15.07.2026
INTERVIEW

Q.ANT-Gründer Michael Förtsch: „Jede neue KI-Welle bietet Europa die Chance auf eigene Champions“

Das Stuttgarter Startup Q.ANT ist nach eigenen Angaben das weltweit einzige Unternehmen, das Prozessoren auf Basis von Photonic Computing ausliefert – gerechnet wird mit Licht statt Strom. Im Interview mit brutkasten spricht Gründer und CEO Michael Förtsch über Europas Chance im nächsten KI-Zyklus, die Schwächen des europäischen Venture-Capital-Markts und die Frage, wo Q.ANT an die Börse geht.
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Q.ANT-Gründer und CEO Michael Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel | (c) Martin Pacher / brutkasten

Photonic Computing gilt als eine der großen Wetten auf die nächste Generation der Recheninfrastruktur: Statt mit Strom wird mit Licht gerechnet – was drastisch weniger Energie verbraucht und in Zeiten explodierender KI-Rechenlast zum entscheidenden Faktor werden könnte.

Mit Q.ANT hat sich ein Stuttgarter Deep-Tech-Startup an die Spitze dieses Feldes gesetzt: Nach eigenen Angaben ist es weltweit das einzige Unternehmen, das photonische Prozessoren bereits in Rechenzentren ausliefert. Für Gründer und CEO Michael Förtsch ist die Technologie mehr als ein Effizienzversprechen. Sie ist für ihn eine der wenigen realistischen Chancen, mit denen Europa im nächsten KI-Zyklus doch noch eigene Champions hervorbringen kann. Getroffen haben wir Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel.


brutkasten: Michael, für alle, die sich mit Photonic Computing noch nie beschäftigt haben – wo steht Q.ANT aktuell?

Michael Förtsch: Wir sind im Moment die einzige Firma weltweit, die Prozessoren basierend auf dieser Technologie liefern kann. Könnten wir heute die Stückzahlen eines Nvidia stemmen? Nein. Aber wir sind in kleineren Stückzahlen genau in den Rechenzentren verbaut, wo Nvidia in größeren Mengen installiert ist. Auf der Skala der Technology Readiness Levels würde ich uns zwischen sieben und acht eingruppieren – unsere Serversysteme kann man inzwischen per Cloud-Service buchen. Das funktioniert nicht nur im Labor unter zwangsbeatmeten Konditionen, sondern im regulären Rechenbetrieb als Co-Processing-Unit im Rechenzentrum. Was uns noch fehlt, um zu den ganz Großen aufzuschließen, ist die Produktionsfähigkeit. Das werden wir nicht alleine hinkriegen, sondern mit Partnern aus der Halbleiterindustrie.

Mit den ganz Großen meinst du Nvidia – oder auch Lightmatter aus den USA?

Lightmatter ist kein Competitor. Wenn man Photonik und Computing zusammenbringt, gibt es zwei Strömungen. Die erste ist das Interconnect-Thema: Da geht es nur darum, Licht zu nutzen, um Datenpakete schneller an den klassischen Prozessor heranzubringen – die sogenannten Co-Packaged Optics. Dort ist Lightmatter unterwegs, genauso Ayar Labs oder Intel. Der zweite Bereich ist der Prozessor-Markt: Da wird mit Licht statt Strom tatsächlich gerechnet. Wir waren 2024 weltweit die Ersten, denen es gelungen ist, einen Prozessor aufzubauen, der wirklich rechnen konnte – und diese Führungsposition haben wir bis heute gehalten. Wir führen das Feld im photonischen Computingbereich an, nicht im Datentransport.

Ihr challengt also Nvidia?

Nuanciert betrachtet: Ich sehe nicht, dass wir die Grafikkarte ergänzen. Stell dir den Computer als Fuhrpark vor. Die Host-CPU ist der VW Passat – das universellste Teil im Stack, kann alles, aber nichts besonders schnell. Die GPU ist der Viertelmeilen-Dragster: Sie kann genau eine Rechenoperation brutal gut, die Vektor-Matrix-Multiplikation, mehr nicht. Wir sind das Formel-1-Auto. Wir beherrschen deutlich mehr Befehle als die GPU – auch hochkomplexe mathematische Zusammenhänge in einem Takt. Mit uns solltest du nicht zum Bäcker fahren, aber am Nürburgring sind wir die Schnellsten. Und der Quantencomputer ist das Boot: Der fährt gar nicht auf der Straße.

