17.03.2025
PLANQC

Alexander Glätzle: „Quantencomputer zu bauen, ist eine Mission to Mars“

Schon in der Schulzeit entfachten Bücher von Stephen Hawking Alexander Glätzles Leidenschaft für die Physik. 2022 gründete er gemeinsam mit Johannes Zeiher und Sebastian Blatt das Quantencomputer-Startup planqc. Kurz nach Gründung erhielt das Unternehmen bereits einen 30-Millionen-Auftrag.
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Alexander Glätzle | (c) planqc

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von März 2025 “Hoch hinaus” erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.

Ein neues Kapitel der Computertechnologie wird aufgeschlagen – mit einer Entwicklung, die das Potenzia hat, klassische Rechenmethoden grundlegend zu verändern. Die Rede ist von Quantencomputern: Sie basieren auf winzigen Teilchen wie Atomen oder Elektronen, die zeitgleich den Zustand „0“ und „1“ annehmen können – ein Phänomen, das uns an die Grenzen des menschlichen Vorstellungsvermögens führt. Nach rund hundert Jahren intensiver Grundlagenforschung rückt nun die Kommerzialisierung dieser atemberaubenden Technologie in Reichweite. Dies eröffnet Potenziale für hochkomplexe Berechnungen, etwa in der Entwicklung neuer Materialien, bei der Wirkstoffsuche für Medikamente oder in der Klimaforschung. Neben Tech-Giganten wie Microsoft, IBM und Google treten auch junge Unternehmen aus Europa ins Rampenlicht – dazu gehört das in Garching bei München angesiedelte Startup planqc. Das Unternehmen wurde 2022 vom Tiroler Physiker Alexander Glätzle mitgegründet. Im Sommer 2024 gab planqc den Abschluss einer Finanzierungsrunde in Höhe von 50 Millionen Euro bekannt und sorgte damit international für Aufsehen.

Von Idolen der Kindheit zur Startup-Gründung

Die Leidenschaft für Physik entwickelte Glätzle schon während seiner Schulzeit. „Ich hatte einen sehr guten Physiklehrer in der Schule und habe mir damals die ersten Bücher von Stephen Hawking gekauft. Da war mir klar: Ich möchte Physik studieren.“ Diesen Wunsch setzte er in die Tat um und begann ein Studium der theoretischen Physik an der Universität Innsbruck. „Die Universität Innsbruck war damals wie heute eines der Mekkas für Quantencomputing“, so Glätzle im Gespräch mit brutkasten.

An der Universität Innsbruck forschen unter anderem die beiden weltweit führenden Quantenphysiker Rainer Blatt und Peter Zoller. Während seiner Studienzeit spezialisierte sich Glätzle auf die Themengebiete Quantenoptik und Quantensimulation und promovierte 2014. Zudem absolvierte er – ebenfalls an der Universität Innsbruck – einen Master im Fach Angewandte Ökonomie sowie die I.E.C.T Summer School von Hermann Hauser. Das Programm unterstützt angehende Unternehmer:innen darin, ihre technologiebasierten Geschäftsideen weiterzuentwickeln.

Alexander Glätzle (planqc Co-Founder und CEO), Johannes Zeiher (planqc Co-Founder und Principal Scientist), Sebastian Blatt (planqc Co-Founder und CTO | Foto: Dirk Bruniecki / planqc GmbH

Besonders prägend für die Gründung eines eigenen Unternehmens war für den heute 40-Jährigen jedoch ein Forschungsaufenthalt in Stanford – mitten im Startup-Ökosystem Kaliforniens – ließ Glätzle schnell erkennen, dass er nicht nur akademische Neugier, sondern auch Unternehmergeist in sich trägt: „Praktisch bei jedem Bier am Abend ging es um Geschäftsideen und darum, wie man sie kommerzialisieren kann.“ Zurück in Europa war der unternehmerische Funke gezündet. Er wollte die Ergebnisse der Quantenforschung in kommerziell nutzbare Lösungen überführen. „Mir war es nie genug, rein Publikationen zu schreiben oder wissenschaftlich zu arbeiten; ich wollte immer auch den Kundennutzen in den Vordergrund stellen“, so Glätzle.

