24.08.2026
ZAHLEN

Reploid veröffentlicht Jahresbericht 2025: Komplexes Bild hinter glänzender Fassade

Das im direct market plus der Wiener Börse notierte Welser Scaleup Reploid legt seine Zahlen für 2025 vor. Was auf den ersten Blick nach makelloser Erfolgsgeschichte aussieht, wird bei genauerer Betrachtung doch etwas komplexer.
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Jonas Finck und Philip Pauer, Vorstände der Reploid Group AG | (c) Reploid / Stefan Beiganz
Jonas Finck und Philip Pauer, Vorstände der Reploid Group AG | (c) Reploid / Stefan Beiganz

Im Juli gab das Welser Scaleup Reploid bereits vorläufige Zahlen zum Geschäftsjahr 2025 bekannt, wie brutkasten berichtete. Und große Überraschungen gibt es im nun veröffentlichten kompletten Jahresbericht bei den damals genannten Kennzahlen keine:

Der Umsatz stieg demnach von 5,1 Millionen Euro im Jahr 2024 auf 37,9 Millionen Euro im Jahr 2025, das Betriebsergebnis (EBIT) von 1,1 Millionen auf 12,6 Millionen Euro. Die Bilanzsumme wuchs von 7,7 Millionen auf 48,3 Millionen Euro und das Eigenkapital von 4,7 Millionen auf 19,2 Millionen Euro (jeweils zum Stichtag 31.12.). Unterm Strich stehen 9,4 Millionen Euro Gewinn.

Österreichs Scaleup-Musterschüler?

Die Zahlen sprechen für sich, will man meinen. Ist Reploid also Österreichs Scaleup-Musterschüler, dem starkes Wachstum auf allen Ebenen bei steigender Profitabilität gelingt? Ein genauer Blick in den Jahresbericht abseits der Zahlen, die es in die begleitende Presseaussendung geschafft haben, zeigt ein deutlich differenzierteres Bild.

Hoher Gewinn trifft tief negativen Cashflow

In der Presseaussendung nennt Reploid Umsatz, Betriebsergebnis, Bilanzsumme und Eigenkapital. Der Jahresüberschuss und vor allem die Cashflow-Rechnung finden sich nur im vollständigen Bericht. Und dort zeigt sich, dass die Ertragszahlen deutlich von der tatsächlichen Kassenlage abweichen: Dem ausgewiesenen Gewinn von 9,4 Millionen Euro steht ein Minus von nicht weniger als 6,5 Millionen Euro beim operativen Cashflow gegenüber. Hinzu kamen Abflüsse für Investitionen von rund 6,1 Millionen Euro. Diesen Geldbedarf deckte das Scaleup mit frischem Geld von außen: Über Eigenkapitaleinzahlungen von Investoren sowie neue Kredite holte man sich 2025 insgesamt 12,4 Millionen Euro. Mit Stichtag 31.12.2025 lag der ausgewiesene Kassenbestand bei rund 6.000 Euro, also eine „schwarze Null“.

Große offene Forderungen mit Unsicherheitsfaktor im Umsatz

Ein wesentlicher Grund für diese Schere zwischen dem verbuchten Gewinn und dem tatsächlichen Kassenstand liegt in den Verträgen für die Insektenmastanlagen, die das Scaleup für seine Kunden baut. Zwar verbuchte Reploid einen Rekordumsatz von 37,9 Millionen Euro, wartete zum Bilanzstichtag jedoch noch auf erhebliche Kundenzahlungen: Die Forderungen aus Lieferungen und Leistungen standen netto, also bereits nach Abzug von Wertberichtigungen, mit rund 18,6 Millionen Euro in der Bilanz.

Ein Unsicherheitsfaktor: Viele Kunden müssen vertraglich erst zahlen, wenn ein behördlicher Baubescheid für die jeweilige Anlage vorliegt. Da Fälligkeit und Zahlungszeitpunkt vieler Forderungen damit unsicher sind, musste Reploid den Wert seiner Forderungen drastisch korrigieren. Zum Bilanzstichtag summierten sich die Wertberichtigungen auf 13,8 Millionen Euro, wovon allein 12,1 Millionen Euro das operative Ergebnis des Jahres 2025 als Aufwand belasteten. Wegen dieser Unsicherheiten stufte der Prüfer Deloitte die Werthaltigkeit der Forderungen im Bericht als „besonders wichtigen Prüfungssachverhalt“ ein.

Viele Geschäfte im eigenen Firmennetzwerk

Auffällig ist zudem eine enge Verflechtung im eigenen Firmennetzwerk. Zu den offenen Kundenforderungen kommen weitere Forderungen von rund 6,5 Millionen Euro gegenüber Tochtergesellschaften, davon rund 2 Millionen Euro aus Lieferungen und Leistungen und der Rest aus Finanzierungen und Verrechnungen, sowie von rund 5,3 Millionen Euro gegenüber Beteiligungsunternehmen der Gruppe. Die Forderungen gegenüber den eigenen Töchtern mussten dabei bereits mit 5,5 Millionen Euro wertberichtigt werden, das entspricht rund 46 Prozent ihres ursprünglichen Werts.

Zusätzlich stiegen die Vermögenswerte durch ein von einer Tochterfirma erworbenes Patentrecht im Wert von knapp 4,8 Millionen Euro. Frisches Geld von außen brachte dieser interne Deal freilich nicht. Zum Stichtag standen zugleich Verbindlichkeiten gegenüber verbundenen Unternehmen von knapp 6 Millionen Euro aus Verrechnungen in den Büchern.

„Kleine Kapitalgesellschaft“ Reploid muss keinen Konzernabschluss vorlegen

Ein weiterer auffälliger Punkt betrifft die Transparenz. Die Bilanzsumme wuchs von 7,7 Millionen auf 48,3 Millionen Euro, die Belegschaft auf Gruppenebene lag per Ende 2025 bei 109 Mitarbeitenden. Dennoch ist das Unternehmen formell weiterhin als „kleine Kapitalgesellschaft“ eingestuft. Zudem greifen laut Bericht die größenabhängigen Befreiungstatbestände des § 246 UGB: Reploid muss daher keinen Konzernabschluss aufstellen. Das tatsächliche Gesamtbild der Finanzen aller in- und ausländischen Tochterfirmen bleibt für die Öffentlichkeit damit teilweise intransparent. Die im aktuellen Bericht veröffentlichte Beteiligungsliste weist jedenfalls bei mehreren Tochtergesellschaften Verluste aus, was das Gesamtbild schärft.

Normaler Vorgang, außergewöhnliche Transparenz

Dass bei derartigem Wachstum ein hoher Kapitalbedarf besteht und es finanzielle Risiken und Unsicherheitsfaktoren gibt, ist bei Scaleups freilich völlig normal. Und auch dass bei den kommunizierten Zahlen eine Auswahl getroffen wird, die das Unternehmen gut dastehen lässt, ist gang und gäbe. Der Unterschied liegt freilich darin, dass Reploid als börsennotiertes Unternehmen höhere Transparenzpflichten hat. Es notiert seit Juli 2025 im direct market plus der Wiener Börse. Für Beobachter:innen bietet Reploids Jahresabschluss 2025 in Kombination mit der Presseaussendung jedenfalls ein spannendes Anschauungsobjekt, wie man mit betriebswirtschaftlichen Kennzahlen hantieren kann.

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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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