Ihr steht bereits in Rechenzentren. Was heißt das konkret für die Effizienz?

Das schönste Beispiel ist das Hochleistungsrechenzentrum in München. Dort stehen unsere Server direkt neben denen von Nvidia. Vor deren Grafikkarten-Rechenschrank herrschen sechzig Grad Innentemperatur – so viel Hitze entsteht da drin. Bei uns stehst du davor und es ist kühl. Da laufen keine Wasserleitungen zum Kühlen rein, du siehst einfach nur Server, die rechnen. Man erlebt die Effizienz physisch. Und wir haben in den letzten drei Jahren gezeigt, dass wir von Prozessorgeneration zu Prozessorgeneration hundertmal schneller geworden sind – das entspricht zehn Jahren Digitalindustrie pro Jahr. Nächstes Jahr werden wir in bestimmten Anwendungen den State of the Art der Digitalindustrie überholt haben.

Welche Anwendungen sind das?

Erstens Bilderkennung: Wie viele Bilder identifizierst du korrekt pro Sekunde – und wie viel Strom hat es gekostet? Ob Robotics oder Autonomous Driving, überall werden Bilddaten verarbeitet. Zweitens Next-Level-LLMs. Der weltweite Strombedarf von LLMs wird bald so groß sein wie der von Japan; skaliert man das weiter, wären wir 2035 beim weltweiten Energiebedarf. Das wird nicht funktionieren. Es braucht die Revolution in der Revolution – Ende des Jahres zeigen wir, wie wir uns das vorstellen. Und drittens Physical AI: Wenn du einen Roboter mit KI versorgen willst, willst du ihm keinen seitenlangen Text geben, sondern das Problem auf Signalebene beschreiben – so wie wir Menschen. Da werden wir als einer der heißesten Kandidaten für den effizienten Einstieg gehandelt.

Das Rennen um generative KI hat Europa gegen die USA verloren. Ist Physical AI das Feld, wo Europa noch mitspielen kann?

Alle haben Sorge, wir hätten im KI-Zeitalter alles verloren. Aber jede neue KI-Welle bietet Europa die Chance auf eigene Champions. Nur weil OpenAI und Anthropic heute gut sind, heißt das nicht, dass sie die nächste Welle automatisch gewonnen haben. Wir haben jüngst gemeinsam mit NXAI, dem österreichischen Startup von Sepp Hochreiter, ein erstes TiRex-Modell auf unserer photonischen Hardware gezeigt. Wir haben Hochreiter und Björn Ommer, die mit Time Series Prediction und Diffusion Models Weltstandards gesetzt haben. Wir haben Mistral, Aleph Alpha, Black Forest Labs, wir haben Q.ANT – Europa hat eigentlich alles in der Hand, um vom Prozessor bis zum KI-Modell alles zu machen. Man muss nur sagen: Wir investieren jetzt eher in der Kategorie zehn Milliarden in dieses Ökosystem, um wirklich einen großen Schuss zu landen. Während die Amerikaner Milliardenbeträge in ihre AI Factories gesteckt haben, hieß es bei uns: Fünfhundert Millionen sind schon ein Haufen Geld. Wenn deine Kapitalisierung um Faktoren unterschiedlich ist, hast du keine Chance in dem Rennen.

Fehlt das Kapital in Europa?

