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14.07.2025

KÜNSTLICHE iNTELLIGENZ

Ramin Hasani von Liquid AI: „Eigentlich war der Nobelpreis mein Ziel“

Von der TU Wien ging KI-Forscher Ramin Hasani in die USA. Dort gründete er ein Startup, das heute mit zwei Milliarden Dollar bewertet ist. Was kann Europa daraus lernen?

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✨ AI Kontextualisierung

Mehrere Jahre forschte Ramin Hasani an der Technischen Universität (TU) Wien im Bereich künstliche Intelligenz. Schon während seines Doktoratsstudiums wurde das renommierte Massachusetts Institute of Technology (MIT) auf ihn aufmerksam. Nach seinem Abschluss ging er ganz in die USA – und hat dort mit Liquid AI ein KI-Unternehmen mitgegründet, das nur zwei Jahre nach seiner Gründung mit 2,2 Mrd. US-Dollar bewertet wird. Mit Mathias Lechner gehört ein zweiter Österreicher zum Gründungsteam des MIT-Spinoffs, das eine Alternative zu den derzeit dominierenden KI-Ansätzen von OpenAI oder Google liefern will. Im Interview mit brutkasten spricht Hasani über seinen Werdegang, die Zukunft von KI und erläutert, was Europa bräuchte, damit auch hier ähnliche Erfolgsgeschichten geschrieben werden könnten.

Dieser Text ist zuerst als Cover-Story im brutkasten-Printmagazin von Juni 2025 “Neue Welten” erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.

Kein Produkt. Kein Geschäftsmodell. Kein Pitchdeck. Nicht einmal ein Unternehmen war gegründet. Und trotzdem ging Ramin Hasanis Inbox Anfang 2023 mit Angeboten von Investor:innen über. Es waren nicht bloß Gesprächsangebote; teilweise schickten die potenziellen Geldgeber komplette Term Sheets, fertig zur Unterschrift. Mit substanziellen Investmentangeboten. Aber warum wollten Venture-Capital-Gesellschaften aus dem Silicon Valley dem Mittdreißiger, der keinen Track Record als Unternehmer hatte, Millionenbeträge nachwerfen?

Ramin Hasani ist CEO und Co-Founder von Liquid AI. | © Luke Liu

Beginnen wir von vorne: Nach seinem Bachelor in Elektrotechnik an der Firdausi-Universität in Maschhad im Iran ging Hasani nach Italien. In Mailand begann er ein Masterstudium, ebenfalls in Elektrotechnik. Das war 2012. Zu dieser Zeit wurde in den USA der Grundstein für den heutigen KI-Hype gelegt – der auf künstlichen neuronalen Netzen basierende und als „Deep Learning“ bezeichnete Ansatz wurde populär. Hasani beschäftigte sich damals aber noch mit einem völlig anderen Thema: mit analogen und digitalen Schaltungen.

„Ich schrieb gerade meine Masterarbeit, da kam dieser Physik-Professor auf mich zu und sagte: ‚Ich möchte neuronale Netze, die wie Gehirne funktionieren, auf einen Chip bringen‘“, erinnert sich Hasani im Gespräch mit brutkasten. Anders formuliert: Mathematik, die beschrieb, wie Neuronen im Gehirn Signale verarbeiten, sollte als Basis für Schaltkreise dienen. „Das fand ich unglaublich faszinierend“, erinnert sich Hasani. Er begann also, Chips zu bauen, die die Funktionsweise des Gehirns nachahmten, und merkte: Der Ansatz hatte Potenzial über die Masterarbeit hinaus. Nach seinem Abschluss suchte er also nach Doktoratsprogrammen, in denen er diese Forschung vertiefen konnte. Fündig wurde er in Wien.

Von Mailand nach Wien

2015 kam Hasani nach Österreich und begann an der Technischen Universität Wien (TU) ein Doktoratsstudium der Informatik. Dort traf er Professor Radu Grosu. „Er sagte mir, dass er KI-Systeme bauen will, diesmal Software und keine Chips – und zwar inspiriert vom Gehirn eines Wurms“, erinnert sich Hasani. Die Rede war vom Fadenwurm Caenorhabditis elegans: Sein transparentes Gewebe und relativ überschaubares Nervensystem hatte Wissenschaftler:innen bereits ermöglicht, detaillierte Einblicke in die Funktionsweise dieses Organismus zu erhalten.