Die Ausgründung und der 30-Mil­lionen-Auftrag

2022 sollte es schließlich so weit sein: Gemeinsam mit dem Max-Planck-Institut für Quantenoptik und seinen beiden Mitgründern Johannes Zeiher und Sebastian Blatt gründete er in Garching bei München das Unternehmen planqc. In Garching liegt einer der zentralen ­ Knotenpunkte im sogenannten Munich Quantum Valley, einer Initiative des Freistaats Bayern und der Bundesrepublik Deutschland zur großflächigen Förderung von Quantentechnologien. „Das Max-Planck-Institut erhielt Anteile bei planqc; wir können dafür die gesamte IP, das gesamte Know-how exklusiv kommerzialisieren“, erläutert Glätzle.

Gleich im Gründungsjahr 2022 schaffte planqc das, wovon andere Deep-Tech-Startups nur träumen können: einen 30-Millionen-Euro-Auftrag. Er kam vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) – für Glätzle ein Meilenstein, denn der Staat tritt hier als erster Kunde und wichtiger Partner auf: „Quantencomputer zu bauen, ist eine Mission to Mars. Das braucht einen langen Atem von zehn Jahren oder mehr. Der Staat als erster Auftraggeber ist hier extrem wichtig.“ Im Auftrag des DLR baut planqc einen Quantencomputer mit 100 Qubits der am Innovationzentrum in Ulm aufgestellt und die DLR-Infrastruktur angebunden werden soll. Das Ziel: Anwendungen in der Material- und Aerodynamikforschung, die das DLR mithilfe quantenmechanischer Rechenpower effizienter lösen will. Diese Referenz hilft planqc auch beim Fundraising: Wer solch einen Staatsauftrag erhält, überzeugt erfahrungsgemäß auch Geldgeber, wie Glätzle anmerkt.

Warum es neben privaten Investoren den Staat braucht

Die Geldgeber für eine Finanzierungsrunde im zweistelligen Millionenbereich sollten nicht lange auf sich warten lassen. „Es war wie Weihnachten und Ostern zusammen“, kommentiert Glätzle die große Series-A-Finanzierungsrunde über 50 Millionen Euro, die planqc im Sommer 2024 kommunizierte. Die Runde wurde vom Wiener Family Office Catron Holding angeführt. Zudem zogen auch Bestandsinvestoren wie APEX Ventures, Speedinvest, der österreichische Business Angel Markus Wagner sowie Hermann Hauser mit. „Das Family Office hat mich telefonisch kontaktiert. Es hat sich mehrere Wettbewerber von uns angeschaut und gesagt: ‚Wir wollen in planqc investieren!‘“, so Glätzle. Mit dem DeepTech & Climate Fonds (einer Initiative der deutschen Bundes­regierung) und Bayern Kapital sicherte sich planqc zudem die Unterstützung staatlicher Co-Investoren, die das private Kapital hebelten.

Derartige Fonds seien laut Glätzle essenziell, um Europas Technologiesouveränität zu sichern. „In den USA investieren Konzerne wie Google und IBM seit Jahren massiv in supraleitende Qubits und Quantenchips. Dass Europa mit Unternehmen wie planqc, AQT oder IQM ernst zu nehmende Player hervorbringt, liegt maßgeblich an diesen kombinierten Finanzierungsinstrumenten.“

USP: Quantencomputer bei Raumtemperatur

Doch worin genau liegt der besondere USP der planqc-Technologie, die renommierte Investoren anzieht? Während andere Unternehmen auf supraleitende Qubits (wie Google oder IBM) oder auf Ionenfallen (wie das österreichische Spin-off AQT) setzen, nutzt planqc „gasförmige“ oder „neutrale“ Atome als Quantenbits. Im Gegensatz zu supraleitenden Qubits benötigen neutrale Atome keine extreme Kühlung nahe dem absoluten Nullpunkt. Ein planqc-Quantencomputer könnte perspektivisch in einem kompakten Gehäuse bei Raumtemperatur arbeiten. Das ist nicht nur energieeffizienter, sondern laut Glätzle auch deutlich alltagstauglicher.

Im Labor sieht das noch recht komplex aus: Besucher:innen fällt oft als Erstes eine kleine Glaszelle auf, die von einem „Labyrinth“ aus Lasern, Spiegeln, Vakuumpumpen und Kühltechnik umgeben ist. Doch der Plan ist klar: Er lautet, die gesamte Apparatur in standardisierte Racks zu verpacken, wie man es von Server-Schaltschränken kennt. Ein solches Gerät könnte dann künftig in Hochleistungsrechenzentren integriert werden, zum Beispiel, um strömungsmechanische Simulationen für Flugzeug- und Windturbinen-Design zu beschleunigen.

