10.08.2026
INTERVIEW

TEDAI-Kuratorin Alina Nikolaou: „Dieses Jahr kuratieren wir für Kollision“

Von 28. bis 30. Oktober geht die TEDAI in der Wiener Hofburg in die dritte Runde. Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator der TEDAI, spricht über die Entscheidung für Wien und über ein Programm, das bewusst Widerspruch inszeniert.
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Alina Nikolaou, Co-Founder, Director und Kuratorin von TEDAI Vienna. | (c) Florentina Olareanu

Geoffrey Hinton, Peter Steinberger, Yukiyasu Kamitani, Kauna Ibrahim Malgwi und Nenad Tomašev von Google DeepMind stehen bei der dritten TEDAI in der Wiener Hofburg auf der Bühne. Ein Honorar bekommt keiner von ihnen. Stattdessen arbeitet Alina Nikolaou drei bis sechs Monate mit jedem Speaker am Skript, in zwei bis vier Calls, danach folgen Rhetorik-Coaching und ein Fact-Checking der Inhalte.

Im Interview erklärt die Co-Founder, Director & Curator der TEDAI, wie dieser Prozess abläuft, warum das Programm heuer gegensätzliche Positionen direkt nacheinander setzt und wie die Konferenz überhaupt nach Wien kam.


brutkasten: Wie kam die TEDAI nach Wien und nicht nach San Francisco?

Alina Nikolaou: Seit circa 2010 gibt es TEDxVienna, damals ein Verein, der eine eintägige Veranstaltung im Volkstheater organisiert hat. Aufgrund der kuratoriellen Qualität und der Reichweite der Talks hat sich Ende 2023 die Mutterkonferenz TED HQ bei uns gemeldet, mit der Idee, das TEDAI-Format nach Europa zu bringen. In San Francisco gab es das damals schon ein Jahr lang als Pilot. Interesse hatten viele Städte, die Klassiker wie London, Paris und Berlin. Wien ist ja keine klassische KI-Stadt, wie es Paris oder Zürich wären. Trotzdem haben wir uns nach mehreren Runden für Wien entschieden: wegen der inhaltlichen Ausrichtung, die sich wie ein roter Faden durch die letzten drei Jahre zieht, wegen Wien als Weltstadt und UN-Stadt, in die unterschiedlichste Disziplinen und Kulturen reisen, und wegen des Fokus auf Lebensqualität und auf Innovation, nicht um der Innovation willen, sondern um der Menschheit ein besseres Leben zu ermöglichen. Heuer sind wir die einzige TEDAI weltweit, weil die Organisatoren in San Francisco es strategisch nicht weiter vorantreiben wollten. Dort häufen sich so viele KI-Events, dass sich das in der DNA des Ökosystems absorbiert. Ein KI-Event in Europa sticht stärker hervor.

Wie hat sich das Programm inhaltlich entwickelt?

Im ersten Jahr lag der Fokus stark auf Grundlagenbildung. Große Sprachmodelle waren plötzlich da und wurden fleckenhaft, experimentell verwendet. Wir haben eine Einführung gegeben, für die Personen vor Ort und für jene, die die Talks später online sehen. Die zweite Ausgabe hatte das Augenmerk darauf, dass KI in der Arbeitswelt angelangt ist. Was bedeutet das strategisch für Unternehmen und für die Infrastruktur, auf der KI beruht, und was bedeutet es auf der Mikroebene für unser kritisches Denken? Dieses Jahr sehen wir verstärkt, wie KI in der Gesellschaft agiert, von Aktivismus für oder gegen KI bis zu Sicherheits- und geopolitischen Fragen und paradigmenwechselnden Fragen in der Medizin. Es ist das breiteste Programm, das wir je hatten. Wie ich immer sage: Dieses Jahr kuratieren wir für Kollision. Es wird viele Speaker geben, die gegensätzliche Meinungen vertreten, teilweise direkt nacheinander, sodass sich das Publikum am Abend selbst eine Meinung bilden kann. Genau dort entsteht Innovation.

Wer kommt zur TEDAI?

Die Zielgruppe ist divers, von der Wirtschafts- und Bildungswelt über Startups und KMU bis zu Konzernen, die anfangs zwei Personen geschickt haben und mittlerweile zwanzigköpfige Delegationen. Der gemeinsame Nenner: Es sind Entscheidungsträger:innen, die oft über Budget verfügen und über den Tellerrand hinausblicken möchten. Im ersten Jahr kamen fast 70 Prozent des Publikums von außerhalb Österreichs, die größten Delegationen aus Deutschland, UK und Frankreich. Im zweiten Jahr waren rund 40 Prozent aus Österreich, was für uns ein Erfolg war. Letztes Jahr waren 65 Länder vor Ort.

Was macht das Format aus?

Wir haben eine klare Regel: keine Demo-Booths, höchstens künstlerische Installationen oder spielerische Exhibits. Dafür gibt es am zweiten Tag parallel Workshops, Reflexionsrunden und sogenannte Ideas Adventures, bei denen wir Kleingruppen aus der Hofburg hinausschicken. Es gibt auch keine Speaking Fee. Stattdessen arbeite ich mit allen Speakern drei bis sechs Monate lang an ihren Talks, konkret in zwei bis vier Calls, in denen wir das große Thema aufmachen und immer weiter auf dieses eine Skript runterbrechen. Danach werden sie bis zur Sekunde vor der Bühne von Rhetorik-Coaches begleitet, dazu kommt ein rigoroses Fact-Checking. Einen TED Talk von Geoffrey Hinton oder Peter Steinberger wird man so auf keiner anderen Konferenz hören.

Wohin soll die Reise gehen?

Was ich immer stärker beobachte: Problemlösungsorientiertes Forschen bringt im KI-Bereich die spannendsten Innovationen hervor und bedeutet gleichzeitig das nachhaltigste wirtschaftliche Wachstum. Wir arbeiten an einer Plattform, die die grundlegenden Probleme dokumentiert, die Forschende und Gründer:innen derzeit am meisten beschäftigen, und diese im Rahmen von Veranstaltungen nach außen trägt. Also nicht nur ideenzentriertes Denken, wie bei TED Talks, sondern problemzentriertes Denken.


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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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