Doch interessant daran ist vor allem ein weiterer Aspekt: Der Wurm weist 78 Prozent genetische Ähnlichkeit mit dem Menschen auf. Hasanis Interesse war geweckt: „Wenn wir etwas über das Nervensystem dieses Wurms herausfinden, können wir vieles davon direkt auf den Menschen übertragen“, sagt er. Sein Doktorat widmete Hasani daher der Idee, künstliche neuronale Netze nach dem Vorbild des C.-elegans-Gehirns zu entwickeln. Schritt für Schritt wollte er dieses in Software nachbauen und so neue, evolutionär erweiterbare KI-Modelle entwerfen.

Bereits im ersten Jahr an der TU Wien entwickelte Hasani gemeinsam mit Professor Grosu die ersten Versionen dieser KI. Dies sorgte innerhalb der Uni für Aufmerksamkeit. Zahlreiche Studierende wollten ebenfalls mitarbeiten. Einer davon: Mathias Lechner, der im Sommer 2016 an Hasanis Bürotür an der TU Wien klopfte. Er beeindruckte Hasani rasch: „Mathias ist der fähigste Computerprogrammierer, den ich in meinem ganzen Leben getroffen habe. Ich weiß, wie man Code schreibt, aber er kann wirklich exzellenten Code schreiben.“ Hasani betreute Lechners Masterarbeit. Gemeinsam entwickelten sie den wurminspirierten Ansatz weiter, den sie „Liquid Neural Networks“ nannten. Daraus entwickelte sich eine enge Partnerschaft, die Jahre später zur Gründung von Liquid AI führen sollte.

Von Wien ans MIT

Die gemeinsame Arbeit des Duos sorgte aber schon deutlich früher für Aufmerksamkeit. 2017 erhielten Hasani und Lechner eine Einladung ans renommierte Massachusetts Institute of Technology (MIT) – und zwar von Daniela Rus, der Direktorin des dortigen Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL). Dort nutzten sie ihre Liquid Neural Networks für Drohnen, Roboterarme und medizinische Vorhersagen. Hasani studierte fortan parallel an der TU Wien und am MIT. Sein Doktorat schloss er 2020 mit summa cum laude ab und übersiedelte dauerhaft in die USA. In den drei Jahren zuvor hatte er abwechselnd in Wien und in Boston gelebt.

Ab Dezember 2021 folgte für Hasani ein Abstecher in die Finanzbranche zum Vermögensverwalter Vanguard. Als Principal AI Scientist bei der US-Investmentgesellschaft lernte Hasani eine völlig neue Seite der KI-Praxis kennen. „Mein Team und ich mussten plötzlich nicht nur forschen, sondern unsere Lösungen auch in einem hochsensiblen Finanzumfeld anwenden“, erinnert er sich. Innerhalb weniger Monate wuchs sein Verantwortungsbereich: Aus einem Team von anfänglich drei Personen formte er eine rund 20-köpfige Gruppe, die sich auf Zeitreihenanalysen und Portfolio-Optimierungen spezialisiert hatte.

Von Vanguard zur Gründung von Liquid AI

Parallel dazu forschte Hasani weiter am MIT – und entwickelte den vom Fadenwurm inspirierten Ansatz weiter. Im November 2022 gelang ein Durchbruch: Hasani, Lechner und weitere Kolleg:innen veröffentlichten in der wissenschaftlichen Fachzeitschrift „Nature Machine Intelligence“ ein Paper, in dem eine seit 1907 offene Differentialgleichung erstmals in geschlossener Form gelöst wird. Die Gleichung beschreibt, wie zwei reale Neuronen Informationen austauschen. Bis dahin mussten Forscher:innen jeden Zeitschritt numerisch simulieren – rechenaufwendig und kaum skalierbar. „Als wir sie geschlossen gelöst haben, konnten wir von 19 auf Hunderttausende Neuronen springen“, erklärt Hasani.

Die Skalierbarkeit machte Liquid Neural Networks erstmals für anspruchsvolle Aufgaben wie autonome Fahrzeuge, Edge-Geräte oder zeitkritische Finanzanalysen nutzbar. Kurz: Die mathematische Eleganz der Lösung eröffnete den praktischen Weg von der Laboridee zur industrietauglichen KI-Plattform.

Das Paper stieß dementsprechend auf starke Resonanz – nicht nur in der Fachwelt, auch bei potenziellen Investoren. Das war 2023; und nun sind wir bei der eingangs erwähnten Situation angelangt, in der Hasanis Postfach überquoll. Angesichts der zahlreichen Angebote standen er und sein Partner Lechner nun vor einer Entscheidung, von der sie so nie gedacht hatten, sie treffen zu müssen. Beide hatten sich langfristig immer in der Wissenschaft gesehen. „Mein Ziel war es eigentlich, einen Nobelpreis zu erhalten“, sagt Hasani. Doch durch das enorme Interesse von Investor:innen ergab sich nun eine neue Möglichkeit: Wollten sie den Schritt ins Unternehmertum gehen?

