05.05.2023

Potential vergeudet? Österreich AI-Studierende wandern ab

Haben Doktoratsstdent:innen im AI-Bereich in Österreich keine Zukunft? Eine brutkasten-Recherche zeigt, dass es Absolvent:innen ins Ausland zieht und Österreich Potential verliert.
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Der Lizer Campus könnte immer leerer werden. (C) JKU Linz
Der Lizer Campus könnte immer leerer werden. (C) JKU Linz

Auf dem Papier liest sich die Geschichte gut. Das „Artificial Intelligence“-Studium (AI) an der Johannes-Kepler-Universität (JKU) Linz verspricht „weitreichenden Veränderungen“ und hat dafür die besten Rahmenbedingungen. Diese werden jedoch in Österreich nur unzureichend genutzt, kritisieren Student:innen.

ELLIS-Units sorgen für guten Rahmen

„Ich sehe in Österreich langfristig keine Zukunft für mich“, sagt AI-PhD-Student Marius Constantin Dinu im brutkasten-Gespräch. Die Jobaussichten seien in Österreich schlicht zu schlecht, um mit der guten Ausbildung hier langfristig Fuß zu fassen.

Am Forschungsstandort kann es nicht liegen. Österreich verfügt mit dem European Lab für Learning & Intelligent Systems in Linz, der Technischen Universität (TU) Graz und dem Institute of Science and Technology Austria (ISTA) in Klosterneuburg über drei Vertreter im europaweitem KI-Forschungsnetzwerk ELLIS (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems).

JKU-Forscher und KI-Pionier Sepp Hochreiter sowie AI-Austria-CEO Clemens Wasner übten bereits mehrfach in der Vergangenheit Kritik an der österreichischen KI-Strategie. Die Politik verpasse großartige Gelegenheiten und sorge mit ihrem zurückhaltenden Verhalten bei der KI-Förderung das Potential zu nutzen, das sich durch die Forschung bietet – so der Vorwurf.

PhD-Student:innen zieht es ins Ausland

Auch Dinu sieht es ähnlich. Der PhD-Student ist derzeit mit dem Aufbau eines eignen AI-Startups beschäftigt. Seine Zukunft sieht er aber nicht in Österreich: „Man muss sich nur umsehen, da ist es kein Wunder, wieso immer mehr AI-Studierende das Weite suchen“. So hätten große Unternehmen, die generell für AI-Student:innen interessant sind, keinen Standort in Österreich.

„Kein Google, kein Microsoft – nichts“, beklagt Dinu. Viele seiner Kommiliton:innen suchen ebenfalls ihr Glück im Ausland. Google Research in Berlin, Microsoft Research in Amsterdam, Mata in Redmond oder Freenome in Kalifornien sind nur einige von vielen Unternehmen, bei denen Dinus Studienkolleg:innen anheuern.

Auch die Studienkoordinatorin des AI-Studiums, Jenny Knauth, beobachtet einen Zug von PhD-Student:innen ins Ausland: „Während knapp die Hälfte der Master-Studierenden bereits in Österreich arbeitet, zieht es PhD-Student:innen stark ins Ausland“. Amazon, Google und andere große Unternehmen würden die in Österreich ausgebildeten Expert:innen nach ihrem Abschluss mit guten Angeboten locken.

Amazon und Google werben ab

„Hier haben wir leider schlicht nicht das Geld, um Studierende nach ihrem PhD langfristig zu halten“, sagt Knauth. Wer in die Forschung gehen oder bei den großen Playern sein Glück versuchen will, müsse daher zwangsläufig ins Ausland. Konkrete Zahlen, wie viele Studierende nach ihrem Doktorat abwandern, gibt es noch nicht. Grund dafür: Das Studium gibt es erste seit wenigen Jahren, eine genaue Datenerhebung sei erst in Ausarbeitung, so Knauth.

Sepp Hochreiter von der JKU Linz fordert indes weiter vehement ein eigenes KI-Institut, das als Bindeglied zwischen Forschung und Firmen für die forschungsnahe Technologie fungiert. „Es ist frustrierend, ich sitze in Gremien in Deutschland und sehe, wie dort Gelder fließen, aber was noch mehr weh tut: Ich sitze hier in Linz auf etwas Genialem, habe aber nicht das Geld, es zu machen“, so Hochreiter.

Hochreiter: AI braucht Förderung

Aufbauend auf seiner LSTM-Technik (Long short-term memory) könnte man quasi ein „besseres ChatGPT“ machen. Derzeit schlage das Linzer System in einer Rohfassung auf kleinem Datensatz GPT2, ein Vorgängermodell von ChatGPT. Das System müsse jedoch weiter verfeinert werden, dafür braucht es Geld. Zwei bis drei Millionen Euro im Jahr bräuchte er, um weiterzumachen. Andere AI-Studiengänge hätten weitaus mehr Geld zur Verfügung. In jenes Tübingen sind 100 Millionen Euro von der Hector-Stiftung geflossen, Bund und Länder geben jährlich noch zehn bis 20 Millionen

Wie bei Hochreiters Student:innen gibt es auch bei der Technologie des Professors Interessent:innen aus dem Ausland. Angebote habe es schon gegeben, doch er möchte seine Arbeit nicht an ein Unternehmen abgeben. Falls es doch soweit komme, würde Österreich neben qualifizierten Student:innen „Milliarden verlieren“, so Hochreiter.

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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