15.12.2025
PORTRÄT

Serwas: Tiroler Startup macht Rechenleistung zur Heizquelle

Weltweit laufen Millionen Server rund um die Uhr. Sie berechnen Daten, trainieren Algorithmen, betreiben Clouds. Und sie produzieren immense Mengen Wärme. Der Großteil der Serverabwärme bleibt ungenutzt. Bisher.
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vlnr: Manuel Untergasser, Timo Berkmann, Lucas Bolte (C)Serwas

Genau hier möchte das Tiroler Startup Serwas ansetzen. Das Unternehmen nutzt die entstehende Abwärme direkt zum Heizen von Wohn- und Bürogebäuden. Erste Pilotanlagen laufen bereits in Vorarlberg.

Backe, backe Kuchen, der Server hat gerufen!

Die Nutzung von Serverabwärme ist kein völlig neuer Ansatz. In Wien wird etwa die Klinik Floridsdorf über die Wärme von Serveranlagen versorgt. Bisher waren solche Anwendungen jedoch vor allem groß angelegte Infrastrukturprojekte, die für kleinere Gebäude kaum praktikabel waren. Serwas möchte diese Technologie nun so vereinfachen, dass auch Wohnhäuser und kleine Betriebe davon profitieren können.

Im Gespräch mit brutkasten erzählt Gründer Timo Berkmann, dass die Idee in der Backstube seines Vaters entstand. Als feststand, dass Berkmann den Familienbetrieb nicht übernehmen würde, wurde die Produktion reduziert und die Bäckerei war nur noch einmal pro Woche in Betrieb. Für die Vorbereitung des Teigs, der eine konstante Grundwärme braucht, musste dennoch eine gewisse Temperatur gehalten werden, gleichzeitig wurde an den übrigen Tagen kaum geheizt. Eine Lösung musste her.

Kurz darauf stand in einer Vorarlberger Backstube ein Server, der gleichzeitig Rechenleistung für Cryptofarming erbrachte und Wärme erzeugte. Als im Frühling der Heizbedarf zurückging, wurde das System auf Wasserkühlung umgestellt und lieferte fortan auch warmes Wasser. So entstand der erste Prototyp.

Vereinte Kräfte

Timo Berkmann bringt das nötige Fachwissen mit, er ist ausgebildeter Bauingenieur und Bauphysiker. Für die Entwicklung eines marktfähigen Produkts war jedoch früh klar, dass er Unterstützung brauchen würde. Mit dem Wirtschaftswissenschaftler Manuel Untergasser und dem Informatiker Lucas Bolte holte er zwei Co-Gründer an Bord, die das Projekt entscheidend erweiterten. Gemeinsam arbeiteten sie von Beginn an mit dem Forschungszentrum für Energie der FH Vorarlberg zusammen. Dort wurde das System wissenschaftlich begleitet und weiterentwickelt.

Aus dieser Zusammenarbeit entstand auch eine intelligente Steuerungssoftware, die Strompreise und die Verfügbarkeit erneuerbarer Energie prognostizieren und den Betrieb automatisch optimieren soll, um so die Effizienz zu erhöhen und die Kosten zu senken.

Ein „Serwas“-Server neben einem Warmwasserkessel (C) Serwer

Wie wird Serverwärme alltagstauglich?

„Mit Serwas wird Rechenleistung zur Heizquelle. Damit werden Gebäude unabhängiger von steigenden Energiekosten“, sagt Berkmann. Die eigens entwickelte Server-Hardware wird dabei direkt in bestehende Heizsysteme integriert. Laut den Gründern soll die entstehende Wärme vor Ort genutzt werden, ohne lange Leitungswege und ohne aufwendige Umrüstung.

Auch technisch will Serwas die Einstiegshürde niedrig halten. „Unsere Technologie kann ohne technisches Vorwissen betrieben werden. Die Systemeinbindung ist einfach und die Wärme kann direkt im Gebäude genutzt werden“, ergänzt Co-Founder Untergasser.

Serwas verweist darauf, dass sich der Ansatz von klassischen Rechenzentren unterscheide, da dort überschüssige Wärme in der Regel abgeführt und heruntergekühlt werde. Im eigenen System werde die entstehende Wärme stattdessen für die Gebäudenutzung bereitgestellt. Nach Angaben des Unternehmens könne dies für Eigentümerinnen und Eigentümer zwei Effekte haben. Einerseits könnten die Heizkosten sinken, da die Wärme während des Serverbetriebs ohnehin entstehe. Andererseits könne die Rechenleistung zusätzliche Einnahmen ermöglichen. Serwas beschreibt die Systeme als kontinuierlich arbeitend und damit geeignet, eine gleichmäßige Wärmeversorgung zu unterstützen. Aus ökologischer Sicht wird darauf hingewiesen, dass jede genutzte Kilowattstunde Serverabwärme fossile Energiequellen ersetzen könne.