Rasch war klar: Die Antwort darauf lautete Ja. Hasani verließ Vanguard nach einem Jahr und acht Monaten – obwohl der Vermögensverwalter ihn mit einem „verrückten Angebot“ noch umstimmen wollte. „Ich habe gemerkt, dass wir mit unseren Liquid Neural Networks noch viel mehr erreichen können, wenn wir sie als eigenständige Lösung entwickeln“, erläutert Hasani seine Motivation. Gemeinsam mit Lechner, MIT-Professorin Daniela Rus und einem weiteren MIT-Forscher, Alexander Amini, gründete Hasani am 30. März 2023 Liquid AI am MIT-Standort in Massachusetts. Hasani fungiert als CEO, Lechner ist Chief Technology Officer (CTO).

Mit seinem Ansatz will das Unternehmen eine Alternative zu anderen Grundlagenmodellen entwickeln, wie sie etwa von OpenAI, Google oder Meta veröffentlicht werden. Diese basieren auf der sogenannten Transformer-Architektur. Der Ansatz von Liquid AI soll kompaktere Modelle ermöglichen, die weniger energieintensiv sind. So sollen sie direkt auf Maschinen, in Autos oder auf Smartphones laufen können. Anders formuliert: Sie sollen ähnlich breite KI-Fähigkeiten bieten, sich gleichzeitig aber leichter lokal anpassen und betreiben lassen.

Bewertung von 50 Millionen Dollar schon zum Start

Die erste Finanzierungsrunde folgte unmittelbar nach der Gründung, im April 2023: Fünf Millionen Dollar bei einer Bewertung von 50 Millionen Dollar – und das ganz ohne klassisches Pitch-Deck. Doch angesichts der ambitionierten Ziele und des kapitalintensiven Geschäfts mit Large Language Models (LLMs) und KI-Forschung war klar, dass mehr Geld nötig sein würde. Innerhalb weniger Monate folgte deshalb schon die nächste Finanzierungsrunde, bei der weitere 46 Millionen Dollar flossen. Das Team nutzte dieses Kapital, um die Software weiterzuentwickeln, Personal einzustellen und erste strategische Partnerschaften einzugehen.

Parallel dazu nahm Liquid AI bereits Kontakt zu potenziellen Großkunden und Industriepartnern auf. Durch diese Gespräche kristallisierte sich immer mehr heraus, wie vielseitig die Liquid Neural Networks einsetzbar sind – von generativer KI im Edge-Bereich bis zu hoch spezialisierten Analysen in der Medizin oder bei Finanzdienstleistern. Rasch arbeitete Liquid AI mit großen Namen wie AMD, Samsung oder Shopify zusammen.

Liquid-AI-CEO Ramin Hasani lebt in New York. | © Luke Liu

250 Millionen Dollar für die weitere Entwicklung

Mit den Erkenntnissen aus den Pilotprojekten, den wachsenden Beziehungen zu globalen Unternehmen sowie dem Feedback aus den ersten Implementierungen startete Liquid AI die nächste große Finanzierungsrunde. Im Dezember 2024 nahm das Unternehmen dann 250 Millionen Dollar auf. Bewertet wurde das noch nicht einmal zwei Jahre alte Startup dabei mit 2,2 Milliarden Dollar.

Investor:innen setzten also große Hoffnungen in Liquid AI. Wie aber funktioniert das Geschäftsmodell des Unternehmens? Im Wesentlichen basiert es auf drei Softwaremodulen, wie Hasani erklärt. Diese ermöglichen Unternehmen eine individuelle Nutzung der Liquid Neural Networks. Zunächst gibt es eine Pre-Training-Komponente, mit der sich komplett neue KI-Systeme von Grund auf entwickeln lassen. Anschließend erlaubt das Fine-Tuning-Modul, bereits vorhandene und vortrainierte Modelle zu personalisieren und an spezifische Use Cases anzupassen. Abschließend liefert die Serving-Komponente alles Notwendige für den reibungslosen Betrieb der KI – egal, ob sie in großen Rechenzentren, auf firmeneigenen Servern oder direkt in Geräten wie Autos, Industrieanlagen oder Smartphones eingesetzt wird.

Auf diese Weise vermarktet Liquid AI seine Technologie hauptsächlich über jährliche Lizenzgebühren und Serviceverträge, die je nach Anwendungsfeld und Datenvolumen kalkuliert werden. Darüber hinaus arbeitet das Unternehmen eng mit Industriepartnern zusammen, um maßgeschneiderte KI-Lösungen zu erstellen, die sich nahtlos in existierende Infrastrukturen integrieren lassen.

