27.06.2025
TERRA BREEZE

Social Cooling: Plug-and-Play-Klimaanlage aus Wien verbraucht 40% weniger Strom

Ein Wiener Startup behauptet, die weltweit erste Plug-and-Play-Klimaanlage entwickelt zu haben. Wie das Gerät funktioniert und was es besser machen soll als herkömmliche Anlagen, erzählt Gründer Philippe Schmit im Interview mit brutkasten.
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(l.n.r.) Ben Assa, Philippe Schmit (CEO) und Alireza Eslamian (CTO) setzen auf innovative Lösungen. | © Alex Wieselthaler

“Ich schwitze schon ab 15 Grad”, fängt Philippe Schmit an zu erzählen. Bei den derzeitigen hohen Temperaturen kann da wohl jede Person mitfühlen. Er wohnte früher in einer Altbauwohnung in Wien, studierte im Master Jus und hatte mit den hohen Temperaturen zuhause zu kämpfen. “Wenn man ein Student ist, hat man ein sehr geringes Budget. Ich konnte mir nie eine Klimaanlage leisten”, erzählt der gebürtige Luxemburger weiter. 

Also suchte er nach einer Lösung. Schritt für Schritt kam er auf die Grundidee des heutigen Startups Social Cooling. Die Idee: “Wir bringen die Wärme nicht nach draußen, sondern fangen sie irgendwie ein”. Zwei Jahre später ist aus der vagen Vorstellung ein konkretes Produkt entstanden: Terra Breeze – eine Plug-and-Play-Klimaanlage, die angeblich die erste ihrer Art weltweit sein soll.

Terra Breeze in den Startlöchern

Offiziell gegründet wurde Social Cooling Anfang des Jahres als FlexCo. Dazwischen gab es ein paar Experimente, bei denen Schmit seine Wohnung flutete. Und seinen Berufseinstieg bei einer Anwaltskanzlei. Heute arbeitet er mit einem sechsköpfigen Team an der Marktreife von Terra Breeze. Inspiriert ist das System von einer alten persischen Kühlmethode. Der Vorverkauf soll diesen Juli starten. 

Die neue Klimaanlage ist derzeit nur für Räume bis zu 50 Quadratmeter konzipiert – vor allem für Büros oder öffentliche Einrichtungen. Ihr Herzstück ist ein patentiertes thermisches Energiespeichersystem, das ohne klassischen Abluftschlauch und ohne Installation auskommt. Laut dem Startup sei das Gerät eine preiswerte und umweltschonende Alternative zu herkömmlichen Klimaanlagen.

Downtime einkalkulieren

Was Terra Breeze besonders macht, erklärt Schmit im Detail: „Normalerweise geben Klimaanlagen die Wärme gleich nach draußen. Die warme Luft nach draußen zu bekommen, braucht extrem viel Strom und eine Installation.“ Social Cooling verfolgt einen anderen Ansatz: Statt die Wärme nach außen zu leiten, wird sie mithilfe eines eigens entwickelten Phasenwechselmaterials im Gerät gespeichert.

Die gespeicherte Wärme wird dann gezielt wieder abgegeben – und zwar nachts, wenn niemand im Büro ist. Zwei Stunden „Downtime“ pro Tag reichen laut Unternehmensangaben, um das System vollständig zu entladen.

CO2-Ausstoß deutlich geringer

Durch diesen Ansatz soll Terra Breeze rund 40 Prozent weniger Strom verbrauchen als herkömmliche Klimaanlagen – konkret im Vergleich zu 12.000-BTU-Multisplit-Systemen, so das Startup. Diese höhere Energieeffizienz soll nicht nur die Betriebskosten für Unternehmen senken, sondern auch die Stromnetze entlasten und den CO2-Ausstoß deutlich verringern. „Man muss nicht entscheiden zwischen Nachhaltigkeit und Komfort, sondern man kann beides hier vereinen“, sagt Schmit.

Die Klimaanlage soll mehr als nur kühlen können: Terra Breeze lasse sich nämlich ganzjährig einsetzen – als Luftfilter, Luftbefeuchter oder auch -Entfeuchter. Damit positioniert sich das Gerät als multifunktionales Raumklima-System, das weit über den klassischen Kühlbetrieb hinausgeht.

Privathaushalte auch geplant

Aktuell ist das System vor allem für öffentliche Räume gedacht. Der Grund: Die tägliche „Downtime“ von rund zwei Stunden, in der der Raum idealerweise nicht genutzt wird. Für den Einsatz in Privathaushalten arbeitet das Team bereits an einer Lösung, wie Gründer Schmit verrät.

Konkret soll eine Software künftig erkennen, ob sich Personen im Raum befinden. „Das heißt, wir können immer nur einen Teil der Wärme abgeben. Immer wieder so 20 Minuten von den insgesamt zwei Stunden, die wir Downtime brauchen“, erklärt Schmit. „Wir spielen mit der Zeit, um den möglichst größten Komfort für die Kund:innen zu schaffen.“ Die intelligente Steuerung ist derzeit noch in Entwicklung und soll voraussichtlich im nächsten Jahr einsatzbereit sein.

Pilotprojekte mit großen Firmen

Aktuell liege der Fokus von Social Cooling noch klar auf dem Markteintritt mit der Hardware. Die Terra-Breeze-Klimaanlagen werden zunächst im Direktvertrieb angeboten. In einem nächsten Schritt soll das Modell durch B2B-Vertriebspartner ergänzt werden, um eine breitere Marktdurchdringung zu ermöglichen.

Bereits jetzt laufen erste Pilotprojekte – unter anderem mit der Rewe Group in Köln, der Stadt Wien, der Energie Steiermark, zwei Gemeinden in Luxemburg sowie einem Coworking Space vor Ort. Bis Ende 2026 will das Startup rund 2.000 Geräte verkaufen, sagt Schmit. Aktuell befindet sich das Unternehmen außerdem noch in der Preseed-Finanzierungsrunde.

In den letzten Monaten geriet Social Cooling außerdem durch einige Preise und Nominierungen ins Rampenlicht der österreichischen Innovationsszene. So wurde das Startup als Rising Star mit dem EY Scaleup-Award in der Kategorie „Sustainability & GreenTech“ ausgezeichnet. Auch beim diesjährigen Manufacturing Day von EIT Manufacturing hat das Startup vor großem Publikum sein Konzept gepitcht – brutkasten berichtete.

Große Pläne

Langfristig plant Social Cooling die Expansion über den gesamten deutschsprachigen Raum hinaus. Neben dem DACH-Markt sollen auch die Benelux-Staaten erschlossen werden. In weiterer Folge stehen südeuropäische Länder wie Spanien, Portugal und Italien im Fokus. Schritt für Schritt will sich das junge Unternehmen „als europäischer Player in der nachhaltigen Klimaanlagen-Branche etablieren“, so Schmit abschließend.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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