23.07.2025
AUTOEINFACHLOS

Tiroler Startup will mit 24‑Stunden‑Auktionen den Gebrauchtwagenmarkt aufmischen

Binnen 24 Stunden bringt die Tiroler Plattform Autoeinfachlos Dutzende geprüfte Händler in einer Online‑Auktion gegeneinander in Stellung – ganz ohne Inserat. Das Verfahren soll Privatverkäufer:innen durch verschärften Wettbewerb den Höchstpreis sichern.
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Foto: Autoeinfachlos

Wer sein Auto in Österreich privat veräußert, stolpert fast zwangsläufig über Inserate‑Chaos, endlose Telefonate und Angebote, die deutlich unter dem tatsächlichen Marktwert liegen. „Der Autoverkauf ist eine der frustrierendsten Erfahrungen überhaupt“, sagt Akin Agün, Gründer von Autoeinfachlos gegenüber brutkasten. Das Kernproblem: eine „extrem ineffiziente und komplizierte“ Branche, in der private Verkäufer:innen beim Händlereintausch selten den Höchstpreis sehen, weil sie nicht den Interessenten finden, der am meisten zahlen würde.

Die 24‑Stunden‑Antwort

Genau dieses Preisdilemma adressiert Autoeinfachlos, ein Anfang 2025 gestartetes Startup, hinter der die Web3 DevOps GmbH mit Sitz in Arzl im Pitztal steht. Statt Einzelverhandlungen organisiert die Plattform eine geschlossene Onlineauktion: Geprüfte Händler aus ganz Österreich haben 24 Stunden Zeit, auf jedes Auto zu bieten – für die Privatperson ohne Inserat, ohne Verhandlung und ohne Risiko. Das Ergebnis ist ein automatischer Bestpreis, weil mehrere Profis gleichzeitig um das Fahrzeug konkurrieren.

Kostenfrei für Verkäufer:innen – Erlösmodell auf Händlerseite

Der gesamte Service – von der digitalen Bewertung über die Fahrzeug­abholung bis hin zur rechtlichen Absicherung – bleibt für Privatverkäufer:innen gratis. Verdient wird ausschließlich an einer Vermittlungs­provision, die nur dann anfällt, wenn ein Händler den Zuschlag erhält. Autoeinfachlos möchte sich damit als neutrale Instanz positionieren, die den Preiswettbewerb orchestriert, ohne selbst zwischen Käufer und Verkäufer zu stehen.

Zwei Zielgruppen, eine Plattform

Die Lösung spricht gleichermaßen Autobesitzer:innen an, die „unkompliziert, risikofrei und zum Bestpreis“ verkaufen wollen, sowie Händler, die täglich geprüfte Fahrzeuge einkaufen möchten, ohne selbst aufwendige Akquise zu betreiben. Diese Doppelrolle – Nachfrage bündeln und Angebot qualifizieren – soll dem Geschäftsmodell Skaleneffekte verleihen, die über reine Kleinanzeigen­portale hinausgehen.

Unternehmen setzt auf Bootstrapping

Das Produkt entstand innerhalb weniger Monate; der Fokus lag auf Benutzer­freundlichkeit, automatisierten Abläufen und rechtlicher Sicherheit. Finanzierung? Bislang komplett eigenständig. „Wir haben bewusst auf Bootstrapping gesetzt, um unabhängig zu bleiben und direkt am Markt zu testen, was wirklich funktioniert“, erklärt Akin Agün.

Schon in der frühen Wachstumsphase zählt Autoeinfachlos „monatlich tausende aktive Nutzer:innen“; so der Gründer. Allein im vergangenen Monat gingen laut dem Unternehmen 6.000 Verkaufsanfragen ein. Eine klassische VC‑Runde ist aktuell nicht geplant; stattdessen führt das Startup Gespräche mit strategischen Investor:innen, die branchen­spezifisches Know‑how und operative Hebel mitbringen.

Größte Herausforderung bleibt die Skepsis vieler Autobesitzer:innen. „Viele Menschen verbinden den Autoverkauf mit Misstrauen“, heißt es aus dem Team. Deshalb möchte Autoeinfachlos auf Transparenz, lückenlose Fahrzeug­dokumentation und ein österreichweites Händlernetz setzen, das kontinuierlich ausgebaut wird, um flächendeckenden Wettbewerb zu sichern.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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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