Ian Rust: „Im Herzen bin ich Hacker und Techniker“
Ian Rust, Co-Gründer von Cruise Automation, wird auf den Foundertalks exklusiv über die Zukunft selbstfahrender Autos sprechen. Im Brutkasten Interview erklärt er, warum er im Herzen immer ein Hacker und Techniker bleiben wird und welche Tipps er hat, um mit dem Scheitern besser umzugehen.
Ian Rust ist Co-Gründer und Founding Engineer von Cruise Automation. Das amerikanische Startup entwickelt neue Technologien für selbstfahrende Autos. 2013 wurde es von Rust und Kyle Vogt gegründet. Vor einigen Monaten gelang dem jungen Unternehmen dann ein lang erträumter Exit: Für über eine Milliarde Dollar kaufte General Motors Cruise Automation.
Wie bist du Teil des Gründungsteams von Cruise Automation geworden? Kanntest du Kyle Vogt schon zuvor?
Ich kannte Kyle von unserer Zeit an der MIT, wo wir im selben Studentenheim gewohnt hatten. Nachdem wir beide im Silicon Valley arbeiteten, fragte mich Kyle, ob ich mit ihm an einem selbstfahrenden Auto für die Autobahn arbeiten wolle. Ich stellte mir die Zusammenarbeit angenehm vor und ich mochte ihn während unserer Zeit an der Uni, also kündigte ich meinen Job bei Google X und startete Cruise mit Kyle.
Hast davor schon einmal daran gedacht, Gründer zu werden?
Nein, aber ich war mit meinem Job in einer großen Firma unzufrieden und ich hatte begonnen, an einigen Ideen zu arbeiten, um mein eigenes Projekt zu starten. Außerdem wollte ich an automatischen Autos arbeiten, machte bei Google X aber etwas ganz anderes. Kyle kam zum genau richtigen Zeitpunkt auf mich zu, also packte ich die Gelegenheit beim Schopf.
Du hast also bei Google gearbeitet, bei dem Unternehmen, das heute euer größter Konkurrent ist. Profitiert Cruise Automation von deinem Wissen über Google?
Nicht wirklich, um ehrlich zu sein. Ich habe einfach meine Erfahrungen weitergegeben, wie etablierte Firmen Produkte entwickeln. Diese Methoden sind sehr wirkungsvoll, haben aber auch einige Schwächen. Daher denke ich, dass es nützlich ist, alle guten Dinge mitzunehmen und jene zu vermeiden, die nicht funktioniert haben.
Hast du dir einen Exit an General Motors gewünscht?
Ja, ich glaube das ist eine wunderbare Partnerschaft. Die Technologie von Cruise und die großen Kapazitäten von General Motors werden zusammen sehr stark sein.
Arbeitest du noch als Techniker bei Cruise Automation oder hat der Zusammenschluss mit General Motors deine Aufgaben verändert?
Ja, das tue ich immer noch. Im Herzen bin ich Hacker und Techniker und ich könnte mir niemals vorstellen, mich von den schwierigen technischen Aufgaben zu entfernen. Nichts ist so interessant, wie fahrerlose Autos.
Würdest du noch einmal eine Firma gründen?
Definitiv, aber nicht in der näheren Zukunft. Es gibt bei Cruise noch so viel zu tun.
Was ist deine persönliche Einstellung zum Thema Scheitern? Bist du schon einmal gescheitert und hast du irgendeinen Rat, wie man dann weiter macht?
Wenn man zu oft scheitert, wird man entmutigt. Zu selten scheitern bedeutet hingegen, dass man nicht genug versucht. Dazwischen gibt es ein Gleichgewicht. Ich stimme grundsätzlich der Meinung zu, dass Scheitern eine Gelegenheit ist, zu lernen.
Mein Rat: Das Wichtigste ist das Gegenteil von „es weiter versuchen“ – also nicht ständig Dinge zu tun, die dich unglücklich machen. Ich habe viel zu viele Leute (inklusive mich) an Ideen arbeiten sehen, die eigentlich nicht funktionieren, nur weil aufhören als ein Zeichen der Schwäche empfunden worden wäre. Die besten Firmen und Produkte haben gemeinsam, dass die Menschen, die sie entwickeln, ihren Job lieben. Also versucht es weiter, wenn ihr daran glaubt und liebt, was ihr tut. Aber macht nicht weiter wenn ihr das nicht tut und nur eine entschlossene Person seid.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
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.
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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