Dieser Ansatz ermöglicht es Kunden, generative und hochgradig energieeffiziente KI-Systeme in ihren eigenen Prozessen zu etablieren, ohne auf große Rechenzentren angewiesen zu sein. Gleichzeitig profitiert Liquid AI durch den Verkauf seiner Softwarelizenzen und Beratungsleistungen sowie den Zugang zu strategischen Partnern, die das Wachstum des Unternehmens weiter vorantreiben.

„Wir haben das Talent, aber uns fehlen die anderen Teile des Puzzles“

Was aber bedeutet es für Europa, wenn Menschen wie Hasani und sein Co-Founder Lechner den Kontinent verlassen, um in den USA aus ihrer Forschung milliardenschwere Unternehmen zu bauen? „Wir haben in Europa das Talent, aber uns fehlen die anderen Teile des Puzzles“, sagt Hasani, der 2022 die österreichische Staatsbürgerschaft erhalten hat. Er verweist darauf, dass „mehr als die Hälfte aller grundlegenden Ideen in der KI aus Europa stammen“. Trotzdem sei hier kein Tech-Ecosystem entstanden wie im Silicon Valley. Woran liegt es also? Ein wesentlicher Faktor ist laut Hasani das Fehlen einer starken Technologieplattform in Europa, die wie ein Fundament für neue KI-Anwendungen dienen könnte. „Wir brauchen eine Plattform, auf der man schnell Lösungen aufbauen kann – so wie man heute Anwendungen auf ChatGPT aufsetzt“, erläutert Hasani. „Aktuell sind wir gezwungen, Plattformen und Tools aus den USA oder China zu nutzen.“ Für eine eigenständige europäische KI-Infrastruktur fehle es an großen Unternehmen, die entsprechende Services und Rechenressourcen unkompliziert zur Verfügung stellen.

Neben der technologischen Basis ist für Hasani vor allem das Finanzierungsklima entscheidend. „Im Silicon Valley wird in Träume investiert – dort zählt die Vision, auch wenn noch nicht klar ist, wie der Business Case am Ende aussieht“, betont er. Europa hingegen sei wesentlich risikoscheuer und setze vor allem auf Ideen, deren wirtschaftliche Verwertbarkeit bereits sichtbar ist. „Das verlangsamt den Prozess enorm, insbesondere wenn man KI-Startups aufbauen möchte, die oft jahrelang forschen müssen, bevor sich die kommerziellen Anwendungsmöglichkeiten zeigen“, erläutert Hasani.

Hasani über Europa: „Das Potenzial ist enorm“

Was braucht es also, um diesen Kreislauf zu durchbrechen? Hasani plädiert für mehr Risikokapital und eine mutigere Investitionskultur. „Wir brauchen Kapital in einer Größenordnung, die es erlaubt, auch große Projekte anzugehen“, erklärt er. Dass es in Europa durchaus viele talentierte Entwickler:innen gibt, sieht er als Chance: „Wenn sie die richtigen Bedingungen vorfinden, müssen sie nicht ins Silicon Valley abwandern, sondern können hier neue Unternehmen gründen. Das Potenzial ist enorm.“

Zugleich fordert er mehr politische Unterstützung, um solche Ökosysteme strategisch aufzubauen. Staatliche Förderungen seien zwar vorhanden, aber oft zu bürokratisch und zu gering, um mit den internationalen Tech-Giganten mithalten zu können. „Es geht darum, ein Umfeld zu schaffen, in dem Startups wachsen und sich entfalten können. Das beginnt bei der Infrastruktur, setzt sich in schnellen Genehmigungsverfahren fort und endet bei der internationalen Vernetzung“, fasst Hasani zusammen.

„Modelle, die weit über menschliches Können hinausgehen“

Dass es im KI-Bereich in den kommenden Jahren zu einer rasanten Entwicklung kommt, davon ist Hasani jedenfalls überzeugt. Den Begriff AGI (Artificial General Intelligence), der häufig verwendet wird, um eine KI zu beschreiben, die intellektuelle Aufgaben auf einem ähnlichen oder höheren Niveau als ein Mensch erledigen kann, sieht er zwar eher kritisch – „das ist im Grunde ein kommerzieller Begriff“, sagt er; „stattdessen nenne ich es lieber ein ‚sehr leistungsfähiges KI-System‘.“ Damit meint Hasani eine Technologie, die das kollektive menschliche Wissen in bestimmten Bereichen übertreffen kann. Seinen Prognosen zufolge könnten wir „bereits Ende dieses oder Anfang nächsten Jahres erste Modelle sehen, die in einzelnen Bereichen weit über menschliches Können hinausgehen“.

