25.11.2016

Sex-Startups: Brauchen wir die Disruption im Bett?

Kommentar. Die Digitalisierung macht vor nichts und niemandem halt. Da ist es nur logisch, dass Startups sich auch unseres Liebeslebens annehmen. Doch wollen wir die Disruption wirklich auch in unser Bett lassen?
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In der Geschichte der Menschheit gibt es, schon allein aus biologischen Gründen, eine große Konstante: Sex. Vollkommen unabhängig von Gesellschaftsform, Religion, politischen Umständen und technischer Entwicklung – der „Liebesakt“ in seinen Ausprägungen zwischen rein sexueller Befriedigung und Vollführung der großen Liebe war immer ein Riesenthema und wird es wohl immer bleiben. So universell Sex in der persönlichen Prioritätenliste der meisten Menschen ganz weit oben steht, so universell ist auch ein Wunsch, den sich miteinander Schlafende auf der ganzen Welt teilen: Sie wollen dabei nicht gestört werden.

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Smartphone als Gamechanger im Bett?

Disruption, auf deutsch Störung, ist das Zauberwort in der Startup-Community. Natürlich will man nicht die Menschen, sondern den Markt disrupten. Doch wie in allen anderen Märkten wollen auch die Sex-Startups alle nur das eine: Revolutionieren – zum Gamechanger werden. Voraussetzung ist, dass wir es zulassen, dass – man verzeihe die Formulierung – unser Liebesgame gechanged wird. Heißt es in den meisten Schlafzimmern doch seit einigen Jahren stets „Leg das Handy weg“, haben manche Jungunternehmen gegenteiliges im Sinn.

Ein „lieblicher“ Penisring, der die Sexleistung misst

(c) Lovely: So sehen Penisring und App aus
(c) Lovely: So sehen Penisring und App aus

Brandneu auf dem Markt wäre da etwa der smarte Penisring des polnisch-amerikanischen Startups Lovely. Der Name des Jungunternehmens, soviel sei vorweggenommen, ist nicht unbedingt Programm. Verbunden mit einer App misst der bunte Platistikring Einfallswinkel, Position, Geschwindigkeit und damit den Kalorienverbrauch des Mannes beim Sex. Zudem wirkt er stimulierend und soll, geht es nach den Foundern, das Sexleben verbessern. Denn die App macht anhand der erhobenen Daten Vorschläge zu neuen Stellungen und Praktiken.

„Ich muss wissen, ob ich meine Performance gegenüber Sabine von Vorgestern steigern konnte.“

Was schlägt die App heute für eine Stellung vor?

„Schatz, leg den Ring an und nimm das Handy heraus. Was schlägt die App heute für eine Stellung vor?“ – klingt doch romantisch, oder? Nicht. Nun gut, es geht ja nicht immer um Romantik. Bei einem One-Night-Stand kommt es sicher gut, wenn der Mann so etwas sagt, wie: „Warte, ich muss noch schnell meinen Penisring anlegen und meine App starten. Ich muss wissen, ob ich meine Performance gegenüber Sabine von Vorgestern steigern konnte. Bewerte nachher bitte auch, wie dir Einfallswinkel und Geschwindigkeit gefallen haben.“ Nicht? Nicht. Erhältlich ist das Gadget samt App im Moment übrigens zum ermäßigten Preis von nur 99 statt 169 Dollar. Ein Schnäppchen also. Nicht.

Redaktionstipps

Selbstbefriedigungstools für Trainingszwecke

Natürlich ist der Penisring von Lovely ein Extremfall. Bei anderen Hardware-Sex-Startups geht es eher darum, Menschen ohne oder mit wenig Sex möglichst gute Selbstbefriedigung zu ermöglichen – auch wenn natürlich niemals gesagt wird, dass man sich an Sexlose wendet. Da geht es dann darum, besser mit Fernbeziehungen zurechtzukommen, oder wie im Fall des Startups Blewit, um „Pleasure Training“. Blewit will Männern, kurz zusammengefasst, beibringen, im Bett länger durchzuhalten und Selbstbefriedigung sinnlicher zu erleben. Dazu ist das längliche Gerät mit elastischer Kunststofföffnung an einer Seite optisch bewusst schlicht und nicht naturnah gestaltet. Man habe sich im Design ein Beispiel an Apple genommen, heißt es vom Founder. Und wer will denn bitte nicht Sex mit seinem iPhone?

Dating-Apps und das Gespür für Menschlichkeit

Und dann gibt es natürlich noch diverse Software-Sex-Startups. auf dem Dating-App-Sektor findet man etwa vom Versprechen, die große Liebe zu finden, bis zur Vermittlung von bezahltem Sex alles. Dass die Digitalisierung schon dem einen oder anderen beim Finden der großen Liebe geholfen hat, wissen wir ja auch. Was wir jedoch nicht genau wissen ist, wie die neue Art des Kennenlernens uns auf Dauer verändert. „Die ‚Wisch-Kultur‘ trägt maßgeblich dazu bei, online vorschnelle Urteile, sogenannte ’snap-judgementes‘, über potentielle Dates zu treffen. Diese Entwicklung beeinträchtigt unser Gespür für Menschlichkeit und die emotionale Verbindung, die Teil eines sexuellen Erlebnisses sein kann“, sagte etwa die Sexualpädagogin Yana Tallon-Hicks dem Brutkasten im Interview.

„Die Vorab-Auswahlmöglichkeit bei Tinder und Co könnte uns vieles verwehren, auf das man nur stößt, wenn man potenzielle (Sexual-)Partner einfach so ohne vorangehendes Screening kennenlernt.“

Na dann: Bitte nicht stören!

Anders ausgedrückt, die Disruption im Dating-Bereich könnte auf Dauer negative Auswirkungen auf Sex und Beziehungen haben. Die Vorab-Auswahlmöglichkeit bei Tinder und Co könnte uns vieles verwehren, auf das man nur stößt, wenn man potenzielle (Sexual-)Partner einfach so ohne vorangehendes Screening kennenlernt. Die Disruption a là Penisring von Lovely und „pleasure Training“ von Blewit könnte zu einem absurden Leistungsgedanken beim Sex verleiten. Klar, Geschmäcker und Vorlieben sind Verschieden und die Digitalisierung des Sex mag vielen Leuten auch Vorteile bringen. Zumindest glückliche Paare sind aber vielleicht besser beraten, wenn sie auf die Disruption ganz klassisch reagieren: Bitte nicht stören!

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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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