23.02.2026
NATURBELASSENHEIT

Source to Bottle: Wie Wossa mit limitierter Wasserquelle Luxus-Sphären erobert

Das Kärntner Startup Wossa möchte mit extrem niedriger Mineralisierung und radikalem Fokus auf Naturbelassenheit das Premium-Segment erobern. Während die Konkurrenz auf Masse setzt, skaliert Wossa mit seinem Mineralwasser über Exklusivität und erhält dafür internationale Preise.
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Wossa
© zVg - Denise Hofmeister und Rainer Hofmeister bei der Rolls-Royce-Gala zum 120-jährigen Jubiläum der Automarke.

Österreich gilt als Land der Berge und des Wassers, doch für das Team hinter Wossa ist das kühle Nass weit mehr als ein Grundnahrungsmittel – es wird als Luxusgut behandelt. Die Idee entstand aus der tiefen Verbundenheit zur Region und einem Geistesblitz während eines Anglerausflugs. Auf 1.100 Metern Seehöhe, inmitten einer unberührten Marmorquelle in Vordertheißenegg, fanden die Gründer:innen Rainer Hofmeister, Susanne Kresch und Sebastian Guntschnig von Gentastic eine Quelle, aus der sie Wasser „mit maximalem Respekt vor der Natur“ gewinnen, wie Hofmeister erklärt.

Wossa „kein Massenprodukt“

Was als Vision startete, die „österreichische Reinheit auf die edelsten Tische der Welt“ zu bringen, führte zur Gründung der PRIMEwater GmbH, die hinter Wossa steht. Heute ist das Unternehmen Mitglied der Fine Water Society.

„Während viele Mineralwässer industriell stark genutzt werden, wollten wir bewusst einen anderen Weg gehen“, sagt Hofmeister. „Gegründet wurde Wossa mit der Vision, ein Premium-Quellwasser zu schaffen, das sowohl qualitativ als auch ökologisch neue Maßstäbe setzt (Anm.: Mit einem pH-Wert von 7,9 und einem Gesamtmineralgehalt von nur 13 mg/l zählt es zu den mineralstoffarmen Wässern). Von Beginn an war klar: Wossa soll kein Massenprodukt sein, sondern ein bewusst limitiertes Naturprodukt mit klarer Herkunft und kompromissloser Qualität.“

Neben dem Kernteam unterstützten Partner wie Gerald Perchtaler (Produktion), Günther Taferner (Finance) sowie Bernd Kresch und Denise Hofmeister (Marketing) das Unternehmen. Gemeinsam haben sie das Ziel, Wossa als das erste österreichische Premium-Quellwasser in der globalen Top-Gastronomie zu etablieren.

Verzicht auf industrielle Abfüllverfahren

Ein zentraler Pfeiler der Gründung ist der Verzicht auf moderne, industrielle Abfüllverfahren, um die natürliche „hexagonale Struktur“ des Wassers zu erhalten. In der Überzeugung, dass lange Rohrleitungen und mechanische Pumpen die Wasserqualität beeinträchtigen, setzt das Startup auf ein „Source to Bottle“-Konzept: Das Wasser tritt an der Karst-Quelle natürlich an die Oberfläche und wird ausschließlich mittels Schwerkraft und per Hand in Glasflaschen abgefüllt. Dieser Fokus auf Naturbelassenheit sicherte Wossa diverse internationale Auszeichnungen, etwa bei den „Taste Awards„.

Partnerschaft mit britischer Edelmarke

Konkret rangiert Wossa seit 2021 jährlich unter den Top 3 bei internationalen Verkostungen: Silber in Athen (2023), Doppel-Gold in San Sebastian (2024), Gold in Atlanta (2025) sowie der „Luxury Award“ in den USA für 2025 und 2026 reihen sich hier ein. Ein Ritterschlag war zudem die Partnerschaft mit Rolls-Royce zum 120-jährigen Jubiläum in London.

„Jeder dieser Auszeichnungen bringt neue Kontakte und Vertriebsmöglichkeiten und hilft beim Aufbau der Markenbekanntheit“, sagt Hofmeister.

Strategie für globalen Export

Trotz des globalen Erfolgs nutzt Wossa bewusst nur einen Bruchteil der Quellenkapazität, um das ökologische Gleichgewicht nicht zu stören. „Bis zu einer Fördermenge von 50.000 Litern pro Tag sind uns im Wachstum noch keine Grenzen gesetzt“, erklärt das Startup. Um den Spagat zwischen regionaler Identität und globalem Export (USA, China, Indien) zu meistern, setzt das Unternehmen auf eine klare Logistikstrategie, wie Hofmeister mitteilt.

Für den Weltmarkt wurde etwa eine 100 Prozent recycelbare Aluminiumdose entwickelt, die Gewicht spare und den ökologischen Fußabdruck reduziere. „Wir arbeiten auch an der Idee einer kompostierbaren Dose“, sagt Hofmeister. „Unsere Strategie für internationale Märkte wie die USA, China und Indien folgt einem klaren Prinzip: Qualität und Nachhaltigkeit stehen vor Geschwindigkeit. Statt auf schnellen Massenvertrieb setzen wir auf selektive Partnerschaften mit Premium-Distributoren sowie auf eine gezielte Positionierung in Gastronomie, Hotellerie und gehobenen Retail-Kanälen. Gleichzeitig optimieren wir unsere Logistikprozesse zur Reduktion des ökologischen Fußabdrucks und halten konsequent an der Produktion an der Quelle fest – ohne Verlagerung oder Industrialisierung.“

Team steckte 300.000 Euro ins Unternehmen

Bisher wurden rund 300.000 Euro investiert – vollständig eigenfinanziert durch die Gesellschafter. Nach einer Aufbauphase bis 2023 und einem Wachstumsschub 2024 prognostiziert Wossa für das Jahr 2026 einen Umsatzsprung auf ca. 280.000 Euro – ein Plus von 400 Prozent gegenüber dem Vorjahr.

Auf die Frage nach dem nächsten Schritt antwortet Hofmeister mit: „No hassle – just nature“. Allgemein sei das Team offen für strategische Partner, um die globale Expansion weiter zu beschleunigen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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