In der längerfristigen Perspektive, so Hasani, könnten solche „sehr leistungsfähigen KI-Systeme“ bis etwa 2027 in nahezu allen wissenschaftlichen Disziplinen stärker sein als die besten menschlichen Expertinnen und Experten. Er ist überzeugt, dass gut regulierte KI erhebliche Vorteile bringen kann – ob in Medizin, Forschung, Fertigung oder Verkehr.

Gleichzeitig betont Hasani, wie wichtig es sei, KI-Systeme niemals unkontrolliert agieren zu lassen. „Wir müssen sicherstellen, dass KI ein Werkzeug bleibt und nicht aus eigenem Antrieb handelt“, unterstreicht er. Aus seiner Sicht liegt der Schlüssel darin, dass Menschen Ziele und Grenzen definieren und die Systeme überwachen. Nur so könne KI im Sinne der Gesellschaft wirken, ohne sich jemals zu verselbstständigen. „Ich bin immer vorsichtig optimistisch, was die Weiterentwicklung dieser Systeme angeht.“

„Sehen Wien als potenziellen Standort für einen neuen Hub“

Wie geht es nun mit Liquid AI weiter? In den kommenden Monaten möchte Liquid AI seine Liquid Neural Networks in noch mehr Anwendungsbereiche bringen und zugleich die Entwicklung neuer generativer Modelle beschleunigen. „Wir wollen sicherstellen, dass unsere Technologie echten Mehrwert in der Praxis schafft – von der Medizin bis zur Finanzbranche“, betont Hasani. Dank der jüngsten Kapitalrunden kann das Unternehmen weitere hoch qualifizierte Talente anwerben und die eigenen Produkte auf die Bedürfnisse internationaler Großkunden zuschneiden.

Auch geografisch plant Liquid AI den nächsten großen Schritt. „Wir möchten unsere Präsenz in Europa ausbauen und sehen Wien als potenziellen Standort für einen neuen Hub“, erklärt
Hasani. Entschieden ist zwar noch nichts, die Nähe zu exzellenten Forschungseinrichtungen und das wachsende Interesse an KI-Anwendungen in der Region seien aber ideale Voraussetzungen, um Forschung und Produktentwicklung vor Ort weiter voranzutreiben. Auf die Frage, ob er sich vorstellen könnte, auch selbst wieder zurückzukehren, um wieder in Österreich zu leben, antwortet Hasani ohne Zögern: „Ja, zu 100 Prozent.“ Vielleicht dann ja sogar doch noch als Nobelpreisträger.

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Hilla Haddad Chmelnik, Mitgründerin von Moonshot, will die Weltraum-Logistik mit ihrem 25-köpfigen Team vorantreiben. Statt auf teure chemische Raketen setzt das israelische DeepTech-Startup auf elektromagnetische Beschleunigung. Im brutkasten-Interview spricht die ehemalige „Iron Dome“-Projektleiterin über das enorme Potenzial im All, das Scheitern in Simulatoren und was Europa von Israels Innovationskraft lernen kann.

Sie sind Luft- und Raumfahrttechnikerin, waren Projektleiterin beim Iron Dome und Generaldirektorin im israelischen Ministerium für Innovation, Wissenschaft und Technologie. Jetzt haben Sie Moonshot gegründet, ein Unternehmen, das Transporte im All per elektromagnetischer Beschleunigung statt mit klassischen Raketen anpackt. Sie sitzen da ja wirklich genau an der Schnittstelle von SpaceTech, DeepTech, Verteidigung und Politik. Wenn wir mal aufs große Ganze schauen: Wo steht SpaceTech gerade allgemein?

Für mich sind das gar keine getrennten Dinge. SpaceTech oder eigentlich der Weltraum an sich ist einfach die nächste Stufe für die Menschheit. Um Quantentechnologie, Energie oder KI wirklich weiterzuentwickeln, müssen wir ins All. Der Weltraum ist eine ganz eigene Domäne. Das ist im Grunde wie beim Internet: Wir sagen heute ja auch nicht „Internet-Tech“, das Internet ist einfach die Basis für alles andere.

Die Erde wird langsam ziemlich voll, und uns gehen hier die Ressourcen aus. Selbst wenn wir über Quantencomputing oder Smartphones reden: Dafür brauchen wir Seltene Erden. Und davon haben wir auf der Erde schlicht nicht genug.

Und Sie glauben fest daran, dass wir diese Stoffe im All finden?

Naja, sie kamen ja ursprünglich von dort, also werden wir sie auch dort finden. Wir wissen, dass es sie auf dem Mond gibt und auf Meteoriten. Und das Thema Energie ist im All ein Selbstläufer, es gibt dort keine Atmosphäre, die Sonne scheint also ununterbrochen. Deshalb reden wir ja auch über Rechenzentren im Weltraum. Warum sollte man das tun? Weil uns auf der Erde der Strom ausgeht, selbst wenn wir über Atomkraft nachdenken.