Erste Anlagen bereits in Betrieb

Die ersten Systeme von Serwas sind bereits in privaten und gewerblichen Gebäuden im Einsatz. Nun startet die erste Produktgeneration offiziell in Österreich und Deutschland. Für 2026 ist bereits die nächste Entwicklungsstufe angekündigt. Mit KI-Server soll eine neue Serie mit höherer Rechenleistung und einer deutlich verbesserten Wirtschaftlichkeit auf den Markt kommen.

Ein Gerät der aktuellen Generation, das sowohl für die Heizungsunterstützung als auch für die Warmwasserbereitung eingesetzt wird, liefert rund zehn Kilowatt Wärmeleistung. Das System misst etwa 70 x 40 x 10 Zentimeter und kostet rund 12.000 Euro, hinzu kommen Installationskosten von etwa 1.500 Euro. Die Einnahmen aus der Rechenleistung liegen bei dieser ersten Generation bei rund 12 Cent pro Kilowattstunde.

Die nächste Generation wird den Schwerpunkt stärker auf die Warmwasseraufbereitung legen. Mit einem Preis von rund 25.000 Euro pro Einheit liegt sie höher, erzielt jedoch durch höhere Rechenleistung und verbesserte Optimierungssoftware deutlich größere Erträge von rund 80 Cent pro Kilowattstunde. Der Return on Investment soll bei etwa eineinhalb Jahren liegen.

Doppelter Nutzen

Das Unternehmen beschreibt sein Geschäftsmodell als eine Kombination aus Hardwareverkauf und Beteiligung an der Vermarktung der erzeugten Rechenleistung. Serwas gibt an, für diese Vermarktung einen Anteil von fünf bis zehn Prozent pro Kilowattstunde zu erhalten. Nach Unternehmensangaben könne für Gebäudeeigentümerinnen und Gebäudeeigentümer ein doppelter Nutzen entstehen, da sowohl Wärme bereitgestellt als auch Einnahmen über die Rechenleistung erzielt würden, während Serwas selbst über laufende Beteiligungen am Betrieb eingebunden sei.

Nach Einschätzung des Unternehmens könnte die Entwicklung dazu führen, dass die Systeme nicht nur für Ein- und Mehrfamilienhäuser, sondern auch für gewerbliche Objekte und energieintensive Gebäude wie Hotels, Produktionsbetriebe oder größere Immobilienanlagen relevant werden.

Von der Idee zum Startup

Serwas beschreibt den eigenen Ansatz als klaren Gegenentwurf zu bestehenden Lösungen, die häufig auf große Rechenzentren oder umfangreiche Anlagen setzen, deren Abwärme erst im Nachhinein nutzbar gemacht wird.

Das Unternehmen verfolgt nach eigenen Angaben ein All-in-One-Konzept, bei dem die Server von Beginn an so ausgelegt sind, dass sie Wärme direkt bereitstellen und gleichzeitig Rechenleistung erzeugen. Dadurch soll die Technologie auch für einzelne Häuser, kleinere Betriebe und mittelständische Unternehmen zugänglich werden. Aus Sicht des Teams entsteht damit ein Angebot in einem Bereich, der bislang weder von klassischer Gebäudetechnik noch von IT-Anbietern abgedeckt wurde.

Für die Weiterentwicklung konnte Serwas mehrere Förderungen holen, darunter zwei FFG-Innovationsschecks und einen FFG-Patentscheck mit jeweils 12.500 Euro, 20.000 Euro aus dem Boost.Up-Programm sowie 40.000 Euro aus dem aws First Incubator.

Auch bei Auszeichnungen zeigte sich Resonanz. Das Startup wurde für den Tiroler Innovationspreis nominiert, erhielt den Senator h.c. Dr. Martin Steinmeyer Preis in Höhe von 6.500 Euro und wurde beim H-Farm Mozart Bootcamp für den besten Pitch ausgezeichnet.

Für 2026 kündigt Serwas die Umwandlung von einem e.U. in eine FlexCo an. Zudem soll bereits im Mai 2025 ein PCT-Patent beantrag worden sein. Eine Investmentrunde ist für das zweite Quartal 2026 vorgesehen. Bislang haben alle Testkunden ihre Anlagen selbst finanziert, die Produktion erfolgt derzeit als Durchlaufmodell von der Komponentenbestellung bis zum Einbau dauert es etwa drei Wochen. Seit November 2025 läuft der offizielle Verkauf.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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