Das Kapital ist da – der Mut muss kommen. Venture Capital ist kein High-Risk-Gambling, sondern hochstrategisches Investment in die innovative Zukunft dieser Region. Was Europa nicht verstanden hat, ist die Geschwindigkeit. Bei einem großen US-VC liegen zwischen Erstgespräch und Datenraumzugang zwei Wochen. Wir haben in den USA ungelogen null Pitchdeck gebraucht: Fünfzeiler per E-Mail, dann sitzt dir jemand gegenüber, der brutaler Experte ist, selbst schon zwei Firmen im Halbleiterbereich groß gemacht hat und dich im Erstgespräch technologisch grillt. In drei, vier Wochen redet man über ein Termsheet. In Europa ist man dagegen oft sehr Governance-getragen: Der Erste hat keine Entscheidungsbefugnis, dann entscheidet ein Board, das gar nicht weiß, worum es geht.

Trotzdem habt ihr fast ausschließlich europäische Investoren – untypisch für Deep Tech.

Genau das ist ein Signal für ein Wiedererwachen Europas. Wir haben international gesucht und international Zuspruch bekommen. IMEC, Xpand, Cherry Ventures, UVC und Venionaire waren wirklich schnell und gut und so haben wir die Series A in Europa zusammenbekommen – mit der nötigen Geschwindigkeit und dem technologischen Zutrauen. Europa hat äquivalente Optionen geboten wie die USA, also blieb ich in Europa. Aber eben nicht im Selbstaufgabemodus, sondern nur, weil Europa die besten Konditionen geboten hat.

Wie sieht die weitere Roadmap aus – kauft euch irgendwann Nvidia?

Ich habe die Firma gegründet, um sie an die Börse zu führen und einen neuen Weltmarktführer in der Prozessortechnologie zu bauen. Einen Verkauf schließe ich nicht kategorisch aus – als Gründer muss man in Varianten denken. Aber das Ziel ist: ein, zwei Finanzierungsrunden, dann ein IPO zum richtigen Zeitpunkt. Mein Wunsch ist, dass diese Firma ihr Headquarter in Europa hat und in Europa gelistet ist. Aber immer mit wirtschaftlichem Rational: Warum soll ich Geld aus patriotischen Gründen liegen lassen? Aktuell ist die Valuation bei einem europäischen IPO gerade im Deep-Tech-Bereich nicht so gut wie in den USA. Gleichzeitig erlebe ich, dass Europa aufwacht – es fängt an, seine eigene Technologiegeschichte wieder schreiben zu wollen. Bis zum Ende der Dekade soll Photonic Computing jedenfalls ein ganz normaler, integraler Bestandteil des Compute Stacks sein – wie die Grafikkarte heute.

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(V.l.) Manuela Mohr-Zydek (Salesforce Österreich) und Isabella Tomás (Open Austria) in San Francisco. © brutkasten

Zwei Perspektiven, ein Hotspot: San Francisco. Isabella Tomás sitzt seit vier Jahren an der Schnittstelle zwischen Österreich und dem Silicon Valley. Als Konsulin und Co-Direktorin von Open Austria leitet sie das gemeinsam von Außenministerium (BMEIA) und Wirtschaftskammer Österreich (WKO) betriebene Außenwirtschafts- und Innovationsbüro und vernetzt heimische Gründerinnen, Gründer und Unternehmen mit dem wohl dichtesten Innovationsökosystem der Welt. Manuela Mohr-Zydek blickt aus der Unternehmensperspektive darauf: Seit eineinhalb Jahren verantwortet sie als Country Leaderin das Österreich-Geschäft von Salesforce und begleitet heimische Betriebe dabei, den Schritt von der digitalen Transformation zur produktiven Skalierung autonomer KI-Agenten zu schaffen.

Im exklusiven Gespräch mit brutkasten ziehen die beiden Bilanz: Wie steht es um Österreich in Sachen KI-Anwendung? Was können heimische Unternehmen von der Risikobereitschaft und Umsetzungskraft des Silicon Valley lernen und wo sollte man mit dem KI-Einsatz trotz allem Potenzial vorsichtig bleiben? Von der Rolle des Kapitals bis hin zu den Stärken österreichischer Ingenieure, Tomás und Mohr-Zydek liefern einen ehrlichen Blick auf zwei Innovationswelten, die einander viel zu sagen haben.


Brutkasten: Ihr seid beide viel zwischen Österreich und San Francisco unterwegs. Welche Learnings möchtest du von hier sofort mit nach Österreich nehmen, Manuela?