Bei erneuerbaren Energien auf der Erde hat man immer Probleme mit der Atmosphäre und dem Tag-Nacht-Wechsel. Im All hat man diese Sorgen nicht, dafür eben andere. Aber da der Zugang zum All in den letzten zehn Jahren so viel billiger geworden ist, und die Preise fallen weiter, sind die Wege jetzt frei. Wenn wir erst mal dort sind, entsteht da eine völlig neue Industrie. Alles, was Sie genannt haben, Quanten, Cyber, Mobile, Verteidigung, wird eine Anwendung im All brauchen. Deswegen ist das Ding so riesig. Und deshalb ist der SpaceX-Börsengang auch so eine Riesensache: Es ist das Fundament, die nackte Infrastruktur.

Und wo hakt sich Moonshot da ein? Welches Problem löst ihr genau?

Bei uns dreht sich alles um die Lieferkette. Es ist reine Logistik. Die Straße ins All steht ja jetzt. Und weil es diese Straßen gibt, wird es dort oben immer mehr Infrastruktur geben. Ganz egal, ob das eine private Raumstation als Fabrik ist, ein Rechenzentrum oder ein Satellit: Sie alle brauchen eine funktionierende Lieferkette. Irgendwer muss die Rohstoffe, das Wasser oder die Ersatzteile ja hochbringen. Genau das macht Moonshot.

Sie bauen also sozusagen den Lastwagen für den Weltraum? Über welchen Zeithorizont reden wir da eigentlich?

Wir bauen eher das FedEx fürs All. Wir peilen den Anfang der 30er-Jahre an, also so 2030, 2032 wollen wir ins All. Wenn man heute Fracht hochschicken will, muss man bei den aktuellen Preisen immer den ganzen Truck buchen, also eine komplette Falcon-Rakete oder ein ganzes Starship. Jedes Mal, wenn man ins All will, muss man 21 Tonnen bei einer Falcon oder 100 Tonnen bei einem Starship mitnehmen.

Wenn Sie da oben aber schon metaphorisch gesagt Ihren Kaffeeladen haben und eigentlich nur jede Woche frische Bohnen brauchen, mieten Sie ja nicht jedes Mal den ganzen Sattelschlepper. Sie brauchen einen Paketdienst, eben wie FedEx. Moonshot nutzt dafür eine ganz andere Physik: Wir arbeiten mit elektromagnetischen Beschleunigern, nicht mit chemischen Raketen. Dadurch schaffen wir dieselben Preise, aber eben für kleine Pakete. Wir schicken 200 oder 300 Kilo zum gleichen Kilopreis hoch wie das Starship. Man bestellt einfach eine Lieferung.

Sind Sie damit nicht ein Konkurrent für SpaceX?

Nein, überhaupt nicht. Wir ergänzen uns perfekt. Wir brauchen SpaceX ja, damit sie immer mehr Masse ins All schießen. Und je mehr Masse die hochbringen, desto mehr Kunden haben wir am Ende. Das ist eigentlich genau das Gegenteil von Konkurrenz. Wir wollen, dass die chemischen Raketen so oft wie möglich fliegen.

Denken Sie an einen Umzug von Europa in die USA: Es ist völlig klar, dass Sie selbst in der Business Class nach New York fliegen. Aber es macht überhaupt keinen Sinn, Ihr Sofa im Flugzeug neben sich zu setzen. Das schicken Sie im Frachtcontainer. Im Moment sind die chemischen Raketen im All die Business Class. Sie sind teuer. Und obwohl es billiger ist als vor 20 Jahren, zahlt man für jedes Kilo exakt dasselbe. Das heißt, das Kilo Astronaut, das Teuerste, was man hochschicken kann, kostet im Transport genauso viel wie das Kilo Wasser, das er trinkt. Wenn wir also einen guten Preis für das Kilo Astronaut haben, zahlen wir für das Wasser schlicht viel zu viel.

Mit unserer Technologie bei Moonshot werden wir niemals Astronauten transportieren können. In einem Frachtcontainer reist man ja auch nicht nach New York, es ist zu heiß, dauert zu lange, das hält kein Mensch aus. Unsere Anlage arbeitet mit extremen Kräften von bis zu 800 G. Das überlebt kein Mensch und auch keine empfindliche Elektronik. Aber Wasser, Treibstoff, mechanische Bauteile oder Ersatzteile wie Solarpaneele stecken das locker weg.

