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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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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