Manuela Mohr-Zydek: Man kann viel Innovation und Inspiration mit nach Österreich nehmen. Wobei ich auch sagen muss, dass wir in Österreich bereits unglaublich viel Innovation und viele neue Ideen haben. Ich bin nun seit eineinhalb Jahren als Country Leaderin für Salesforce in Österreich tätig und sehe das täglich. Was man aus dem Silicon Valley mitnehmen kann, ist die enorme Umsetzungskraft und die Pionierarbeit. In Österreich befinden wir uns in manchen Bereichen gefühlt noch ganz am Anfang – vor allem beim Thema künstliche Intelligenz. Wir haben viele Kunden, die sich bereits damit auseinandersetzen oder KI skalierbar im Einsatz haben. Im Silicon Valley ist man vermutlich schon ein Stück weiter, und genau dieses Mindset können wir mitnehmen. Wir müssen weg von „Wir probieren aus“ hin zu „Wir setzen künstliche Intelligenz skalierbar im Unternehmen ein“. Damit lässt sich einerseits der Fachkräftemangel adressieren und andererseits dem wirtschaftlichen Kostendruck begegnen. Die Strategie sollte aus unserer Sicht aber nicht sein, Arbeitsplätze abzubauen. Im Gegenteil: Wir sehen viele Chancen für junge Menschen, sich im Bereich KI weiterzubilden, umzuschulen und eine klare Zukunftsperspektive aufzubauen.

Isabella Tomás: Ich kann bestätigen, was Manuela gesagt hat. Ich bin für Open Austria seit vier Jahren im Silicon Valley. Ein wesentlicher Unterschied ist die höhere Risikobereitschaft. Gründerinnen und Gründer werden hier ermutigt und unterstützt, mutig zu agieren. Die Menschen haben keine Angst vor Innovation. In Österreich haben wir sehr viele innovative Köpfe, aber man hat oft das Gefühl, dass sie nicht immer optimal gefördert werden, um sich voll zu entfalten – das beginnt an den Universitäten und setzt sich in den Unternehmen fort. Der zweite Punkt ist die Skalierbarkeit: Hier steht eine enorme Menge an Risikokapital zur Verfügung, mit dem Startups viel schneller skalieren können. Zudem spielt der US-Markt eine entscheidende Rolle: Wer sich hier etabliert, kann relativ leicht in andere Märkte vorstoßen und weltweit skalieren. Das ist in Österreich und auf EU-Ebene aufgrund der Marktstrukturen leider noch nicht ohne Hürden möglich.

Salesforce-CEO Marc Benioff hat in seiner Eröffnungs-Keynote ein eher verhaltenes Bild von Europa in Bezug auf KI gezeichnet. Wie beobachtest du die Adaption von KI-Applikationen bei österreichischen Unternehmen, Manuela?

Manuela Mohr-Zydek: Über die letzten Monate hat sich eine sehr positive Dynamik entwickelt. Wir führen nahezu mit jedem Kunden Gespräche zum Thema künstliche Intelligenz. Es geht nicht mehr nur um erste Pilotprojekte oder Proofs of Concept, sondern darum, wie Unternehmen tatsächlich mit autonomen Agenten arbeiten können – Hand in Hand zwischen Mensch und Agent. Wir sehen eine große Offenheit dafür, Geschäftsprozesse agentenbasiert zu unterstützen. Wir befinden uns in der nächsten Stufe: weg vom reinen Ausprobieren, hin zum Etablieren einer Kultur im Sinne von „Human in the Loop“. Der Mensch bleibt entscheidungsfähig, wird aber autonom durch Agenten unterstützt.

Welche konkreten Use Cases beobachtest du, auch im Vergleich zwischen größeren Unternehmen und Startups?

