16.03.2021

Spinoffs: Warum ForscherInnen in Österreich zu selten Startups gründen

Aus der Forschung kommen in Österreich zu wenige Startups. Eine neue Spinoff-Studie geht den Gründen auf die Spur.
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Außenansicht des Instituts für Kryptoökonomie, wo der crypto42 Summit stattfinden wird.
© WU Wien

Zu wenig betriebswirtschaftliches Wissen, mangelnde finanzielle Unterstützung und Angst vor Scheitern oder Zeitmangel: Das sind für ForscherInnen in Österreich die größten Hindernisse, ein Startup zu gründen. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie, für die erstmals WissenschaftlerInnen selbst befragt wurden. Bisher wurden zum Thema Spinoffs, also Ausgründungen von Universitäten, meist nur Technologietransfer-ExpertInnen oder GründerInnen befragt, heißt es in einer Aussendung des Company Builders „Startup Manufaktur“, die die Studie gemeinsam mit Melanie Danner und dem WU Gründungszentrum durchgeführt hat. 262 ForscherInnen, die (noch) nicht gegründet haben, wurden für die Studie befragt.

Wenige Spinoffs in Österreich

Dass diese Frage überhaupt gestellt wird, liegt an den vergleichsweise schwachen Zahlen bei universitären Ausgründungen in Österreich. Während das Land bei Forschungsausgaben im EU-Ranking regelmäßig Spitzenplätze belegt, schneidet Österreich bei der Umsetzung von Forschungsergebnissen in der Wirtschaft nicht so gut ab. Das wird einerseits in Patenten gemessen, aber eben auch in Spinoffs. Laut Austrian Startup Monitor entstanden 2019 nur 7,4 Prozent der neu gegründeten Startups in Österreich im Zuge universitärer Forschung. Laut den Wissensbilanzen der 22 österreichischen Universitäten wurden dort 2019 insgesamt 19 Spinoffs gegründet – Fachhochschulen und Forschungseinrichtungen nicht mitgerechnet.

Studie zu Spinoffs in Österreich © Startup Manufaktur
Studie zu Spinoffs in Österreich © Startup Manufaktur

ForscherInnen besser vernetzen

Die neue Studie zeigt laut Rudolf Dömötör vom WU Gründerzentrum, dass schon eine bessere Vernetzung von ForscherInnen mit der Wirtschaft ein guter Hebel wäre: „Oft fehlt es an Möglichkeiten, Kontakt zu Menschen mit Erfahrung im wirtschaftlichen Bereich aufzubauen. Diese interdisziplinäre Vernetzung wäre jedoch wichtig, und zwar nicht nur, um Know-how auszutauschen, sondern auch um in ihnen Mentoren, Investoren, Mitgründer und ein passendes Team finden zu können und potentielle Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren“. Auch die von Befragten genannten Ängste vor dem Scheitern und fehlender Finanzierung könne durch eine bessere Verbindung mit InvestorInnen und Förderstellen adressiert werden.

Als mögliche Vorbilder für die Förderung von Spinoffs nennt die Startup Manufaktur die TU München mit ihrer Initiative UnternehmerTUM – die deutsche Hochschule bringt jährlich rund 50 Ausgründungen hervor. Auch von der ETH Zürich, die alleine 2020 34 Spinoffs hervorgebracht hat, könne man viel lernen.

Neue Initiativen in Österreich

Zuletzt wurden allerdings auch in Österreich die Bemühungen um Spinoffs verstärkt. Die Investoren Herbert Gartner (eQventure) und Hermann Hauser haben die Initiative Spin-off Austria ins Leben gerufen und das Forschungszentrum IST Austria in Klosterneuburg hat einen 40-Millionen-Euro-Fonds für Spinoffs aufgelegt.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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