Wir trennen diese Fracht also von den teuren Raketen. Die Raketen bleiben für die Menschen und die feine Sensorik. So baut man eine echte Industrie auf. Eine hochentwickelte Wirtschaft braucht Häfen, Schienen, Lkw und Flugverkehr. Wenn eine Insel nur ein einziges Transportmittel hat, wird die Wirtschaft dort nie richtig laufen. Und genau das machen wir im All: Wir bauen die nächste Logistikebene neben den klassischen Raketen auf.

Entwickeln Sie diese elektromagnetische Beschleunigung eigentlich komplett neu oder nutzen Sie bestehende Technologien?

Wir bauen natürlich unsere eigene Technologie, aber wir machen keine Grundlagenforschung. Bei uns ist das reines Engineering. Die Wissenschaft dahinter hat sich im letzten Jahrzehnt quasi von selbst entwickelt, durch die erneuerbaren Energien, durch die Medizintechnik. Die Basiskomponenten wie Kondensatoren, Schalter oder spezielle Materialien, die extreme Kräfte und Hitze aushalten, gibt es alle schon auf dem Markt, und sie sind viel billiger geworden. Vor zehn Jahren hätten wir uns an diese Sache gar nicht herangewagt, weil die Technik noch nicht so weit war.

Jetzt nehmen wir diese Komponenten, die gar nicht primär für uns entwickelt wurden, und fügen sie in unserer Maschine zusammen. Wir erfinden also keine neuen Kondensatoren, sondern kaufen sie von der Stange und passen sie so an, dass sie genau unsere Spezifikationen erfüllen und bezahlbar bleiben. Es ist also kein neues wissenschaftliches Rätsel, sondern clevere Ingenieursarbeit und Integration.

Wie viel von diesem Ingenieur-Know-how bringen Sie aus Ihrer Zeit beim Iron Dome mit? Hilft Ihnen diese militärische Erfahrung bei Ihrem heutigen Projekt?

Der entscheidende Punkt ist eigentlich die ganze Philosophie der israelischen Verteidigungsindustrie. Mein Chefingenieur hat das David’s Sling-Programm geleitet, eine andere Kollegin kommt aus dem Arrow-Raketenprogramm. Die wahre Kunst in Israels Verteidigungssektor ist es, hochkomplexe Hardware und Luftfahrtsysteme extrem billig, wahnsinnig schnell und fast ohne reale Systemtests zu bauen. Und das liegt schlicht daran, dass Israel klein ist, wir haben gar keinen Platz für riesige Testgelände. Deshalb haben wir über die Jahrzehnte hinweg ganz andere Methoden entwickelt als die Amerikaner oder Europäer: Wir setzen massiv auf Simulatoren.

Sie setzen also voll auf digitale Zwillinge?

Genau. Wir bauen hochkomplexe digitale Zwillinge des gesamten Systems. Die testen wir dann im Labor im ganz kleinen Maßstab. Weil wir das so akribisch machen, können wir uns blind auf unsere Simulatoren verlassen. Wenn wir das finale, echte System bauen, wissen wir fast schon, dass es funktioniert. Reale Systemtests heben wir uns wirklich nur für den allerletzten Schritt auf. Denn wenn wir in Israel ein echtes System testen, ist das kein Experiment mehr, da muss es klappen. Wir haben weder das Geld noch den Platz für Fehler, und uns schaut ständig jeder auf die Finger. Als ich beim Iron Dome war, war praktisch jeder reale Test ein Volltreffer.

Elon Musk hat völlig recht, wenn er sagt: Wenn ein realer Test klappt, war es eigentlich kein richtiger Test, weil man nur durch Fehler lernt. Also machen wir unsere Fehler in den Simulatoren. Und genau das ist auch das Fundament von Moonshot. Wir arbeiten mit Ingenieuren zusammen, die genau diese Schule durchlaufen haben. Wir bauen ein kleines Labormodell mit gerade mal sechs Zentimetern Durchmesser und eineinhalb Metern Länge. Damit schießen wir 300 Gramm mit 100 Metern pro Sekunde ab. Aber damit beweisen wir exakt die Präzision im Mikrosekundenbereich, die Latenz und die Kontrollierbarkeit, die wir später im Großen brauchen. Wir machen das so, weil wir in Israel wegen unserer Größe gar keine andere Wahl hatten.

Schauen wir mal auf die nackten Zahlen: Wie zieht man so ein DeepTech-Startup für Weltraum-Logistik strategisch hoch? Wie viel Geld braucht man für die R&D-Phasen, wie sieht Ihr Team aus und wie lief die erste Finanzierung?

Wir sind zu dritt im Gründerteam. Am Anfang brauchten wir gar nicht so viel Geld. Unsere These war einfach: Wenn wir ein bisschen Startkapital kriegen, können wir in Israel ein großartiges Team aufbauen. Solche Leute sind schwer zu kriegen, man braucht ganz spezielle Talente. Aber wir wussten, dass Israel ein riesiges Reservoir für genau diese Talente ist. Wenn das Geld da ist, können wir sie anheuern.