Manuela Mohr-Zydek: Gerade für kleinere Unternehmen und Startups bietet KI eine riesige Chance, weil Technologie demokratisiert wird. Mit Low-Code- und No-Code-Ansätzen braucht man keine tiefe Coding-Erfahrung mehr, um einen Agenten zu bauen und eine Idee zu verwirklichen. Anfänglich haben wir sehr stark im Servicebereich mit autonomen Agenten begonnen. Über die vergangenen Monate hat sich das stark in Richtung Marketing, Sales und Commerce weiterentwickelt. Es gibt Beispiele wie PayPal oder Anwendungsfälle, bei denen Agenten automatisiert Outbound-Leads generieren, Inbound-Anfragen abarbeiten oder Marketing-Journeys erstellen, bevor der Mitarbeiter übernimmt. Im Commerce-Bereich unterstützen Agenten bei Produktauskünften auf Webseiten. Autonome Agenten befreien Mitarbeiter von wiederkehrenden, maschinellen Aufgaben, sodass sich der Mensch wieder auf seine Kernstärken besinnen kann: Kreativität und soziales Miteinander. Das ist das Schöne am Konzept des „Agentic Enterprise“.

Isabella, was beobachtest du bei österreichischen Gründern, die ins Silicon Valley oder nach San Francisco kommen? Wie sieht dort die KI-Adaption aus?

Isabella Tomás: Die meisten, die herkommen, sind bereits tief im Thema drin oder kommen genau deshalb hierher, weil San Francisco das Mekka der KI ist. Wer das Thema noch nicht mitbringt, arbeitet sich sehr schnell ein. Zu Beginn gibt es meist einen gewissen Wow-Effekt. Das Beispiel der autonomen Autos verdeutlicht das gut: Für meine Volksschulkinder ist es mittlerweile völlig normal, sich in ein fahrerloses Auto zu setzen. Europäer, die das erste Mal in San Francisco sind, sind davon meist fasziniert. Der Unterschied liegt darin, dass die Menschen hier eine ausgeprägte Early-Adopter-Mentalität haben. Sie sind überdurchschnittlich bereit, etwas völlig Neues auszuprobieren, und haben weniger Berührungsängste. Das verhilft innovativen Ideen schneller zum Durchbruch und schafft einen ersten Use Case, mit dem man zeigen kann, dass es in der Praxis funktioniert.

Welche Stärken bringen Gründerinnen und Gründer aus Österreich mit, die man im Silicon Valley schätzt?

Isabella: Man schätzt auf jeden Fall die hervorragende Ausbildung an unseren Universitäten und Fachhochschulen. Die Ausbildung steht den Top-Universitäten in den USA in nichts nach. Auch das technische Fundament, etwa von Ingenieuren im Industriebereich, wird sehr geschätzt. Die Leute wissen genau, wovon sie sprechen, und arbeiten extrem solide. Wenn sich dieses Fachwissen mit der innovativen Dynamik vor Ort verbindet, entsteht eine hervorragende Kombination. Österreicher sind vielleicht nicht immer diejenigen mit den verrücktesten Ideen, aber sie sind extrem stark darin, diese Ideen pragmatisch und erfolgreich umzusetzen.

Überspitzt gefragt: Haben Gründer:innen aus Europa im Silicon Valley einen Nachteil, weil das Vorurteil herrscht, Europäer hinkten bei KI hinterher?

Isabella Tomás: Nein, nicht unbedingt. Das Silicon Valley ist ein großer Schmelztiegel mit Menschen aus aller Welt. Österreichische Gründerinnen und Gründer, die sich gut präsentieren, haben keineswegs einen Nachteil, nur weil sie aus Europa kommen. Einen Nachteil hat man nur dann, wenn man sich schlecht präsentiert oder nicht fachkundig wirkt. Wer zeigt, dass er seinen Bereich beherrscht und etwas Interessantes auf die Beine stellt, wird hier sehr schnell anerkannt.

Manuela, Salesforce hat sich ja spätestens mit AIforce der künstlichen Intelligenz verschrieben. Was ist für Geschäftsführer:innen, die KI im Unternehmen umsetzen wollen, deiner Meinung nach der beste erste Schritt?

