innen schnell helfen können.

Geschäftsmodell: Kauf plus Service – oder flexible Miete

Pfandabär verdient auf zwei Wegen. Unternehmen können die Automaten kaufen; ein Basismodell liegt bei „ungefähr 18.000 Euro für eine kleine Maschine, das ist so ungefähr der Startpreis von einer Pfandmaschine“. Obligatorische Service- & Datenpakete sichern die permanente Verbindung zur Einwegpfand-Plattform (EWP) und decken Remote-Monitoring sowie jährliche Wartungen ab.

Auch gefragt ist die Mietoption: Veranstaltungen, Saisonbetriebe oder Firmen mit Cash-Flow-Fokus zahlen eine monatliche Rate, in der Service und Verschleiß bereits enthalten sind. Ein Teil der Rate refinanziert sich über die vom System ausbezahlte Handling-Fee von derzeit vier Cent pro akzeptierter Flasche – für volumenstarke Standorte ein attraktiver Hebel.

Finanzierung: Bootstrapping mit Bankhebel

Trotz Hardware-Last verzichtet Pfandabär bislang auf Venture Capital. „Wir haben das finanziert über Eigenmittel und Fremdfinanzierung“ , so der Gründer. Anzahlungen der Käufer, ein Bankkredit und ein kleiner Equity-Pool für das Entwickler-Duo reichten aus, um Prototypen, Zertifizierung und die ersten hundert Geräte vorzufinanzieren. Statt Verwässerung setzt das Team auf Cash-Flow aus Serviceverträgen – ein Modell, das in der aktuellen Zinslandschaft Mut brauche, aber auch Unabhängigkeit bringe.

Roadmap 2025: Skalieren und exportieren

Bis Jahresende will Pfandabär 300 Automaten in Betrieb haben; Anfragen kommen mittlerweile auch aus dem Ausland. Thiele ist überzeugt: „Wenn Pfandrückgabe überall funktionieren soll, darf sie weder an Öffnungszeiten noch an Quadratmetern scheitern.“ Mit seinem Outdoor-first-Ansatz und einem schlanken Finanzierungsmodell hat Pfandabär gute Karten, diese Lücke nachhaltig zu schließen – für Unternehmen, Events und alle, die ihr Leergut lieber sofort loswerden.


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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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