Und was heißt „ein bisschen Startkapital“ im SpaceTech-Bereich?

In unserer Pre-Seed-Runde waren das 2,5 Millionen Dollar. Für Weltraumverhältnisse ist das tatsächlich wenig. Dazu kamen noch 1,5 Millionen von der israelischen Innovationsbehörde, das war unser Fundament fürs erste Jahr. Gerade haben wir unsere Seed-Runde mit rund 14 Millionen Dollar abgeschlossen. Damit finanzieren wir die Fertigstellung unseres ersten echten Produkts: die EMA (Electromagnetic Mass Accelerator). Das ist ein Beschleuniger mit 30 Zentimetern Durchmesser. Damit testen wir nicht nur unsere Simulatoren, sondern bringen auch direkt ein Produkt auf den Markt, das für den Verteidigungssektor extrem spannend ist, weil es als Testumgebung für Hyperschall-Technologie dient.

Das Verteidigungsministerium hat zu uns gesagt: „Dass ihr irgendwann ins All wollt, ist super. Aber im Moment brennen wir darauf, mit eurem Beschleuniger Hyperschall-Tests superschnell und billig durchzuführen.“ Wir feilen gerade am Vertrag, um dieses Labor gemeinsam mit ihnen aufzubauen. Für das Weltraumprojekt reicht uns eine EMA-Geschwindigkeit von 1.000 Metern pro Sekunde, aber das Ministerium braucht 2.000 Metern pro Sekunde. Die Anlage wird deshalb 25 Meter lang sein statt der geplanten 7 Meter. Mit den 14 Millionen Dollar kommen wir erst mal ein Jahr aus. Danach gehen wir in die nächste Runde.

Welches Volumen peilt ihr für die nächste Runde an und was wollt ihr damit machen?

Wir planen eine Runde von etwa 20 bis 30 Millionen Dollar. Damit wollen wir die finalen Bausteine für unseren großen Beschleuniger im All entwickeln, den Magnetar. Wichtig ist: Das Geld fließt nicht in die riesigen Baukosten der Anlage, sondern in die reine Technologie. Die massiven Errichtungskosten für das finale System, das wir übrigens in Alaska aufbauen wollen, kommen später direkt von den Kunden und Partnern, sobald die Technik steht.

Ihre ersten Kunden sind also vor allem Regierungen?

Es geht vor allem um Gelder aus Verteidigungsbudgets. In den USA unterschreibt man heute oft gar nicht direkt bei der Regierung, sondern bei privaten Firmen, die wiederum über staatliche Programme bezahlt werden. Es läuft also im Rahmen von Regierungsprojekten. In Israel arbeiten wir direkt mit dem Verteidigungsministerium zusammen, weil das Projekt dort als strategisches, nationales Gut gilt. Das Ministerium sichert den Zugang, damit die großen Player wie IAI (Israel Aerospace Industries) oder Rafael das System uneingeschränkt nutzen können.

Zum Schluss noch ein Blick auf Europa: Wir diskutieren hier ja ständig über mangelnde Wettbewerbsfähigkeit und das Problem, dass geniale Forschung viel zu selten den Weg in den Markt findet. Israel gilt da weltweit als das absolute Vorbild beim Technologietransfer. Was kann Europa von Israel lernen, wenn es darum geht, Forschung in Produkte zu verwandeln und Richtlinien zu schaffen, die Startups wie Ihres überhaupt erst ermöglichen?

Niemand wünscht sich Krieg, das ist klar. Aber der fundamentale Unterschied ist schlicht: Wir müssen innovativ sein, um zu überleben. In Europa gibt es diesen existenziellen Druck zum Glück nicht. Ihr müsst also andere Wege und Motive finden, um diesen Zug zu entwickeln und Länder wie Österreich oder Deutschland haben dafür ja durchaus gute, eigene Strukturen.

Aber der wahre Kern unseres Erfolgs und unserer Resilienz ist einfach, dass wir keine andere Wahl haben. Wir müssen abliefern, und zwar extrem schnell. Und es muss auf Anhieb funktionieren. Beim Iron Dome haben uns damals fast alle Experten weltweit gesagt, das sei technisch unmöglich. Aber wenn du in Israel lebst und ständig Raketen aus dem Gazastreifen angeflogen kommen, akzeptierst du die Aussage „das geht nicht“ einfach nicht. Es muss gehen. Und genau dieser Druck zwingt dich dazu, einen Weg zu finden, wie es klappt. Das ist es, was uns voranbringt.

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