Manuela Mohr-Zydek: Wir setzen sehr stark bei Schulungen an – und zwar sowohl auf Führungsebene als auch auf Mitarbeiterebene. Eine Zusammenarbeit von Mensch und Agent („Agentic Enterprise“) muss von Führungskräften vorgelebt werden, was ein grundlegendes technologisches Verständnis voraussetzt. Es geht auch um die Frage der ethischen Verantwortung und darum, wo die Grenzen der Technologie liegen, damit der Mensch in der Entscheidung verbleibt. Auf Mitarbeiterebene dienen Schulungen dazu, Inspiration und Ideen zu generieren. Wir veranstalten dazu auch Hackathons mit Kunden, um Ideen in eine Roadmap zu gießen und rasch in die Umsetzung zu bringen. So entsteht sowohl Top-down als auch Bottom-up die Innovationskraft, die es für die Zukunft braucht.

Gibt es Bereiche, in denen man KI konkret noch aussparen sollte, obwohl sie viel Potenzial birgt?

Isabella Tomás: Es gibt sehr sensible Bereiche, bei denen große Vorsicht geboten ist – etwa wenn es um Gesundheitsdaten oder hochgradig personenbezogene Daten geht. Aus Sicht der öffentlichen Verwaltung gelten hier höchste Anforderungen an Datenschutz und Regelkonformität. Solange nicht zu hundert Prozent sichergestellt ist, dass alle gesetzlichen Vorgaben eingehalten werden, kann KI dort nicht ohne Weiteres eingesetzt werden. Wenn es hingegen um Recherchen oder Entwürfe für Präsentationen geht, ist das unbedenklich. Grundsätzlich gilt: Je besser man sich selbst in einem Fachgebiet auskennt, desto eher kann man KI sinnvoll nutzen, weil man das Ergebnis fachlich beurteilen kann. Wenn man keine Ahnung von der Materie hat, sollte man KI-Ergebnisse nicht blind übernehmen, sondern verifizieren.

Welche Hoppalas oder Fehler konntest du im Silicon Valley beobachten, von denen Unternehmen in Österreich lernen können?

Isabella Tomás: Die Fehler sind ähnlich wie überall. Das reicht von Anwälten, die vor Gericht erfundene Präzedenzfälle zitiert haben, über Fehldiagnosen bei medizinischen Bildanalysen bis hin zu falschen Wirtschaftsdaten auf Präsentationsfolien. Wenn man Ergebnisse ungeprüft übernimmt, kann das peinlich werden. Man darf sich nicht blind auf die KI verlassen, wenn man die Fakten nicht selbst verifizieren kann.

Manuela, wie verändert sich die Arbeit in Unternehmen konkret durch den Einsatz von Agenten?

Manuela Mohr-Zydek: Wir gehen davon aus, dass sich letztlich nahezu jeder Job verändern wird. Es geht längst nicht mehr nur darum, ein Large Language Model als Assistenten einzusetzen, sondern darum, einzelne Prozessabschnitte im Unternehmen messbar und autonom abzuarbeiten. Bei Salesforce messen wir das in „Agentic Work Units“ – hier gab es von Q1 auf Q2 einen Anstieg von 97 Prozent. Um ein Unternehmen verlässlich zu führen, braucht man valide Daten, funktionierende Prozesse, Governance und Compliance. Das LLM dient als kreatives Interface nach oben, aber darunter braucht es ein solides Fundament aus Daten, Applikationen und Sicherheit.

Isabella Tomás: Das ist auch der Vorteil von spezifischen, maßgeschneiderten Modellen, die auf den konkreten Unternehmensdaten basieren. Dort ist das Risiko von Halluzinationen oder fehlerhaften Ausgaben deutlich geringer als bei rein generischen Sprachmodellen.

Manuela Mohr-Zydek: Wie Marc Benioff in seiner Keynote hervorgehoben hat, muss man zwischen wahrscheinlichkeitsbasierten und deterministischen Ergebnissen unterscheiden. Die Kombination aus beidem liefert sowohl kreative Möglichkeiten als auch die nötige Verlässlichkeit für Unternehmensentscheidungen


Transparenzhinweis: Die Reise- und Aufenthaltskosten zur Dreamforce wurden von Salesforce übernommen. Auswahl und Bewertung der Themen erfolgten unabhängig davon.

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