Wie planqc Geld verdient

Planqc verfolgt mehrere Geschäftsmodelle. Zum einen sollen ganze Quantencomputer staatliche und akademische Einrichtungen verkauft werden. Das ist aktuell der Markt, in dem sich erste Projekte realisieren lassen und nennenswerte Budgets bereitgestellt werden. Zum anderen lockt perspektivisch der Verkauf von Rechenzeit (Quantum-as-a-Service): Anstatt Dutzende Millionen Euro in eine eigene Quanteninfrastruktur zu investieren, könnten Industriekunden stunden oder tageweise Kapazitäten mieten. Drittes Standbein: Consulting – viele Firmen wollen wissen, welche Anwendungsfälle sich für Quantencomputing lohnen und welche nicht.

„Nicht alle Probleme werden auf dem Quantencomputer besser gelöst werden“, räumt Glätzle ein. Doch überall dort, wo Quanteneffekte eine Rolle spielen – etwa in der Materialforschung oder beim Design von Medikamenten –, könnte ein riesiges Potenzial schlummern. „Man muss sich nur Richard Feynmans berühmten Satz in Erinnerung rufen: ,Wenn du Quantenprozesse berechnen willst, dann mach das auf einem Quantencomputer.“

Von Medikamenten bis zum Militär

Derzeit beschäftigt planqc rund 50 Mitarbeiter:innen – Tendenz steigend. Das Kapital aus der Series A soll bis 2026 reichen. „Wir sind offen für weitere Finanzierungsrunden, wenn das Momentum stimmt“, so Glätzle. Aktuell arbeitet das Team an Quantenalgorithmen, die speziell die Vorteile neutraler Atome nutzen sollen. So forscht man an Verfahren in der Fluiddynamik, um komplexe Strömungen zu berechnen (etwa für Flugzeugbau oder Windräder). Auch Simulationen molekularer Prozesse für die Medikamentenentwicklung sind ein vielversprechender Pfad.

Während planqc in zivilen Anwendungsfeldern vielversprechende Potenziale sieht, rückt gleichzeitig auch das Thema Dual Use in den Fokus – ein Aspekt, der zahlreiche regulatorische Herausforderungen für ein junges Startup mit sich bringt. Dual Use bezeichnet Güter, Technologien oder Wissen, die sowohl für zivile als auch für militärische Zwecke verwendet werden können. „Natürlich kann so ein Quantencomputer auch militärisch eingesetzt werden.

Das ist klar. Seit Kurzem brauchen wir für den Export Exportkontrollgenehmigungen“, sagt Glätzle. Tatsächlich gelten Quantencomputer seit einiger Zeit offiziell als Dual-Use-Technologie, was bürokratische Hürden mit sich bringt. Für ein junges Unternehmen wie planqc bedeutet dies zusätzlichen Aufwand, um sicherzustellen, dass die Technologie künftig nicht unerlaubt in Konfliktregionen exportiert wird.

Die Achse Innsbruck-München

Mit seinen rund 50 Mitarbeitenden befindet sich planqc schon in beachtlicher Größe – Tendenz steigend. Mittlerweile verfügt planqc auch über eine Niederlassung in Innsbruck, um nicht zuletzt den Recruiting-Pool der dort an der Universität ausgebildeten Quantenphysiker:innen zu nutzen. Zudem bietet der Standort auch einen entscheidenden wirtschaftlichen Vorteil im Recruiting: niedrigere Mietpreise im Vergleich zu München, wie Glätzle anmerkt.

Das Kapital aus der Series A soll bis 2026 reichen, trotzdem befindet sich Glätzle gemeinsam mit seinem Team permanent im Austausch mit interessierten Investoren. Denn Quantencomputer zu bauen erfordert viel Geld, Geduld und einen langen Atem. „Ich sehe schon ein Problem in ein paar Jahren bei größeren Runden, wenn mal 200 oder 300 Millionen Euro geraist werden müssen“, so Glätzle. Er ist aber zuversichtlich, dass Europa diese Chance nutzen kann und nicht wie bei der künstlichen Intelligenz von US-Big-Tech-Unternehmen abgehängt wird. „Ich glaube, wenn wir uns auf das berufen, was Europa wirklich kann – exzellente Forschung und exzellente Ingenieurarbeit –, und wenn wir alle zusammenhalten, dann kriegen wir das hin“, so Glätzle.


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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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